分享面试经历—找工作之路

未来纪元 2012-02-16 02:51:54
学了信息与计算科学专业,毕业时,不知道要找什么工作,想来想去,程序员和专业有点搭边。所以感觉可以干这个。大学里学习不是很好,感觉能力不够。和几个同学一起报了一个培训班。其他同学都报了.net,我报了java。机构承诺推荐就业。学了3个多月的时候,机构推荐去了一家对日外包,没人带,日语看了头痛,在第五天的时候不干了。机构马上对我口诛笔伐,说实话那时候还很愧疚呢,占了一个名额,又不去,不过出来的时候,就不打算要机构推荐了。到后来,机构说看我可怜,还帮我推荐,其实到后来推荐的都是帮我们乱投简历。最后还是要自己找,比较靠谱。推荐工作时,曾经有三次给一个公司投简历。第一次,是投一个特殊职位,需要出国,先参加了笔试,没过。第二次,这个公司招程序员,我笔试过了,面试时,也还行,面试官和我谈了有的没的专业理论知识,有些不会,就直接说不会,叫我等消息,就没有消息了。第三次,笔试过了,面试时也和第二次差不多,面试官说和领导商量一下,就没有消息了。找到工作的面试,只是先写了份笔试卷,面试官问我会什么,做过什么。问了一些工具会不会,说不会。等了几天,就过了,叫我报道。
感觉面试时,和你说的很多,反而没机会。说的少,反而机会比较大。就面试个程序员,简单点就是基本是个写代码的,有什么好说的,工资要的又不高,初级的菜鸟,没什么好说的,和你说的少,反而有机会,这表示面试官有诚意,刚毕业找工作,问许多虚的,有用吗。这是我的感受。
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成就超凡 2012-03-04
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有道理
li72li72 2012-03-02
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路过的。
管理员 2012-02-17
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下次不会的也先说会,然后慢慢回去补吧,当然是非必要的,专业理论感觉没那么重要,可以慢慢学习积累。
lombardyangyou 2012-02-17
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你那坑爹的培训班
studyb 2012-02-17
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学习下, 正要换工作。
管理员 2012-02-17
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一般去面试之前,提前看下公司的网站,了解下主要业务范围,上网看看这个行业的情况,比较好,确实很多公司会问对行业等是否了解,了解的程度,怎么看待等问题。
管理员 2012-02-17
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[Quote=引用 6 楼 abcd880129 的回复:]

引用 4 楼 zhaixiaohu 的回复:
下次不会的也先说会,然后慢慢回去补吧,当然是非必要的,专业理论感觉没那么重要,可以慢慢学习积累。

找工作还是要实诚点,如果不会就不会,就算你说会,把面试官忽悠过了,试用期也很难过的。而且和同事工作时,同事问你会不会,你说会,可做做又不行,问题就大了
[/Quote]

