通过内推入职是怎么一番体验?

本文讨论了内推在求职中的普遍性,分析了求职者使用内推的原因,包括从众心理和内部资源的价值,同时列举了当前可用的内推渠道如社交媒体、小程序和职场社交平台.

不管是校招还是社招,甚至实习,都有内推了,内推求职已经变得很普遍

校招的时候,我也投过很多内推,周围的同学也是,整体感觉跟网申的区别不太大,投内推主要有两方面原因

  • 一方面是从众心理,毕竟大家都在找内推、投内推,企业也是非常鼓励内推;

  • 另一方面,内推确实也有一些作用,比如内推人可以帮忙查看内推进程,或者给一些建议等等。

对于求职者,内推也不需要一定要认识公司里面的人,有人脉,现在内推的渠道挺多的,比如:

  • 社交媒体,比如小红书、知乎、豆瓣上面会有大厂员工发布内推信息,但是不是很多;

  • 内推小程序,比如 内推鸭小程序,上面有很多的企业员工发布的内推码和内推信息;

  • 职场社交平台脉脉、LinkedIn这些职场社交平台上有一些大厂认证员工,可以尝试联系内推。

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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