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Leo告诉你《如何通过提问征服面试官》，地域：http://www.itcast.net/portal/courses/unit/170
部分网友评价：
jinweiwei1 发表于:20小时前
哈哈！这下大家面试时都知道应该怎么提问了！
08年8月份Leo博客周一、周三、周五共计3次更新。周一：连载《大学生求职七大昏招》，周三《网上答疑》，周五：网上答疑或其它文章。我的邮箱：Careerdesign@foxmail.com。
前次写的是《拥有普通的人平凡、幸福和英雄般坚持》，今天我再更新《大学生求职七大昏招》。今天将是《大学生求职七大昏招》最后一次连载，看足本请至http://download.csdn.net/source/528393
目录
序言
说谎（1） 说谎（2） 说谎（3） 说谎（4） 说谎（5）
说谎（6） 说谎（7） 说谎（完结篇）
抱怨（1） 抱怨（2） 抱怨（3） 抱怨（4） 抱怨（5）
抱怨（完结篇）
缺少素养（1） 缺少素养（2） 缺少素养（3） 缺少素养（4）
接上回
职业素质培养三步曲
如果没有太多的社会实践经验，那么应届生在求职中只有素质取胜这一条路可走。别以为这里提到的素质太软，摸不着边际。其实这种职业素质是可以培养的。
下面一起分享吧。
面试前请充分准备
求职中绝大多数情况下，做好“功课”的要比那些没做的更有可能成功。公司更愿意要那些在未进入工作之前，就对公司、工作有一定了解，同时知道如何结合自己所学进行工作的人。
求职成功首先需要的是有准备！不打无准备之仗！知己知彼百战不殆！
3.6.1.1端正态度为先
很多朋友和我讨论这个问题时总是说“这个公司的工作机会也一般，我又不是面试IBM、GE，没必要准备这么充分吧。”这种想法没什么不对的，。但我们可以从更全面的角度去思考这个问题。
但其实，这种求职时的不认真心态，实际上反应出你对自己职业的不认真。我们提过几个不同的角度来看这件事情。
角度一：5000：1 VS 200：1
如果有IBM或者GM的面试IBM或者GM的机会，我们应聘成功的机会差不多是5000:1，；如果面试一家相对普通的公司，我们应聘成功的机会差不多是200:1，或者更高。相比之下，应聘普通公司成功的机会要高很多。
为什么我们对概率高得多的面试不多付出点时间准备，让自己更有可能成功呢？
角度二：时间也是成本
如果真的对这个职位没兴趣，那我们应该找那些更适合我们的机会，而不是乱投简历，浪费时间。投了简历之后被约了面试，就应该以一种认真负责的态度。如果是我们选择了这个职位机会，那应该努力准备的。
角度三：负面情绪会蔓延
那种认为这个公司不值得付出精力的态度是非常容易被带到工作中的，如果你侥幸获得了这份工作，也很难在岗位上做得好。
求职不是敷衍，面试前的准备更是要认真！当然，如果你并不在意每一次的面试机会，那也可以不准备。反正那句最俗的话说的好，“机会只给有准备的人”
找到了值得付出精力准备的职位，也被对方约了面试，之后就是如何准备的问题了。具说IBM通知面试是提前一周，但大部分公司面试通知是提前一天，所以有一套好的方法可以即省时又省力达到我们想要的效果。
掌握情况
ü 公司情况
公司名称、位置——如果公司名称不记得了，很笨的方法找电话直接问对方，聪明的方法是用约我们面试电话显示的号，在网络上查一下，很容易查到是哪家公司通知我们面试。不要在没入围之前，就给人留下对这个机会不重视或者很糊涂的印象（对方会认为您应聘哪家公司都不知道，不是很糊涂，而是对机会不重视）；
ü 职位情况
职业名称，相应工作大概情况。在面试时候选人不知道自己应聘的什么职位是一件足以至命的事情，很多人因被招聘方认为自我认识不清而直接淘汰。本来吗，如果您都不知道来干什么，还有什么来的必要呢？
以上是最基本的，千万不要连这样的底线都触碰。
当然，如果你有时间，也可以多了解一些。
ü 公司情况
了解成立时间、成功项目、公司地点有利于我们权衡工作机会，看看机会是不是真的适合我们。至于这些信息，可以上网查，上面都有。
同时建议，如果是家什么都查不到的公司，那我建议还是要慎重考虑这种机会。
ü 职位情况
网上查一下，要应聘公司的人员情况、主要负责人、自己应聘职位可能从事的工作、部门。这会有利于我们针对面试有的放矢地准备。方法如下：在google里键入“应聘公司名称 职位名称”或“应聘公司名称 CEO”等。有80%的可能会了解到相关领导的信息。如果也是什么都查不到，那么慎重考虑这个工作机会。
（待续……）
写在连载最后的话：20期《大学生求职七大昏招》连载结束了，此系列近4W字，点击突破25W，是我博客上点击量最高的文章系列。在些特别感谢博客编辑的支持、感谢网友们一贯的关注和鼓励，你们是我创作和思路的源泉。我会在写作路上继续走下去，希望有机会帮助更多的朋友！（足本地址在下面，下面！）
感谢生活！
职业发展顾问Leo
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植物保护-深度学习-YOLOv5-病虫害识别训练数据集是一个精心策划的数据集，旨在为农业科技领域的研究人员提供强大的工具，以改善病虫害的识别和管理工作。数据集包含了10000张高清图像，覆盖了10余种常见的植物病虫害，每一张图像都经过了专业标注，确保了数据的质量和准确性。 为了进一步提升模型的泛化能力和鲁棒性，数据集经过了数据增强处理，包括随机旋转、翻转、缩放和裁剪等多种变换，从而扩大了训练数据的多样性。这种增强处理有助于模型学习到更多的特征，提高其在实际应用中的表现。 此数据集适用于深度学习框架YOLOv5，它是一个高效的目标检测模型，能够实时地识别和定位图像中的病虫害。通过使用这个数据集，研究人员可以训练和优化YOLOv5模型，使其在病虫害的早期检测和防治中发挥关键作用。 植物保护-深度学习-YOLOv5-病虫害识别训练数据集的推出，不仅能够促进农业科技的发展，还能够帮助农业生产者更有效地管理作物健康，减少农药使用，保护环境，实现可持续农业。