银汉一人事的面试问倒我了!!!!!!!!!!

onlyonexhj 2011-08-02 02:15:21
前段时间去了银汉面试,前面两关是技术关顺了通过了,到了第三关也是最后一关吧,
一个人事过来面试了,我当时坐在办公室里,他首先在外面敲了下门,
我当时感觉这人还蛮礼貌,修养应该不会很差。
我说:请进
那人是个男的长得还算端正,皮肤白皙。
然后他坐我对面问我:简单介绍下自己
我说:介绍一番。。。。
他问:为什么离开公司
我说:我们为公司做了一个平台,后来就没什么项目做了,基本维护,感觉没有发展。
他问:那你希望下一家公司是什么样的公司?
我说:找家有潜力,适合发展点的公司。
他问:你上一家公司没潜力吗?
我说:也不能说它没潜力,只是不适合我个人发展
他问:那你怎么判断那公司有没潜力呢?
我说:看公司产品,看公司团队
我说:像贵公司是做游戏的,而且公司也有比如说《梦幻西游》等这么大行的产品,而且走进来公司
员工也是干劲十足的样子,贵公司就很不错(本来想拍下马匹的);

中间我来了个电话我没接挂了,然后又继续打过来了,跟他说了下抱歉然后我接了下。

他继续问:我们继续,我还是想知道你是怎么知道一个公司有潜力的。
我当时有点郁闷了,这家伙见到牛角了。
我说:刚刚说了看产品,看团队。
他问:那你怎么知道我们的产品有潜力呢?
我说:我身边有很多人玩《梦幻西游》 而且听他们说也蛮不错的。
他问:难道你有统计过我们用户有多少吗?
我说:没有
他问:那你到底怎么知道的呢?
我无语。。。。。。。。



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xiaobeiweng 2011-10-09
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受益了哈,,,
jio0103 2011-10-09
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看来这个人事也很扯。
lilei_465730396 2011-10-09
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淫汉 淫汉 淫汉
aoxida 2011-10-09
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引以为戒
aidong2008 2011-08-26
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遇到过这种人事的表示无语。一直抓着你离开上家公司的原因。。。。。。。我XXXX
yanxingyu 2011-08-03
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lz真牛!以后我要吸取教训!加油!
onlyonexhj 2011-08-03
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再说“回”跟“幻”读音不是很像吗? 也不知道他有没听懂。
那如果是我说错了他咋就没稍稍提醒我下呢?
onlyonexhj 2011-08-03
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当时稍微的浏览了下主页,我当时还以为他代理的梦幻西游呢?打了马虎眼。。。
loveofmylife 2011-08-02
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答“第六感,不管你信不信,我反正信了”
哎呦喂哈 2011-08-02
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[Quote=引用 13 楼 cbxjj 的回复:]
别人是 梦回西游
游戏都说错了态度能好到哪里去
[/Quote]
百度了一下、确实是 梦回西游 呵呵
剑神一笑 2011-08-02
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别人是 梦回西游
游戏都说错了态度能好到哪里去
nyq1999 2011-08-02
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你把别人的游戏名都说错了,他当然很郁闷
剑神一笑 2011-08-02
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银汉是什么公司?梦幻西游不是网易的么
listlisc 2011-08-02
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没事人事就这样我上次遇到过一个人事问我你离职上家公司,那个公司有什么损失吗,你想想多变态的问题,想开点吧
onlyonexhj 2011-08-02
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[Quote=引用 6 楼 magicluo 的回复:]
打压下你 最后好降薪水..

呵呵
[/Quote]

后面谈薪水的时候确实更加让人无语了
wujiafan51 2011-08-02
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andesenwu 2011-08-02
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..........难啊...
magicluo 2011-08-02
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打压下你 最后好降薪水..

呵呵

onlyonexhj 2011-08-02
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但如果他是来打发我走的就有点说不通呀?感觉前面两关技术面试还不错啊。
onlyonexhj 2011-08-02
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唉 但他也太纠结了吧 还真是第一次遇到这种挖坑型的人事
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内容概要:本文围绕基于物理场的动态模式分解(piDMD)展开研究,重点探讨其在流体力学、热传导及多物理耦合系统中的建模与应用。通过Matlab代码实现,将传统的动态模式分解(DMD)方法与物理场控制方程相结合,引入物理约束以增强数据驱动模型的物理一致性,从而提升对复杂非线性系统的模态提取精度与长期预测能力。文章系统阐述了piDMD的理论基础、数学推导过程与算法实现步骤,并结合典型物理场仿真案例(如Navier-Stokes方程驱动的流场演化)进行验证,展示了其在降阶建模、主导模态识别和时空动态可视化方面的优越性能,适用于高维、强耦合、非平稳系统的分析与优化。; 适合人群:具备一定数值计算、流体力学、控制理论或数据驱动建模背景,熟悉Matlab编程与线性代数运算,从事科学研究、工程仿真或系统辨识工作的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标:①实现对流场、温度场等物理场的高效降阶建模与动态行为预测;②提取符合物理规律的关键模态,用于系统稳定性分析与控制设计;③支撑复杂系统的状态估计、异常检测与优化调控等下游任务。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐行调试与运行,深入理解piDMD算法中物理约束的嵌入方式及其对模态质量的影响,同时可尝试将其迁移至其他偏微分方程描述的物理系统中进行拓展验证与应用。
内容概要:本文研究了在峰谷分时电价引导下,基于多目标优化遗传算法NSGA-II的电动汽车充电负荷优化问题。通过构建以电网负荷波动最小化和用户充电成本最低为核心的多目标优化模型,利用NSGA-II算法求解获得帕累托最优解集,实现对大规模电动汽车充电行为的有序引导。文中系统阐述了峰谷电价激励机制的设计原理、电动汽车充电负荷的数学建模方法、多目标优化问题的形式化表达以及NSGA-II算法的具体实现流程,并借助Matlab平台进行仿真验证,结果表明该策略能有效平抑电网负荷峰谷差、降低用户充电支出并提升电力系统的运行效率与稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事智能电网、电动汽车调度、需求侧管理等相关领域的研究生或科研人员。; 使用场景及目标:①研究峰谷电价政策对电动汽车充电行为的影响机制;②掌握NSGA-II算法在电力系统多目标优化中的具体应用;③实现电动汽车集群的有序充电调度以改善电网负荷曲线; 阅读建议:此资源结合了电力经济学与智能优化算法,建议读者在学习过程中重点关注模型构建与算法实现的衔接部分,动手复现仿真代码以深入理解参数设置与结果分析过程。
详情可查看下方数据集可视化效果。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[电梯(elevator)] · 训练集:1468 张 · 验证集:157 张 · 测试集:158 张 · 总计:1783 张 该数据集聚焦于各类建筑内部及外部环境中的电梯目标检测任务,涵盖住宅楼、办公楼、商场、酒店等多种典型场景下的电梯结构。图像采集覆盖不同光照条件、材质类型与安装位置,充分体现了实际应用中电梯的多样性与复杂性,为智能楼宇管理、安防监控及无障碍设施识别等方向提供了高质量的视觉基础支持。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 72 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9446** mAP50-95 | 0.6531 Precision | 0.9305 Recall | 0.8777 train/box_loss | 0.5807 train/cls_loss | 0.3505 val/box_loss | 1.0020 val/cls_loss | 0.6208 【训练过程分析】 72 轮训练后 mAP50 达到 0.9446,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。但 mAP50-95 为 0.6531,和 mAP50 差距 0.29,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.9305、Recall 0.8777,精度高于召回,存在一定漏检。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖电梯,置信度整体偏高。 【改进建议】 1. 丰富场景...

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