最近招人的一点心得

      进这家猎头公司已经有一段的之间了,离上次从BD部调到招聘部也算是有一定的时间了,公司在完善中,员工也在成长中。

      之前的一段时间走的比较艰难,老板和员工都在不安中坚持,可见坚持也是正确的选择,BD组那边接二连三拿到一些公司的职位过来,有一些也是大的客户,我们自然是开心的不得了,那坚持下去也有了理由不是?可是新的问题又来了,怎么去顺利的满足客户的这些需求,怎么让我们的候选人相信我们帮他们推荐的职位,怎么在推荐的时候尽量考虑到候选人的利益。这些问题很快就淹没了拿到新职位时的喜悦。

      紧接着那就是招聘组的事了,我们组的同事开始广泛的搜罗相关的人才。一开始给客户推荐过去相当数量的候选人,但是客户怎么都不满意,那我们只好一直推荐一直推荐,到现在将近2个月的时间,客户开始接纳我们这边推荐的人才,有候选人陆陆续续的入职,当然我们作为招聘专员,薪水拿的高了一些自然不必说,在自信心上也是有了提高。

       看这一段时间的招聘,可以看的出来,一些相对大一些的公司,还有相当出名的公司,在对待猎头公司的态度上,一般都会比较严格,但肯定了我们的诚意和能力的时候,合作就会容易愉快起来。如果是小一些的公司,大部分候选人都是不乐意去的,但也有很多看重做事看重发展空间的人会选择考虑这些公司,虽然在招聘有一些难度,但是大部分客户都还是合作愉快的。

       最近又有一些客户的职位出来,招聘忙的头晕眼花的,记住那个JD,下个JD又得熟记,忙是忙了一些,但是职位多有职位多的好处,这样的话,给候选人的机会就多了很多,我们会择优推荐,一定要把最适合候选人的职位推荐过去,这样能成功入职的机会就大了很多,候选人也会觉得满意。当然肯定有第一次推荐职位的时候, 客户和候选人有不满意的地方,我们会给候选人推荐别的机会,虽然是第二次推荐,但很有可能就有双方都满意的选择。

       这是最近一段时间的经历,觉得还是有拿出来记录下来的必要。

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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