“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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本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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!
【IEEE顶刊复现】水下机器人AUV路径规划和MPC模型预测控制跟踪控制(复现)(Matlab代码实现)内容概要:本文档聚焦于【IEEE顶刊复现】水下机器人AUV路径规划与MPC模型预测控制跟踪控制的研究,提供了完整的Matlab代码实现方案。内容涵盖AUV在复杂海洋环境下的路径规划算法设计与模型预测控制(MPC)的跟踪控制策略,重点复现了高水平期刊中的关键技术细节,包括动力学建模、约束处理、优化求解及控制反馈等环节。文档还附带多个相关科研方向的技术介绍与资源链接,突出其在智能控制与机器人领域的高仿真精度与学术参考价值。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学背景,熟悉Matlab/Simulink环境,从事科研或工程开发的研究生、高校教师及科研人员;尤其适合致力于路径规划、MPC控制、水下机器人系统开发等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①复现IEEE顶刊中关于AUV路径规划与MPC控制的核心算法;②深入理解MPC在非线性系统中的应用机制与优化求解过程;③为水下机器人、无人系统等方向的科研项目提供可运行的代码基础与技术参考;④辅助论文写作、项目申报与仿真验证。; 阅读建议:建议结合文档中提供的网盘资源(如YALMIP工具包、完整代码等)进行实践操作,重点关注MPC控制器的设计参数设置与路径规划算法的实现逻辑,同时可参考文中列举的其他研究方向拓展思路,提升科研效率与创新能力。
代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/1b5b026cbb57 分类类别平衡问题--python篇 # 一、什么是类平衡 ## 在分类中经常会遇到:某些类别数据特别多,某类或者几类数据特别少。 如二分类中,一种类别(反例)数据特别多,另一种类别(正例)数据少的可怜。 如银行欺诈问题,客户流失问题,电力盗窃以及罕见疾病识别等都存在着数据类别均衡的情况。 二、为什么要对类平衡进行特殊处理 ## 传统的分类算法旨在最小化分类过程中产生的错误数量。 它们假设假阳性(实际是反例,但是错分成正例)和假阴性(实际是正例,但是错分为反例)错误的成本是相等的,因此适合于类平衡的数据。 有研究表明,在某些应用下,1∶35的比例就会使某些分类方法无效,甚至1∶10的比例也会使某些分类方法无效。 如果数据存在严重的平衡,预测得出的结论往往也是有偏的,即分类结果会偏向于较多观测的类。 三、提升平衡类分类准确率的方法 ## 提升平衡类分类准确率的方法有三大类:采样、阈值移动、调整代价或权重。 avatar 1、采样 ### 1 过采样 #### 过采样基本思想就是通过改变训练数据的分布来消除或减小数据的平衡。 过采样有随机过采样、基于聚类的过采样、信息性过采样(SMOTE)三大类方法。 随机过采样:通过增加少数类样本来提高少数类的分类性能 ,最简单的办法是随机复制少数类样本。 基于聚类的过采样:K-Means聚类算法独立地被用于少数和多数类实例,之后,每个聚类都过采样使得相同类的所有聚类有着同样的实例数量。 avatar 信息性过采样--SMOTE 利用KNN技术,对于少数类样本a, 随机选择一个最近邻的样本b, 然后从a与b的连线上随机选取一个点c作为新的...
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