应届毕业生三方协议

本帖纯属于自己的心情帖。

郁闷啊,跟用人单位说好了,感觉还不错,但是签订三方居然跟劳务派遣公司签订,那是不是说以后的劳动合同也是跟劳务派遣公司签订啊?

应届毕业生,容易走迷惘的路啊,我现在也是没有想好,我需要弥补犯下的过错。我情况是三方已经跟劳务公司签了,有的说劳务公司不能派遣档案,是直接跟用人单位签才行。

明天问问学校具体什么情况,劳务公司还要我自己带走档案,学校又一般不让,要开证明;

用人单位以劳务派遣方式招工是什么意思?只是为了减轻管理负担吗?(我对此恼火啊)

报到证要是派遣不了,那我的三方协议是不是没用了?

发给我的报到证那会是哪里?原籍。

我要是以后再在北京找到个单位上班,要求签订三方怎么办?签三方就是要解决档案和户口吧,不会的我想。

我要是不去这个单位了,怎么做,直接不去可以吗?

我要是去这个单位,档案不能转到劳务派遣所在单位怎么办?需要二次派遣吗?

纠结,希望明天能够弄明白。


根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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