当然很重要的问题,是这样,但我觉得,专业理论这个,很难衡量会的程度。。所以才这么多的,大部分问题应该诚实。
未来纪元 2012-02-17
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[Quote=引用 4 楼 zhaixiaohu 的回复:]
下次不会的也先说会,然后慢慢回去补吧,当然是非必要的,专业理论感觉没那么重要,可以慢慢学习积累。
[/Quote]
找工作还是要实诚点,如果不会就不会,就算你说会,把面试官忽悠过了,试用期也很难过的。而且和同事工作时,同事问你会不会,你说会,可做做又不行,问题就大了
未来纪元 2012-02-17
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[Quote=引用 3 楼 lombardyangyou 的回复:]
你那坑爹的培训班
[/Quote]
也不算坑爹吧,至少还是学到点专业技能的,工作的时候还是有用的。不过,培训班有很多东西都没讲,可是打听有些培训班,也许没讲细,至少提到了点,知道工作时要怎么做,以后如果进小公司就知道怎么干了。所以,如果要找培训班,还是要找比较好的,如果不清楚,就找先就业后付款的,欠钱的是老大。不可否认,你钱给了他,他不同程度上肯定有懈怠
pcmlose 2012-02-16
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参考,正要去找工作
内容概要:本文系统研究了基于豪猪优化算法(CPO)的多无人机协同集群在三维空间中的避障路径规划问题,聚焦于实现以最低成本为目标的航迹优化,综合考虑路径长度、飞行高度、威胁规避及转弯角度等多个关键因素。通过构建精细化的三维环境模型与多无人机协同机制,采用Matlab平台实现CPO算法的仿真与验证,充分展示了该算法在复杂动态障碍环境下的高效搜索能力与全局优化性能。研究不仅涵盖了路径规划的数学建模与目标函数设计,还深入探讨了算法的收敛特性与鲁棒性,为智能群体系统在实际场景中的应用提供了理论依据与技术支撑。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法背景,从事无人机系统控制、智能路径规划、群体协同、人工智能与自动化等相关领域的科研人员、高校研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多无人机协同执行侦察、灾害监测、应急救援、区域巡检等复杂任务中的自主路径规划;②为智能优化算法在三维动态环境下的路径决策问题提供可复现的技术范例;③支持研究人员对CPO算法与其他主流群智能算法(如PSO、GWO、WOA等)进行性能对比与改进研究,推动路径规划技术的发展。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解目标函数的多维度建模方式与CPO算法的迭代优化流程,可通过调整环境参数与约束条件进行仿真实验,对比不同算法在相同场景下的路径质量与收敛速度,从而深入掌握其优势与适用边界。
内容概要:本文围绕电动汽车参与电力系统运行备用的能力评估展开深入研究,利用Matlab代码实现对电动汽车集群提供运行备用服务的建模与仿真分析。研究重点在于量化电动汽车作为分布式灵活资源参与电网辅助服务的潜力,通过构建精细化的数学模型,分析其可调功率容量、响应速度、时空分布特性及聚合能力,并采用多面体聚合、内近似模型与闵可夫斯基和等先进方法精确刻画其可调度能力边界。研究进一步结合大规模电动汽车接入场景,探讨其在多时间尺度调度框架下参与调峰、调频等辅助服务的优化策略,评估其对提升高比例可再生能源电网灵活性与稳定性的贡献,最终通过仿真验证所提模型与方法的有效性与实用性。; 适合人群:具备电力系统分析、智能电网、新能源汽车或优化调度等相关专业背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事科研、工程应用的高校研究生、科研人员及电力行业工程师。; 使用场景及目标:①精确评估大规模电动汽车集群在不同约束条件下可提供的运行备用容量;②研究电动汽车在日前、日内及实时调度中的动态响应能力与优化调度策略;③为高渗透率新能源电力系统提供基于移动储能的灵活性资源解决方案,支撑电网安全经济运行。; 阅读建议:建议结合Matlab代码与技术文档同步学习,重点关注多面体聚合建模、能力边界计算及优化调度算法的设计与实现,可进一步拓展至V2G(车辆到电网)、需求响应等互动场景进行二次开发与应用验证。
打开链接下载源码: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 OpenCV(开源计算机视觉库)中的DNN(Deep Neural Network)模块是一种功能强大的工具,其目的是用于深度学习模型的操作。该模块使得开发人员能够在OpenCV环境中直接运用已经训练好的深度学习网络,以执行图像识别、目标检测、图像分割等多种功能。DNN模块能够兼容多种深度学习框架的模型,包括TensorFlow、Caffe、ONNX等。 一、DNN模块概述 OpenCV的DNN模块是为了简化深度学习模型的集成过程而专门设计的,它允许开发人员加载预先训练好的神经网络模型,并在图像数据上执行前向传播操作。借助这个模块,用户可以选用GPU或者CPU来提升计算效率,从而构建出高效的应用程序。 二、目标检测案例 在OpenCV的DNN模块中,目标检测是一个常见的应用情形。例如,可以选用SSD(Single Shot Multibox Detector)、YOLO(You Only Look Once)或者 Faster R-CNN 等模型进行实时的目标检测。这些模型能够识别并定位图像中的多个对象,并返回每个对象的类别和边界框坐标。 三、模型转换:PB到PBTXT 在OpenCV中运用TensorFlow模型时,通常需要处理的是`.pb`格式的模型文件,这是TensorFlow的二进制模型文件格式。然而,为了能够读取模型的结构信息,我们需要`.pbtxt`格式的文本文件。转换过程涉及解析`.pb`文件并将其结构信息导出为`.pbtxt`格式,这样做可以让人清晰地了解网络层和参数的配置。在OpenCV中,可以使用`tf.train.write_graph()`函数将.pb...

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