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作为猎头,实在找不到合适的候选人怎么办

1、对候选人的评估是从你对他简历的第一眼的定位及与他电话沟通中得来的，向客户推荐谁，或者先推荐谁，不见得最优秀的就是最适合的，没有固定的规律，但推荐时的确要形成策略，这个过程是个信息综合的过程，比较考验你的情商。

2、首先第一步猎头需要查阅资料 当接到一个陌生的自己并不了解的岗位时，对于具体资料的查询是非常有必要的。可以去相关的官方网站查询，磨刀不误砍柴工，详细的知识储备对于接下来有着事倍功半的效果。

3、第三渠道，去目标企业打CC，就是陌生电话，想办法联系到目标的候选人。第四渠道，猎头的人脉圈子，利用微信群或者微信朋友圈去发布招聘信息，这个撒网是否要收获要看猎头的人脉资源了。候选人有跳槽意向也会主动找猎头，所以优秀的猎头都会跟一些优秀的人选长期保持联系。

给我一些关于动物仿生学的资料

1、乌贼与侧壁气垫船 鱿鱼是一种神奇的海洋动物，被称为海洋火箭。它的最高时速可达150公里，这主要取决于它的结构简单和安全可靠的高速水射流推进器。它被模仿成一个侧壁气垫船，带有喷水推进器，每秒可达40米，能够在低于一米深的浅水中加速。鱼儿与船 人们模仿鱼的形状造船，用桨模仿鱼鳍。

2、蝙蝠与雷达 原理：蝙蝠“回声定位”。蝙蝠本领：蝙蝠发射出的超声波碰到飞舞的昆虫能立刻反射回来，这时，蝙蝠就知道：周围有吃的了。仿生运用：根据蝙蝠发明的雷达能及时探测出敌机的方位和距离，以便发出警报，然后进行狙击。苍蝇与照相机 原理：苍蝇复眼。

3、仿生学动物的启示有 蜂巢结构的板材，很结实牢固，而且透气性好。电子眼，雷达跟踪系统。鱼雷，潜水艇，提高速度。望远镜。潜水员用的脚蹼，划水比较容易，增加游泳速度.赛跑运动。拳击运动。从变色龙身上得到启示，研究出了伪装服、迷彩服，能和周围环境融为一体。

4、模拟蓝藻的不完全光合器，将设计出仿生光解水的装置，从而可获得大量的氢气。8。根据对人体骨胳肌肉系统和生物电控制的研究，已仿制了人力增强器——步行机。9。现代起重机的挂钩起源于许多动物的爪子。10。屋顶瓦楞模仿动物的鳞甲。11。船桨模仿的是鱼的鳍。12。锯子学的是螳螂臂，或锯齿草。13。

入门计算机人工智能要看哪些书?

1、《人工智能基础教程》，作者：朱福喜。《奇点临近》，作者：雷·库兹韦尔。《机器学习导论》，作者：张志华。《神经网络与机器学习》，作者：申富饶。《人工智能导论》，作者： 刘峡壁。《人工智能智能系统指南》，作者：耐格纳威斯基。《人工智能基础》，作者：高济。

2、《模式识别与机器学习》（Christopher M. Bishop）：这本书详细介绍了模式识别和机器学习的基本理论和方法，适合有一定数学基础的读者。《自然语言处理综论》（Jurafsky & Martin）：自然语言处理是人工智能领域的一个重要分支，这本书全面介绍了自然语言处理的基本概念和技术。

3、看到这个问题有点小兴奋，我来推荐一份人工智能书单。机器学习精讲 机器学习原理算法与应用教程，精简机器学习入门手册，美亚机器学习深度学习畅销书，全彩印刷，扫描书中二维码可阅读补充内容，人工智能和机器学习领域众多知名专家推荐。

4、《Arduino机器人制作指南》 Gordon McComb 科学出版社 《Arduino机器人制作指南》是一本机器人科技入门的大百科全书，不仅系统地讲解基于Arduino的机器人编程技术，还详细介绍机器人科技必涉的传感器技术、运动控制技术、人工智能技术等。

