Resume

简历(英语:Resume),顾名思义,就是对个人学历、经历、特长、爱好及其它有关情况所作的简明扼要的书面介绍。简历是有针对性的自我介绍的一种规范化、逻辑化的书面表达。

参考某人才网简历模板:

参考某招聘网简历模板,其实吧,我感觉更加像"履历“,“详历”,真的都不想吐槽,无奈人家出名。当一堆人都这样的时候,你也是要按潮流来。

招聘问题:

1)招聘企业单位自己并不知道要招聘什么样的人,人才计划,人才需求说明没说清楚
2)招聘过程看不懂简历写啥;
3)招聘技能不太清楚,是否可以替换,是否胜任;
4)招聘面试总结,别人提的意见;
5)招聘用人问题,怎么用;

举几个例子吧

Spring    -   SpringMVC   -  SpringBoot   -  SpringCloud
JavaScript  -  Jquery.js
echarts.js -  highcharts.js
eclipse - idea
VSS - SVN - GIT
Oracle -  PostgreSQL
PMP - CSPM - NPDP
MySQL - TiDB

。。。。。。

希望大家找到好工作好单位,除了自身强,筛选985/211的【第一学历】名校学生【高考成绩】,企业一般不会从90%的人里面找10%的人,而是从10%的人找90%就好了,还得遇到伯乐。一般的说伯乐的水平都不在你之下。

源码地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
《基于STM32微控制器集成温湿度监测与显示功能的系统实现方案》 本方案提供了一套完整的嵌入式系统设计参考,实现了环境参数的实时采集、可视化呈现与异常状态提示。系统核心采用意法半导体公司生产的STM32系列32位微控制器作为主控单元,负责协调各外设模块的工作流程。 系统通过数字式温湿度复合传感器周期性获取环境参数,该传感器采用单总线通信协议,具有响应迅速、数据可靠的特点。采集到的数值信息通过两种途径进行处理:首先,数据被传输至有机发光二极管显示屏进行实时图形化显示,该显示屏支持高对比度输出,能够在不同光照条件下清晰呈现当前温度与湿度数值;其次,所有采集数据同时通过通用异步收发传输接口输出,可供上位机软件进行记录与分析。 当监测参数超出预设安全范围时,系统会启动声学警示装置,该装置可发出不同频率的提示音,以区分温度异常或湿度异常状态。所有功能模块的驱动代码均采用模块化设计原则编写,包含完整的硬件抽象层接口定义、传感器数据解析算法、显示缓冲区管理机制以及串口通信协议实现。 本参考实现重点阐述了多外设协同工作的时序控制策略、低功耗数据采集模式的应用方法,以及确保系统稳定性的错误处理机制。代码库中包含了详细的初始化配置流程、中断服务程序设计和各功能模块的应用程序接口说明,为嵌入式环境监测系统的开发提供了可靠的技术实现范例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
### 关于Resume Data的详细信息 在IT上下文中,“resume data”可能涉及多个领域,具体取决于其应用场景。以下是几个主要的解释方向: #### 1. 网络通信中的数据恢复(Data Resume in Networking) 在网络通信中,“resume data”通常指的是中断后重新恢复数据传输的过程。例如,在FTP协议中,当文件传输因某种原因中断时,可以使用“REST”命令来指定文件的断点位置,并从该位置继续传输[^4]。此外,在现代HTTP协议中,支持断点续传的功能也属于这一范畴,通常通过Range请求头实现。 #### 2. 移动通信中的RRC Inactive状态 在移动通信领域,特别是5G网络中,“resume data”与RRC(Radio Resource Control)状态密切相关。在R16版本之前,UE(用户设备)处于RRC Inactive状态时无法直接传输数据,必须通过RRC Resume过程切换到RRC Connected模式才能进行数据传输[^2]。这种机制旨在优化网络资源利用,同时减少不必要的信令开销。 #### 3. 求职简历数据(Resume Data in HR Context) 在人力资源管理领域,“resume data”通常指求职者的简历信息。这些数据可能包括个人基本信息、教育背景、工作经验、技能列表等。随着AI技术的发展,许多公司开始使用自然语言处理(NLP)和机器学习算法来解析和分析简历数据,以提高招聘效率。 #### 4. 数据恢复与备份(Data Recovery and Backup) 在计算机科学中,“resume data”也可能指数据恢复或备份过程中的一种功能。例如,在某些备份软件中,如果备份任务因断电或其他原因中断,系统可以在下次运行时从上次中断的位置继续执行,而无需重新开始整个过程。这种功能通常被称为“断点续传”或“增量备份”。 #### 5. 上下文编码器中的数据恢复(Context Encoder for Data Recovery) 在深度学习领域,尤其是图像修复任务中,“resume data”可能与上下文编码器(Context Encoder)相关。上下文编码器是一种用于图像补全的神经网络模型,能够根据已知的图像部分预测缺失的部分[^3]。虽然这一领域的“resume data”并非传统意义上的数据恢复,但其核心思想是基于现有信息重建丢失的数据。 ```python # 示例:简单的断点续传逻辑 def resume_data(file_path, start_byte): with open(file_path, 'rb') as f: f.seek(start_byte) # 跳转到指定的字节位置 data = f.read() # 继续读取剩余数据 return data ``` ###
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