“你太丑了“, 你不符合该岗位要求 !

这年头找工作本就不容易,可谁能想到,还有人因为长得 “不好看” 被拒绝!深圳一位女生小陈,在应聘文员岗位时,就碰上了这么个糟心事。

小陈在招聘平台上看到一家财务管理公司招文员,月薪两三千,想着自己能胜任,就礼貌地发消息询问。哪晓得,对方 HR 直接来了句 “不行,太丑了”。就这四个字,像一盆冷水,把小陈浇了个透心凉。她又气又委屈,“找工作这么久,第一次碰到这么离谱的事儿,气得我话都说不出来。”

小陈越想越气,就把这段聊天记录发到了社交平台上。这一下,网友们都炸了锅,纷纷替小陈打抱不平。有人说:“这公司也太过分了,招聘看的是能力,又不是选美,咋能因为长相拒绝人呢?” 还有人调侃:“就这两三千的工资,还想招天仙啊?” 更有热心网友,直接把头像换成该公司负责人的照片,在招聘软件上用同样的话 “回敬” 对方,帮小陈出出气。

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记者联系上涉事公司负责人韩女士,询问为啥这么回复求职者。韩女士轻飘飘地说:“是下面人回的,不用管。” 对于网友们的反击,她还一脸不屑,说网友们 “吃饱了没事干”。这态度,简直比那句 “太丑了” 还让人来气。公司出了这档子事儿,不反思、不道歉,还这么傲慢,这管理和企业文化,真的让人怀疑。

律师说了,这家公司的行为属于就业歧视,侵犯了小陈的平等就业权和人格尊严。按照法律规定,用人单位招聘时,不能因为民族、种族、性别、宗教信仰,当然也包括长相,去歧视求职者。除非是像演员、模特这类对相貌有特殊要求的行业,可文员明显不在此列。小陈完全可以要求公司赔礼道歉,还能向劳动监管部门举报,让他们依法查处。

其实,就业歧视的事儿可不少见。年龄歧视,“只要 35 岁以下”;性别歧视,“已婚未育不要”;学历歧视,“非 985、211 不要”。这些歧视就像一道道门槛,拦住了不少求职者的路。而这次因为外貌拒绝求职者,更是把就业歧视的 “遮羞布” 扯了个干净。

希望通过这件事,企业能明白,招聘是双向选择,尊重求职者就是尊重自己。也提醒各位求职者,遇到就业歧视,别忍气吞声,一定要勇敢站出来,用法律武器维护自己的权益。就业市场,真该好好整治整治这些不合理的歧视现象了!

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本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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!
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