求助,现在初级java后端这么饱和,无经验往届生到底怎么求职..

insombre 2019-01-05 08:56:19
如题.大学软件工程专业,毕业时候由于家庭原因,没有做开发.做了几年以后,现在打算转换来.把以前学的都复习了一遍,发现现在主流的还是SSM.重新捡起来,用ssm写了几个练手项目.
自觉还ok了,去投简历.结果到现在一个多月了,投出去的石沉大海.找原因,发现基本大部分公司只要有经验的,无经验直接被刷.而期间有无数培训公司的电话,什么交一万八,包教项目经验之类的,我都快绝望了.
到底我还该不该坚持投简历呢,还是说我应该也去报个培训积累项目经验.到底项目经验是指哪些方面的要求呢?
现在非常迷茫,希望大家给指点指点,不胜感激.
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巫师比巴卜 2019-01-28
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请问楼主今年多大了
stacksoverflow 2019-01-17
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项目不要多,一个项目做精做精做精,面试就拿这个项目说,你是往届生了,简历上就不要写没经验了,按毕业年限算经验就行。 况且你本身就是软件相关本科,符合招聘的基本条件,按毕业年限得工作经验也满足。 剩下的就是真实的技术和项目经验和期望工资问题。 还有一个半月好好准备,面试一般的公司这个时间足够了。
车轮衮衮 2019-01-17
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引用 4 楼 insombre 的回复:
[quote=引用 2 楼 咸哼酒家 的回复:] 钱充裕的话,去培训班打怪升级, 改变自己的思维方式,也能认识人 培训机构也会推荐你和合作企业面试,先抓住机会学点东西、好好表现自己,经验有了,跳槽高薪
想培训,但是感觉这样太慢了,效率低.因为有专业基础,就是缺经验,很想找个公司进去有人带一下,直接就开干.但是现在面试机会都没有就很绝望.[/quote] 你这种的没必要去培训 浪费钱 培训所谓的项目经验只是流水账简单过一下的 如果你去培训感觉是很亏的 何况你是本专业出身 好好加油吧
forever_xhs 2019-01-17
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可以直接包装简历,毕业多久就是多久的工作经验,这样也许面试的时候会露馅,但面试的机会会多很多,接下来就看你有没有硬实力或者看你和面试官能不能对上眼了
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先去实习吧。工资低点或者没有工资也行,混点经验再说
insombre 2019-01-07
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[quote=引用 3 楼 nalanjia 的回复:] 直接说自己干三年不行啊,一问就over.而且包装三年,进去就按三年的经验分配任务,更容易走人.
insombre 2019-01-07
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引用 2 楼 咸哼酒家 的回复:
钱充裕的话,去培训班打怪升级, 改变自己的思维方式,也能认识人 培训机构也会推荐你和合作企业面试,先抓住机会学点东西、好好表现自己,经验有了,跳槽高薪
想培训,但是感觉这样太慢了,效率低.因为有专业基础,就是缺经验,很想找个公司进去有人带一下,直接就开干.但是现在面试机会都没有就很绝望.
咸哼酒家 2019-01-06
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钱充裕的话,去培训班打怪升级,
改变自己的思维方式,也能认识人
培训机构也会推荐你和合作企业面试,先抓住机会学点东西、好好表现自己,经验有了,跳槽高薪
咸哼酒家 2019-01-06
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市场不景气,都是面试人却不招人,IT慎入,哎,我的肥肉
nalanjia 2019-01-06
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擦。。。现在一般人入行。。和10年前入行一样难。。 偶当初也是,培训,投简历好多次失败。一个月后,朋友介绍至小作坊,3500干了1年半。 这时有点经验了,自己求职,顺利跳到中航信外包6500,干了4年半,涨到10500 之后突然有朋友找,顺利跳到某电商公司,16000进去的。干了快3年,眼下18000 这就是8年来的点滴。。。大伙儿瞧。。。工资也不低,也不高,完全是一步一步杀出来的血路 所以,一般人入行,需知道几点真相,然后决定进不进来 1.进来很难。谁都难,不只是你 2.你可以说你干了3年,这没关系,公司面试你的,是知道的。公司要了你,主要原因是恰好缺人,你又恰好可能合适 3.一般人的升级路线,估计和偶一样,高不到哪里去。但付出的,却是很多 4.等等。。无数真相 所以,加油。想进来,磨难一番,总是能进来的 下回,偶再讲讲不是一般人的升级路线,其实,他们也不容易。。。。
源码链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在本研究中,我们将详细研究如何借助Python执行数据可视化,旨在剖析2018年期间中国四个主要城市——北京、上海、广州以及深圳的空气质量状况。通过绘制反映空气质量指数(AQI)与细颗粒物(PM2.5)变化趋势的图表,我们能够深入理解这些大都市全年的空气环境质量,并明确评估其优良天气所占的比重。 我们必须首先进行数据准备工作。在当前提供的压缩文件内,名为"2018天气"的文件极有可能是数据来源,其中可能收录了涉及四个城市每日空气质量监测的详细信息。这些数据通常涵盖日期、城市名称、AQI数值、PM2.5含量等核心参数。在Python编程环境中,我们惯常运用pandas库来对这类结构化数据进行高效的处理和分析。 1. **数据导入与初步处理**: - 利用`pandas.read_csv()`方法来导入存储为CSV格式的数据资料。 - 数据整理:对数据中的空白项、非正常数值进行修正,保证数据的精确性。 - 调整日期字段的格式,确保其能够适用于时间序列分析的需求。 2. **数据深度分析**: - 针对每个城市的AQI和PM2.5数据执行统计性描述,例如计算平均值、中位数、标准偏差等指标。 - 确定空气质量良好天气的天数,即那些AQI值低于75(依据中国的空气质量评估标准)的日数。 3. **数据呈现**: - 运用matplotlib或seaborn工具绘制折线图,直观展示四个城市在2018年全年的AQI和PM2.5变化动态。 - 可通过采用不同的颜色方案和线条类型来区分不同城市的数据系列。 - 添加必要的图示元素,如日期坐标轴、城市名称标注、图表标题及图例说明,以提升图表的可读...

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