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2019年2月12日 · 重慶大學就業品質報告就顯示，學校提供的崗位需求逐年增加，但本科畢業生就業率近年來卻有所降低，與碩士生相對穩定的總體就業率形成對比。 報告提到，通過對未就業學生的調研發現，大部分學生因為準備考研、出國留學、考公務員、創業等原因推遲就業。 除了重慶大學，芥末堆注意到幾乎所有雙一流高校的國內升學率都在40%左右，國外留學率也保持在10~30%左右。 例如，北京大學國內升學率為44.15%，國外留學率達到30.34%；武漢大學的國內升學率為40.04%，國外留學率為20.11%。 與大學生相比，碩士生求職積極性和努力程度更高，更謹慎，其求職意願同時也高於博士生，這一點從高校的本碩博就業率差異可以體現。
2018年11月2日 · “說說你自己！ 提問心態：想了解求職者對自己的認識和定位. 其實這個問題首先角度上就有所偏差了，這更像是長官讓下屬反省的一句話，或者是朋友之間相互聊各自事兒的時候用的句式。 這個問題常常會讓求職者處境艱難，不知道如何回答，是說說自己的經歷呢？ 還是簡單介紹一下自己現在的情況呢？ 或者是自己的找工作要求呢？ 如果想提問，何不用回舊的提問 “請自我介紹一下好嗎？ “你有什麽夢想嗎？ 提問心態：想知道求職者對自己未來的職業規劃. 並不是說這個問題有多不合適，而是面試就是面試，你需要知道的東西是未來規劃，是求職者將來對崗位職場的打算，而不是夢想。 每個人都有自己的夢想，不過百科告訴我們：夢想就是一種讓你感到堅持就是幸福的東西，甚至其可以視為一種信仰。 所以關於實際的未來規劃，你問信仰是不是跑偏了捏~
2018年11月9日 · 1.企業資訊包裝。 求職者在接到面試電話的後，一般會再次查詢自己的投遞記錄，並且上網查詢企業的相關資訊。 因此HR一定要提前包裝自己的企業形象，增加邀約成功率。 2.熟悉崗位的任職要求： 如年齡、學歷、專業、工作年限等，減少浪費不必要的精力。 3.了解公司的整體業務，該崗位的工作性質以及公司的整體發展。 要知道，你即將面臨的求職者可是一個獨立的個體，任何"奇葩"問題都可能出現，所以要知己更要知彼！ 4.時間的通知技巧： a.對於主動投遞簡歷的求職者， 一般求職意向明確，參加面試的可能性也較大，你可以在上午11點時段或下午17點時段電話溝通。 預約好時間之後通過郵件發送準確的公司名稱及地址。 b.被動者，通過網絡搜索的海投者，或者對於求職意向不明確的。
2018年12月18日 · 1. 直接打電話詢問即可. 最好不要發郵件或者發簡訊，因為HR每天有可能有上千封未讀郵件待處理，既沒有時間單獨詳細回復，也沒那個工夫去查找之前的面試記錄，除非是已經準備錄用了。 即使是準備錄用，公司也會統一正式通知，會給你發列明詳細內容的 offer， 而不會用回復你的郵件或者是資訊的方式傳遞。 而且，不要直接撥打HR的電話，詢問面試結果屬於工作事項，直接打公司座機轉人力資源部負責招聘的人，或者你知道他的姓名和職位就直接找他。 一般人力資源部負責招聘的都會有個直線座機，不需要轉，號碼就從對方名片或者該公司招聘啟事結尾處可以找到。 2. 不要問得過於直接. 不要直截了當問：“貴公司對我是否滿意？ ”“為什麽沒有選我？ ”“什麽時候發錄用通知？
2020年7月1日 · 通俗解釋就是，發現學信網這一功能的網友們已經很久沒有使用過學信網，被網站的隱私保護機制誤判為“機器人”用戶，需要核驗後方能正常使用，就像人們在異地登陸QQ需要二次驗證手機號碼一樣。 學信網開發團隊設計這一機制的邏輯十分簡單，近些年由於互聯網的普及，各類網站的信息洩露事件頻頻發生。 2018年8月，華住酒店集團發生數據庫洩露，旗下十幾個酒店品牌的用戶信息外流，露範圍包括：身份證、手機號、郵箱、账號、登錄密碼、入住登記身份信息、酒店開房記錄等等。 幾批數據加起來總量高達141.5G，4.93億條，涉及約1.3億人信息。 在暗網，這些數據信息被標價8個比特幣大約人民幣30萬元，售賣者甚至還聲稱提供持續更新的售後服務。
2019年6月24日 · 1. 甄別離職心理階段，掌握主動. 員工產生離職行為的根本原因，在於員工與公司建立的心理契約關係破滅，特別是高績效員工。 管理實踐表明，高績效員工辭職更是深思熟慮之後的選擇，他們從產生離職念頭到辦理離職手續是可分為三個階段：潛伏期、權衡期和曝光期。 而只有主動發現並分析離職前這三個階段的特徵，及時采取對策來鞏固員工與公司之間的心理契約關係，行之有效的話，才可以避免高績效員工的流失。 第一階段：“離職潛伏期”有哪些特徵，又該采取哪些措施？ 公司當前的運營狀況或者對於員工的培養和投入，未達到員工現階段的心理預期，員工內心積聚了不滿，但趨向於隱藏對公司的真實感受，只是偶爾對人或事開始抱怨。 那麽，這時直接領導平時關注員工狀態、注意及時進行溝通和疏導就特別重要。
2020年2月3日 · 2020 年 1 月 26 日，作者搜索了 Indeed、Monster、SimplyHired 和 LinkedIn 四個（美國）求職網站中關於 TensorFlow 和 PyTorch 的關鍵詞。 搜索結果如下圖所示，TensorFlow 在每個求職網站出現的次數大約是 PyTorch 的兩倍。 以百分比計數展示結果如下：
