清华学生求职简历曝光,县城修理厂经历,月薪6K引网友吐槽

清华学子求职记

对于大部分人来说,读上一个好学校,人生便成功了一大半,但未必如此。现实生活中,北大出来卖猪肉,清华出来当保安的真实案例也刺激着一些人的神经:名校毕业就一定有好的前程吗?无独有偶,一名猎头在网络社区曝光了某名清华学子的求职简历,引发吐槽。

                                        

 

在这份简历中,我们了解到,该清华学子在毕业后一直在一个小县城的修理厂从事销售工作,所学专业为材料成型及控制工程,六年有余,薪资在八千以下徘徊。

而令人吃惊的是,在该份求职简历中,这名清华学子表示对现有工作以及薪资还是比较满意的,如有更好的工作机会,也可以考虑,而期望薪资也仅仅在八千到一万之间。

                             

                                           这样的简历很快让不少网友吐槽起来。在大家心中,清北毕业的学子可谓是人中龙凤,为何会去这样的小公司工作?

 

有网友表示都是专业选错了,不是所有专业都能跟计算机相比:不用看专业的吗?我下面还有清华,卡耐基梅隆冷门专业的硕士呢,毕业也是去小厂当员工,码农技能又不过关。

                                   

还有一名网友列举了自己的案例,对这名清华学子予以同情:太感慨了,我就是这个专业的,名字起的挺唬人,实际就是铸造锻压和焊接三个方向,非要死磕本专业,基本就是钢铁厂锅炉厂,好一点的进汽车厂,都是靠重型设备,个人对公司产出没发和互联网这种工种比,我当时还稀里糊涂的读了个硕士,后悔没早点来北京开拓眼界,毕业转安卓又被迫转不喜欢的前端vue,现在慢慢有机会搞一搞微服务,现在职业生涯也是十分挣扎。

                                   

 虽然说术业有分工,但在职场社会中,确实有冷门热门之分,有时候考上了好大学,但选了一门冷门专业,就职前景还不如其它非名校的热门专业,在选择专业这条路上,各位毕业生要擦亮自己的眼睛。

 

 

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法的新型异构分布式系统任务调度算法,并提供了Matlab代码实现。文章重点围绕异构环境中任务调度的优化问题,利用遗传算法进行求解,旨在提高资源利用率、降低任务完成时间并优化系统整体性能。文中详细阐述了算法的设计思路、编码方式、适应度函数构建、遗传操作流程及参数设置,并通过仿真实验验证了该算法相较于传统方法在调度效率和收敛性方面的优越性。此外,文档还列举了大量相关领域的研究案例和技术应用,涵盖电力系统、路径规划、车间调度、信号处理等多个方向,体现出较强的技术综合性与实践价值。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事智能优化、分布式系统调度、电力系统、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决异构分布式系统中的任务调度优化问题;②学习遗传算法在实际工程问题中的建模与实现方法;③为科研项目提供算法参考与代码复现支持;④拓展多领域交叉应用的研究思路。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注适应度函数设计与遗传操作流程,并尝试在不同场景下调整参数以观察性能变化。同时可参考文中列出的相关研究方向进行延伸探索,提升综合应用能力。
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