电话面试准备

本文提供了电话面试前的准备步骤,包括环境选择、自我介绍、项目介绍等内容;面试过程中的注意事项,如语速控制、态度调整等;以及面试结束时如何提问和礼貌道别。通过这些实用建议帮助求职者提升电话面试的成功率。

一、准备篇

1、万不得已,说:经理,实在抱歉,我周围有点吵,你喝杯咖啡,休息一下,我找个地方立马给您打过来。您看可以吗?

2、立刻带好笔记本和笔,选择一个宁静的环境,蹲坐下来!

3、开始说“您好!”,别说“喂”;

二、进行篇

1、自我介绍、简历确认
2、项目介绍
3、专业技能
4、梦想理念

a) 为什么选择本公司?——对公司的理解?为什么选着这个公司?

b) 职业发展目标?(要与公司对此职位的认定和期望找的人相符)-你对本工作岗位的理解?——以及你觉得自己为什么可以做好?

c) 表现求职真的人品、阅历、视野(阿里巴巴的大数据),学习能力等等;

d) 个人爱好、时事新闻的观点,对上下班时间的看法,从而了解求职者的性格、沟通能力和应变能力;——言之有物,答之有诚;

5、

 

三、结尾篇

1、请问你有什么问题?

经理觉得我哪些地方需要改进?我了解了的话,以后就可以改正了。

2、结束语:

谢谢经理的时间!谢谢,再见~经理!

 

 

其他因素

1、自己多问自己几个问题,自己多模拟几次!

2、态度:不骄傲、不自卑;——不卑不亢!

3、控制语速:不快不慢——太慢,让人觉得犹豫;太快,容易讲乱!——要有节奏

4、内容:富有逻辑:(首先、其次);结构清晰——也不要罗里吧嗦,长篇大论!

5、说话带有笑容,富有感情!——对方会感觉到!

6、学会放松自己,控制紧张情绪!

7、可以主动问一些技术方面或行业动态方向的问题!---不知道经理对Spark怎么看?

———对一些行业有争议的问题,可以探讨,问经理怎么看?

8、最后要强调的是,在面试过程中,应聘者一定要积极、自信地回答主考官的每一个问题,同时要不断地向主考官传递你是应聘岗位的最佳人选这一信息。希望通过这两期的内容,应聘者能对电话面试有一个全面的了解,并借此使自己的求职之路更加通畅,而这也正是笔者的初衷。

 

9、猜测下一次电面重点考察什么?

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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