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面试时,问到离职的原因,大家都是怎么说的?怎么说最好呢?
外地蝗虫滚出上海
2010-08-25 09:26:31
面试时,问到离职的原因,大家都是怎么说的?怎么说最好呢?
我先说说我都是怎么说的:“合同到期”
大家都说说自己怎么说的,还有那样说好不好的理由?
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面试时,问到离职的原因,大家都是怎么说的?怎么说最好呢?
面试时,问到离职的原因,大家都是怎么说的?怎么说最好呢? 我先说说我都是怎么说的:“合同到期” 大家都说说自己怎么说的,还有那样说好不好的理由?
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priestmoon
2010-11-04
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外地蝗虫滚出上海
2010-11-04
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[Quote=引用 47 楼 ailiuliu 的回复:]
引用 12 楼 magic7004 的回复:
引用 6 楼 liujia1976 的回复:
引用 5 楼 magic7004 的回复:
工作太闲
工作太忙
离家太远
3年没加薪
5年没升职
这些都是很好的理由
3年没加薪、5年没升职,这些不太好吧?人家会不会怀疑咱的能力问题呢?
都很好的
还有,
工作太无聊
老板人品差
同事太八卦
也都是很好的……
[/Quote]up
外地蝗虫滚出上海
2010-11-02
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私人问题!
ailiuliu
2010-10-23
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[Quote=引用 12 楼 magic7004 的回复:]
引用 6 楼 liujia1976 的回复:
引用 5 楼 magic7004 的回复:
工作太闲
工作太忙
离家太远
3年没加薪
5年没升职
这些都是很好的理由
3年没加薪、5年没升职,这些不太好吧?人家会不会怀疑咱的能力问题呢?
都很好的
还有,
工作太无聊
老板人品差
同事太八卦
也都是很好的理由
还有很多...
[/Quote]
这样说你就完了
外地蝗虫滚出上海
2010-10-22
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说的不错
qimaozhifu
2010-10-22
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真正想要人的公司,不会费那么多话的,除非本来就不想要你。
============================
对。但是也不能让新东家认为你人品不好。所以最好说上家公司转型,或者让你做你不喜欢和不擅长的工作。
zenggezhuang
2010-10-22
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如果对一个初来乍到的程序员来说,怎么描述项目的价值呢?还请指教。
zenggezhuang
2010-10-22
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如果说因为公司倒闭离开公司,是不是有可能被问到公司倒闭的原因呢?
zenggezhuang
2010-10-22
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有哪位有Net程序员的简历,希望能上传一份。
psbeond
2010-10-22
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私人原因
不方便透露!
这个也不错。
90%的人都是因为薪水问题。我会如实回答的。
程序猿之殇
2010-10-22
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私人原因
不方便透露!
scientictree
2010-10-21
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如果够帅,可以说被中年女上司性骚扰。
_TaurusYu_
2010-10-21
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说法是一方面,但语气及气场才是关键;要编个好理由,用很肯定很自信的态度说出来。
forever_ai
2010-10-21
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路过
学点经验,以备面试时用
as12a
2010-10-21
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勾引女同事失败了
外地蝗虫滚出上海
2010-10-20
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[Quote=引用 30 楼 taoshengyijiu20008 的回复:]
因为以前公司没有前途
[/Quote]也不错的
健者天行
2010-10-20
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以前公司倒闭了
老白学全栈
2010-10-20
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外地蝗虫滚出上海
2010-08-26
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[Quote=引用 31 楼 wxxloveu 的回复:]
我回答:项目都做得差不多了,没什么新的事
[/Quote]嗯,这个也行。
别吵_我睡会儿先
2010-08-25
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[Quote=引用 22 楼 xyn2241 的回复:]
正常离职,想寻求适合自己的平台。
真正想要人的公司,不回费那么多话的。除非本来就不想要你。
[/Quote]
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内容概要:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法,聚焦其在工业故障识别中的应用,提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度分类,充分发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景中具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类;② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节;③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略,同
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