面试要点

面试技巧指南

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小技巧

  • 问题抛出来,候选人回答了之后不要紧接问下一个问题,要在候选人的回答中继续提问. 原因:避免候选人提前准备了面试问题标准答案,在答案中继续提问没有那么多准备,可以知道示例的真实性,参与程度,细节。

  • 提问题的时候,表述一定要清晰,不要让候选人让你重复问题 原因:问题表述不清代表一个人的沟通能力不行;考察候选人的抓重点能力,是否回答了你想要的问题。

  • 提的问题如果是一些大的方向的,可以提出自己的倾向性。 原因:考察候选人的判断力,逢迎你的倾向性必须要有合理的支撑;否定你的倾向性,如果有合理的支撑,说明不是为了工作讨好面试官

结构化面试

开场问候,并提前说明⾯试的主要问题分布,征求同意,使候选⼈充分放松,然后开始:

基本问题
  • 团队构成

  • 以前的工作流程

  • 离职原因

  • 下一份工作的期望

  • 对于行业的选择

  • 您当时负责的主要⼯作内容是什么 确定⼯作价值和重要度是否有提升

  • 你觉得最⾃豪的⼯作成就有哪些 是否关注有效结果,是否明显⾼估⾃⼰的贡献度

  • 这个⼯作中有没有⼀些低潮 是否能够认知到来⾃⾃我的原因,还是将原因归结为他⼈和环境

  • 您当时协作的主要对象有哪些?上司的姓名,和他的合作怎么样?他会怎么评价你的强项和弱项 回答的详尽和具体度决定了评分。最后⼀个问题留待背景调查时候验证是否⼀致

  • 你怎么评价你⼊职时的团队(⽤ABC打分)?你主导过哪些改变?招聘过哪些⼈?开除过哪些⼈?你离开的时候怎样评价团队(⽤ABC打分) 离开时对团队的评分如果下降,需要有⾜够合理的原因来⽀撑,并通过后续的背景调查验证

  • 你为什么离开这个⼯作 是被客户、前同事牵引往上?还是被挤压被迫改变

打分

针对以上所有问题,根据回答的结果给出1-10分的评分,10分是最推荐录⽤,然后根据适⽤问题数量取平均分。

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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