职场攻略：如何找到理想就业？
如何找到理想就业？
一、了解自己
首先，我们需要了解我们自己的能力、兴趣和价值观。只有清楚自己的职业定位和职业方向，才能避免盲目找工作。
1.了解自己的能力
我们需要评估自己的技能和才能，例如：语言、计算机、沟通、领导、协调、创造性思维等。然后选择能够运用这些技能和才能的工作。
例如：如果你是一个热情的人，愿意帮助别人，那么你可以考虑从事客服或销售工作。
2.了解自己的兴趣
我们需要了解自己喜欢什么，并计划如何将兴趣转化为职业。选择适合自己的工作，可以让我们感到更加有动力和满足感。
例如：如果你是一个热爱旅游的人，那么你可以考虑从事旅游行业的工作。
3.了解自己的价值观
我们需要了解自己的价值观，这样才能选择一个符合自己价值观的公司和职位。如果公司和职位的价值观与我们的不符，我们可能会感到沮丧和不满意。
例如：如果你重视工作与生活的平衡，那么选择强调员工福利和生活质量的公司是比较理想的。
二、寻找理想工作的途径
了解自己之后，我们需要找到一些途径来寻找理想工作。
1.使用招聘网站和社交媒体
现在，招聘网站和社交媒体已成为寻找工作的主要途径。这些网站提供了大量的职位信息，让我们可以更方便地找到合适的工作。
例如：脉脉、Linkedin、猎聘网等招聘网站，提供大量职位信息。
2.参加招聘会和职业展
招聘会和职业展是另一种寻找工作的有效途径。这些展会为求职者提供了与雇主面对面的机会，能够更好地了解公司和职位需求。
例如：国际人才交流会等，提供了丰富的招聘信息和职位信息。
三、应对面试
当我们成功找到心仪的职位后，我们就需要准备面试了。面试是求职过程中非常重要的环节，我们需要认真准备。
1.了解公司和职位
在面试前，我们需要了解公司的情况以及职位的要求，并准备好回答有关公司和职位的问题。
2.准备面试问题
我们需要准备好回答可能会被问到的问题，例如：职业目标、优点和缺点、过去的工作经验和职业规划等等。
3.练习面试
我们可以通过练习面试来提高自己的面试能力和口头表达能力。让朋友或家人扮演面试官，进行模拟面试，并听取他们的反馈意见。
四、如何在工作中获得成功
当我们找到理想工作后，我们需要在工作中保持成功。
1.保持积极和乐观的态度
在工作中，保持积极和乐观的态度是非常重要的。这样可以让我们更加有动力和信心，在工作中做出更好的表现。
2.保持学习和进步
在工作中，保持学习和进步是非常必要的。我们需要不断地更新自己的知识和技能，以适应公司和职位的要求。
3.建立良好的人脉关系
在工作中，建立良好的人脉关系是非常重要的。我们可以通过和同事和上级建立关系，以便在未来寻找新的机会时获得帮助。
总之，找到理想工作是一个需要耐心和毅力的过程，但是只要我们坚持不懈，相信每个人都能找到自己满意的工作。
问答话题
1.如何在找工作过程中避免盲目跳槽？
我们可以从以下三个方面来避免盲目跳槽：
1.了解自己的职业目标和职业规划，选择符合自己长远规划的工作；
2.了解自己的能力和兴趣，选择能够更好地发挥自己能力和兴趣的工作；
3.了解公司文化、价值观以及未来发展规划，避免选择不稳定或者不符合自己价值观的公司。
2.如何在面试中展示自己的实力？
我们可以从以下三个方面来展示自己的实力：
1.准备好面试问题，了解公司和职位的要求；
2.积极参与面试，用肢体语言表达自己的态度；
3.回答问题时，给出具体的案例和数据支持自己的观点。
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Google Reserach壹(yi)直(zhi)走(zou)在該(gai)领域前(qian)沿(yan)，开发了許(xu)多(duo)創(chuang)新性的算法，涉(she)及的领域包(bao)括(kuo)隱(yin)私(si)安(an)全(quan)的推薦(jian)系统、大規(gui)模机器学习的可擴(kuo)展解決(jue)方(fang)案(an)等。 下(xia)面(mian)介(jie)紹(shao)一些(xie)Google在2022年提出的最(zui)先进的技(ji)術(shu)包括可伸(shen)縮(suo)性、隐私、市(shi)場(chang)算法和算法基础等。 