IT世界锦上添花——无限潜力

在技术面试中,面对非技术问题时,如何通过回答体现个人的技术潜力、热情及关注动态?本文提供了几个有效策略,帮助面试者在看似无关的问题中展现出专业素养与兴趣。

锦上添花——无限潜力

通常技术一面是面基础,二面更多的是双方的进一步了解。如技术方向,技术潜力等。
如果二面面试官不问你技术问题,那么你一定要积极主动的与他沟通,并表达你的意愿。尝试以下几个方向:
1、表达你的技术潜力与热情。
面试官可能会问你一些和技术看上去没有任何关系的问题,比如问你最近在看什么书,学习之余喜欢做什么,常去哪些网站之类的。
如果你说最近在看《诛仙》,平时喜欢玩LOL,你就是在把自己往悬崖上推。实际上面试官希望听到的回答如下:
“我最近在看《C++ Primer第5版》,因为我在项目中用的C++11的特性越来越多了...” 
“我业余时间喜欢看看TED,上面总有很多让我激动的新技术出现...”
“前段时间比较闲的时候,和朋友参加了xxx组织的开发者大会...”
“虎嗅和猎云是我获取IT信息的常去地方...”

回答如此平凡的问题却能体现你的闪光点。你是技术人员,请记住,告诉面试官你时刻对技术保持着激情,时刻关心的IT动态,比你告诉他你是学生会某干部有用的多。(当然非技术人员,或者国企的面试除外!)

但是,一定要如实回答。面试官会针对你的回答进行紧逼追问。如果正好是他熟知的范畴,而你只是接触过而没有认真学习,就会陷入很尴尬的境地。

所以在回答这些问题的时候不用过于急着回答,不妨先想一想,要有能预测到面试官针对你的回答会问什么样的问题的能力。

就像上面的例子,面试官问你最近看的书,你未必要选择最近看的一本书,而是应该选择一本你吃的比较透的,最好还是面试官也会感兴趣的书,这样接下来的交流就能得心应手。

总之,平时的积累才是王道。

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。
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