找工作的教训

 现在要马上进入4月份了,女朋友还没找到工作,很是愁人。最近几天一直在思索,为什么会这样,怎么会有今天这么窘迫的局面。琢磨了很久,大致如下:
(1)没有抓住关键的机会。想想去年lhy找工作,机会几乎没有,但是就是通过关系抓住了唯一的一个机会,今年女朋友找工作本来也可以这样,也有这样的关系和机会,但是没有把握住,究其原因就是找关系时候太晚了,这是在她找工作时我犯的最大的错误。关键的机会很少,这种机会来的时候一定要把握住。
(2)制定的战略就有问题。我太高估了她的能力,给她弄了好几条路,把问题想的太周全,结果她不具备同时兼顾几件事情的能力,搞的每个都没弄成,大大出乎我的意料。现在想起来,当初就应该给他明确就这么干,然后专心的做这一件事情,集中精力。
(3)找工作时对她关心不够,太放手了,我应该在关键的时候提醒她一下,尤其在去年11月份左右校园招聘会很多的时候,把相关需要注意的问题帮她总结出来。
犯了这么多错误,造成今天的局面,郁闷了好几天,这几天好很多了,打起精神,做好下面的事情,关键是不能再犯错误了。打算如下:
(1)抓紧时间找关系,找一切可能找的关系,这是最主要的。现在才明白,即使有一点关系,也要想办法利用,即使硬着头皮去求别人,也要利用。在北方,尤其在山东,关系是第一位的,有关系能给带来的帮助出乎我以前的想象,尤其在关键的时刻,有没有关系会造成冰火两重天的局面。
(2)要到处撒网,多投简历,并有重点的进行跟踪(既要全面又要有重点),像有些觉得比较合适的单位要经常关注企业的消息,打电话问,绝对不能轻易的放过这种单位,这些机会只要能抓住一个就是不错的结果。
(3)其他的机会,如多和同事打听消息,网上发布简历等。
总之,机会还是很多的,吸取教训,一切都会好起来的。

内容概要:本文详细介绍了文生视频大模型及AI人应用方案的设计与实现。文章首先阐述了文生视频大模型的技术基础,包括深度生成模型、自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)的深度融合,以及相关技术的发展趋势。接着,文章深入分析了需求,包括用户需求、市场现状和技术需求,明确了高效性、个性化和成本控制等关键点。系统架构设计部分涵盖了数据层、模型层、服务层和应用层的分层架构,确保系统的可扩展性和高效性。在关键技术实现方面,文章详细描述了文本解析与理解、视频生成技术、AI人交互技术和实时处理与反馈机制。此外,还探讨了数据管理与安全、系统测试与验证、部署与维护等重要环节。最后,文章展示了文生视频大模型在教育、娱乐和商业领域的应用场景,并对其未来的技术改进方向和市场前景进行了展望。 适用人群:具备一定技术背景的研发人员、产品经理、数据科学家以及对AI视频生成技术感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①帮助研发人员理解文生视频大模型的技术实现和应用场景;②指导产品经理在实际项目中应用文生视频大模型;③为数据科学家提供技术优化和模型改进的思路;④让从业者了解AI视频生成技术的市场潜力和发展趋势。 阅读建议:本文内容详尽,涉及多个技术细节和应用场景,建议读者结合自身的专业背景和技术需求,重点阅读与自己工作相关的章节,并结合实际项目进行实践和验证。
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