请问 复试 为何物

lolliboy 2010-11-23 03:49:46
今天下午去笔试了,笔试完还以为改天通知面试,没想到接着主考官就找来个(HR?)面试?了,又不像是面试,就问了一些我的一些开发经历,,我感觉着应该问一些人生理想之类的。
然后他们说通知复试,
复试怎么个试法啊,专业知识?人生态度?或者是在马路边安排个老婆婆考验我?
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abszhanghe 2010-11-27
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看来lz面试的职位一般。小心这家公司刚有人走找抗雷的。

cr4315 2010-11-27
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和他探讨人生理想
Tsinlei 2010-11-27
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楼主在此之前还从未听过“复试”一词?
幕夜 2010-11-23
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悠然南山 2010-11-23
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一般复试的面试官都是公司的高层管理,能最终拍板是否录用你——当然,也得你先把前面的面试官踩过去。
lolliboy 2010-11-23
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[Quote=引用 1 楼 svview 的回复:]
让你娶凤姐!
[/Quote]
孔曰成仁孟曰取义,dingo
戒指 2010-11-23
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让你娶凤姐!
内容概要:本文系统研究了基于W-GAN(Wasserstein生成对抗网络)的光伏出力场景生成方法,并提供了完整的Python代码实现。该方法充分利用W-GAN在捕捉复杂数据分布方面的优势,能够生成具有高度真实性与时序一致性的光伏发电功率场景,有效解决了传统场景生成方法在处理非线性、非平稳光伏数据时存在的模式坍塌与分布偏差问题。研究内容涵盖网络架构设计、梯度惩罚机制引入以保障训练稳定性、损失函数优化及生成样本质量评估等关键环节,生成的场景可用于电力系统规划、运行调度、储能配置及风险评估等任务,尤其适用于高比例可再生能源接入背景下的不确定性建模需求。; 适合人群:具备一定Python编程能力、深度学习基础理论知识的研究生、科研人员,以及从事新能源发电预测、电力系统优化调度等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现光伏出力不确定性建模,生成满足统计特性的典型与极端功率场景;②支撑含光伏的微电网、主动配电网的优化调度、可靠性分析与韧性评估;③作为深度学习在能源时序数据生成领域的一个典型案例,服务于教学演示与学术研究。; 阅读建议:建议结合所提供的Python代码进行动手实践,重点理解W-GAN中判别器(Critic)结构、梯度惩罚项(Gradient Penalty)的实现原理,并通过可视化手段对比原始数据与生成数据的分布特征,进一步可尝试将其与传统GAN、VAE或DDPM等生成模型在场景多样性、保真度方面进行横向比较。

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