2013年10月12日、|面试心得|

本文分享了一次电话面试的经历,从面试前的准备到面试过程中的应对策略,包括英语自我介绍、项目经验和面对突发状况的处理方式,并进行了自我反思。

本来打好的发表结果点个舍弃!这是什么节奏!那我也检讨自己。

昨天下午的一个电话面试、开始准备很多英语面试资料和科普的面试题,当然知道这个公司很注重英语、尤其是口语所以准备了很多。

电话面试、因为注定要麻烦人家给你打2次、信号不稳定、学校较偏移动信号覆盖率不高、

所以建议事先准备好电话面试地点或者换联通和电信手机以防不测。

就这样第二次电话还算稳定但是,是不是真的稳定就只有主考官知道了,主考官是男士,之前和HR玥姐聊的很好,她还很有热心的送我关于英语面试的题参考(可能是平时和兄弟门电话联系的较少对不住啦,我是属于那种能用脚解决的事情绝不使用工具有亲切感),很有磁性而又严肃的声音。

第一个是英语的自我介绍当然这个之前背的很熟。第二题是为什么来我们公司(这题事先准备过由于不够充分或者是生动有了接下来的第三个问题)

你在班级的排名?ranking|【英语】|我注定要跟您死磕到底了!

没听出来、人家告诉我的、我还答再三询问了2遍(我个人事后感觉这样不好,知道就是知道,没听出来就说对不起我没听出来,麻烦您了)接下来是2个中文的问题 一个是以前做过什么项目并从中得到什么收获

!下一个问题是在项目中遇到过什么困难?(这两道题在面试中很常见本来有了自己的想法和心得的,由于紧张或者说上题没答上来的原因没有考虑按照 中规中矩的网上能搜到的那种答案说的【我个人感觉没有加入任何个人真实感情,或者说的有点中性,官方。自己事后觉的让自己反感】)

之后会问你还有没有要问的,这样的题之前老师说过,要积极的方式就疑问,未来发展之类 的。(及时没有也要问问)

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自己总结下咯:紧张(紧张可以有但不用过于紧张他也不能吃了你哈哈)+随机应变的能力(这个因人而异,我主张比较自己的那种,给人踏实感觉)+英语口语听力能力(先天不足后天恶补吧,你!我的肋跟我走吧!)|[每天坚持]|听读英语或者听英文歌曲会给你带来帮助!

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好吧,说的上是心得不如说是自我检讨总结吧。


源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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