还不知道招聘直播要怎么准备?这份干货为你解答一切

随着疫情反复,线下招聘会面临挑战,企业转向直播招聘以寻找优秀人才。直播招聘涉及策划方案、设备准备、宣传推广及应急预案。策划包括人员配置、流程设计和设备选择;宣传则需利用多平台吸引求职者并建立社群;同时,制定应急预案以应对直播中可能的问题。直播招聘不仅适用于疫情期间,也可作为全年招聘的有效手段。

除了各大互联网巨头已经开始秋季招聘之后,不少企业也开始联合起来在某个学习进行校招,但如今疫情反反复复,有些地区线下招聘会是不可能实现的了,那么直播+招聘就是这些企业必然的选择。

想要找到更多优秀人才,这些直播准备是必须要做的。

在这里插入图片描述

第一,策划直播方案。直播方案包括人员、流程、设备、宣传等方面的内容,其中人员包括企业HR主播、助播等,流程包括直播前的彩排、主播培训、直播平台的操作培训等,设备包括电脑/摄像头(手机虽然方便,但画质跟这两个没法比)、麦克风、补光灯等,宣传包括文案、宣传渠道、海报样式、短视频等内容。

第二,做好直播宣传。为了让更多求职者知道企业要招聘的消息,除了在公众号做推文之外,也要在抖音、微博等平台中发布短视频,通过简洁又充满诱惑力的企业介绍来吸引更多优秀的求职者,并且将这些求职者拉入社群当中,以便统一管理。

第三,准备应急预案。为了排除在正式直播过程中出现一些可以避免的设备故障以及其他可能会出现的状况,企业还是要集中招聘团队所有人的力量来思考对策,最好是在彩排过程中就排除了一些故障。另外直播设备最好准备好几套,以便在直播过程中方便更换。

其实,招聘直播不仅仅可以在疫情期间和秋季招聘会中发挥作用,也能为企业全年招人提供方便。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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