把握好面试的前十分钟(2)

研究表明,招聘经理通常只需10分钟即可对求职者形成初步印象。本文提供了实用建议,帮助求职者在面试初期通过展现自信和热情,给招聘经理留下良好印象。

把握好面试的前十分钟(2)

 

A hiring manager can often tell if you're the right fit for his or her organization just minutes after the two of you shake hands. In a Robert Half survey, executives polled said it typically takes them only 10 minutes to form an opinion of a candidate during an employment interview, despite meeting with staff-level applicants for nearly an hour, on average.

招聘经理往往能在与你握手几分钟后就看出你是否适合他/她们公司。在Robert Half的一次调查中,参与投票的执行官说,虽然一般来说员工应聘平均要持续近一小时,但面试中一般只需要10分钟就能形成对一位应聘者的看法。

With such a short amount of time to interact with a hiring manager, how can you evoke a positive response? Projecting confidence and enthusiasm is key, so keep the following advice in mind:

在这么短的时间内和招聘经理交流时,怎样才能激发你做出积极的回应呢? 表现出自信和热情是关键,所以把请牢记以下建议:

Focus on the little things. The fact that employers form opinions of candidates so quickly places additional importance on the more subtle points of the interview, such as giving a firm handshake, maintaining eye contact and practicing good posture. Your nonverbal cues can say a lot about your personality and interest in the position. Crossing your arms, nodding hurriedly or making tense facial expressions can all send the wrong message.

注意细节。由于雇主会迅速形成对应聘者的看法,所以面试中的细微之处就显地尤为重要了,例如握手有力、保持眼神交流、体态端正。你做出的非语言提示能极大地说明你的个性和对这个岗位的兴趣。抱臂、匆匆点头或面部表情紧张都会传达出不好的信息。

Demonstrate your knowledge. Hiring managers often start interviews by asking job candidates some straightforward questions about their experience, knowledge of the company and ability to excel in the position. For example, "Can you tell me a little about yourself?" "What do you know about our firm?" and "Why do you want to work here?" are three common questions. Research the business beforehand so that when answering these types of queries, you can relate your responses to the firm's needs or priorities.

展示你的知识。招聘经理通常首先会直截了当地询问面试者的经历、对公司的了解及发挥 职业水平的能力。例如:“你能谈一谈你自己吗?”“你对我们公司有何了解?”以及“为什么你想在这里工作?”是三个常见的问题。提前了解一下企业,这样当 你回答这类问题时,就能根据公司的需求或考虑做出相应的回答了。

Remain positive. The executives surveyed said interviews take an average of 55 minutes for staff-level job candidates and 86 minutes for management-level applicants. Even if you fear you've already made a negative impression in the hiring manager's mind, stay positive and focus on what you can do during the rest of the meeting to convince the employer you're right for the job. Consider whether you're making any common nervous mistakes -- such as rushing your responses or not listening to the full questions -- and adjust your communications as necessary.

态度要积极。接受调查的执行官们表示,对普通员工的面试时间平均为55分钟;对管理 人员的面试是86分钟。即便你担心已经在招聘经理心中留下了消极的印象,你也要态度积极,并注意在接下来的面试中让人相信你是这份工作的合适人选。想一想 自己是否犯了一些很普遍的紧张错误——例如:赶着回答问题、没把问题听完——那么根据情况调整你的交流方式。

No matter how well you prepare for an interview, things may not always go as smoothly as you had hoped. Whether you become tongue-tied or are thrown a curveball question, roll with the punches. Keeping a positive attitude and remaining confident in your ability to land the job is one sure way to impress any hiring manager.

不管你对面试准备得多么充分,事情也可能进行地不如你预想中那么顺利。不论是你当场变得结结巴巴或是面对一个突如其来的问题,都要机智应对。保持积极态度、相信自己获得这份工作的能力就一定会让你给任何招聘经理留下一个好印象。

(the end)

转载于:https://www.cnblogs.com/s021368/archive/2008/11/05/1326825.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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!
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