运维工程师工作计划范文

1、按计划搞好网络新建、小区新建的立项及建设和竣工及验收工作。 落实运维部的各项管理制度，明确目标管理，理顺工作流程，提高工作效率、提升服务水平。 完善安全生产制度，搞好安全生产工作。

2、为此，分公司把开展技术培训作为一项确保工程质量、进度的重要措施来抓，采取走出去请进来的方式，不但多次派员工参加省、地公司举行培训学习，经常利用部门开会时间组织运维人员进行集中学习培训，还和邻近兄弟公司进行面对面经验和技术的交流，提高了维护人员的技能20XX年运维工程师年终总结工作总结。

3、细致缜密的完成计划中的日常运维工作：严把质量；服务至上；严格要求；技术领先 承接运维工作初始信息技术部的各位领导就对我们的运维工作给予厚望，并提出了认真完善服务水平的方针。

漫谈大数据的思想形成与价值维度

1、大数据的概念和价值已经深入人心，人们开始关注如何将数据转化为实际价值。在清华基于微博分析的大数据幸福指数研究中，人们发现周六是最幸福的时刻，这表明大数据可以帮助我们更好地了解人类行为和心理状态。 大数据的思维、理念和方法论已经深入人心。自从人类开始使用文字和数字，数据就开始产生。

2、小数据见微，作个人刻画，我曾用《一代宗师》中“见自己”形容之；大数据知着，反映自然和群体的特征和趋势，我以“见天地、见众生”比喻之。“着”推动“微”（如把人群细分为buckets），又拉动“微”（如推荐相似人群的偏好给个人）。

3、漫谈大数据的思想形成与价值维度清华基于微博分析获得的大数据幸福指数发现人们周六最幸福，相信大家心情不错，因此今天不谈枯燥的技术。关... 漫谈大数据的思想形成与价值维度清华基于微博分析获得的大数据幸福指数发现人们周六最幸福，相信大家心情不错，因此今天不谈枯燥的技术。

4、大数据中客户与企业进行交易的数据，是大数据技术价值的核心映射。客户的交易行为通过企业内部系统留存，基本以“事后”数据为主。交易数据是推进企业数据驱动业务，与客户联系沟通、获得有效和分析数据的初级门槛，无论大数据获取能力如何发展，直接的交易信息永远都是第一有效和值得关注的。

5、第攻略思维 在大数据继续预测以及分析之后，企业可以根据大数据分析的结果进行营销策略的调整，这才是大数据营销的主要目的，从描述到预测，最后到攻略，这也是大数据思维的一个完整的过程。

基础:常见的参数估计方法

1、它的核心思想是：构造 误差平方和函数 ，对其求偏导， 让误差平方和函数取得最小值 的参数就是模型参数。 注意：最小二乘法本质上是一种参数估计方法，它既可以用于线性回归模型的参数估计，也可以用于非线性回归模型（如曲线模型）的参数估计中。

2、参数估计的方法主要有以下几种：点估计方法。该方法利用样本统计量对总体参数进行估计，其原理简单直观。具体来说，点估计是通过计算样本数据的某个特定值（如均值、中位数等）来直接估计总体参数的真实值。这种方法适用于样本数据较为准确且总体分布已知的情况。区间估计方法。

3、参数估计的三种常用方法是：最大似然估计、最小二乘估计、贝叶斯估计。最大似然估计 最大似然估计是一种用于估计模型参数的常用方法。它假设数据服从某种已知分布，通过最大化观测数据出现概率的方式来估计模型参数。

4、MLE最大似然估计与MAP最大后验估计 在最大后验估计（MAP）中，将θ看成一个随机变量，并在已知样本集{x1，x2，...，xN}的条件下，估计参数θ。贝叶斯估计和MAP挺像的，都是以 最大化后验概率 为目的。区别在于：1）极大似然估计和MAP都是 只返回了的预估值 。

5、最大后验概率估计（MAP）：平衡的折中选择MAP结合了MLE和贝叶斯的长处，它寻找的是后验概率最大的参数，但与贝叶斯不同，它并不提供完整的分布，而是给出单一的估计点。尽管MAP与MLE类似，但通过先验的介入，它在一定程度上缓解了过拟合问题。