应届生就业求职随笔记1

本人济南大学2019届本科应届毕业生陈辉武,目前正在找工作,想找一份图像处理算法工程师的职位。地点位于深圳。

6月29日正式毕业,

7月1日回到惠州的家中,

7月3日陪父亲度过生日,

7月6日正式开始投简历。

总结一下在此经过的电话面试:

  1. 浙江大华,电话面试的感觉不错,对方说由于我是应届毕业生,需要进行网上审核,等下发邮件把链接给我,但是过了数日,久久不见回复,估计是凉了。
  2. 商汤科技,研究团队都是硕士级别的,作为一个本科生在面试环节中,提了几个有关视觉方面的问题,由于没有充分准备,因此答的不好。还是很有必要进行基础理论的掌握。
  3. 大寰机器人,电话面试由于老总的时间安排,被推迟了三次,面试过程中,问了一下简历中的三个项目,个人感觉还行,但是过了一周,没有回复。昨天发了一封邮件,表达了自己强烈想要进入贵公司,但是没有回复,估计也凉凉了。

今天注册了各大求职软件:

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收到面试邀请4家:

  • 深圳智图视觉系统科技有限公司 图像算法工程师 20190708 10:00面试
  • 深圳兴禾自动化有限公司 视觉算法工程师 20190708 14:00面试
  • 深圳创富东日科技有限公司 图像算法工程师 20190709 10:30面试
  • 深圳市光大激光科技股份有限公司 助理软件工程师 (由于本人不太符合该公司的应聘要求,我推掉了。

总结一下现在的感想:

就业环境并不想我之前想的那样好,

图像处理岗位大部分要求的学历都是硕士以上,本科生并不占优势。

自己的专业储备不足,还有很大的提升空间。需要进行个人能力的提升。

求职道路任重道远。未来加油,相信自己。

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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