可伸缩算法: 图、聚(ju)類(lei)和优化(hua) 隨(sui)著(zhu)(zhe)處(chu)理大规模數(shu)據(ju)集(ji)的需(xu)求(qiu)增(zeng)加，復(fu)雜(za)算法的可伸缩性（scalability）和可靠(kao)性（reliability）在改(gai)进算法的可解釋(shi)性、健壯(zhuang)性和速度上仍然具有較(jiao)高优先级。 谷歌开发的新算法可用(yong)于处理各个领域的大型数据集，包括無(wu)監(jian)督(du)和半(ban)监督学习、基于图的学习、聚类和大规模优化。 系统中(zhong)的一个重要組(zu)成部(bu)分(fen)是建(jian)立(li)一个相似(si)图（similarity graph），節(jie)点為(wei)对象(xiang)，邊(bian)表(biao)示(shi)对象之(zhi)間(jian)的相似度。为了提高可伸缩性和速度，鄰(lin)接图應(ying)该是稀(xi)疏(shu)的。 谷歌提出了一种叫(jiao)做 STAR 的兩(liang)跳(tiao)扩展技术（2-hop spanner technique），是一种高效的分布(bu)式(shi)图形(xing)生(sheng)成策(ce)略(lve)，並(bing)展示了它(ta)如(ru)何(he)在理論(lun)和實(shi)踐(jian)上显著減(jian)少(shao)相似度计算的数量(liang)，在生成高質(zhi)量的图形学习或(huo)聚类輸(shu)出的同(tong)時(shi)生成更稀疏的图形。 论文(wen)链接：https://neurips.cc/Conferences/2022/ScheduleMultitrack?event=53141 比如说对于具有10T條(tiao)边的图，在成对相似性比较和運(yun)行(xing)时间加速方面实現(xian)了約(yue)100倍(bei)的改进，而(er)质量損(sun)失(shi)可以忽(hu)略不(bu)计，谷歌已(yi)經(jing)应用這(zhe)个想(xiang)法来开发用于度量和最小规模聚类的大规模并行处理算法。 论文链接：https://proceedings.mlr.press/v139/dhulipala21a.html 在广義(yi)的聚类背(bei)景(jing)下，谷歌开发了第一个具有線(xian)性时间層(ceng)次(ci)聚集聚类(HAC)算法和第一个对数深(shen)度 HAC 并行算法 DBSCAN，该算法在100B 边图上实现了50倍的加速。 并且(qie)还針(zhen)对不同类型的聚类問(wen)题设计了改进的次线性算法，如幾(ji)何連(lian)接聚类、常(chang)数輪(lun)相關(guan)聚类和完(wan)全動(dong)態(tai) k 聚类。 受(shou)到多核(he)处理(例(li)如 GBBS)成功(gong)的啟(qi)发，研究人員(yuan)开始(shi)着手(shou)开发能夠(gou)在單(dan)个多核机器上处理具有100B 边的图的图挖(wa)掘(jue)算法，其(qi)中最大的難(nan)题是实现快速(例如，次线性)并行运行时间(例如，深度)。 在之前社(she)區(qu)檢(jian)測(ce)和相关聚类工作的基础上，谷歌开发了一个 HAC 算法叫做 ParHAC，具有可證(zheng)明(ming)的多对数深度和近(jin)线性工作，并实现了50倍的加速。 论文链接：https://openreview.net/pdf?id=LpgG0C6Y75 例如，ParHAC 只(zhi)需要约10分鐘(zhong)就可以在一个超過(guo)100B 边的图上找(zhao)到一个近似的親(qin)和层次结構(gou)，而在一臺(tai)机器上找到完整的 HAC 則(ze)需要约3小时。 繼(ji)之前在分布式 HAC 上的工作之後(hou)，使(shi)用这些多核算法作为分布式算法中的一个子(zi)例程来ter-scale的图。 2022年，谷歌在图形神(shen)经網(wang)絡(luo)(GNN)方面也(ye)得到了一些进展。 论文链接：https://www.jmlr.org/papers/volume23/20-852/20-852.pdf 研究人员开发了一个基于模型的分类方法，统一了图学习方法，实驗(yan)中还从数千(qian)个不同结构的图表中发现了对 GNN 模型的新思(si)路(lu)，提出了一种新的混(hun)合(he)體(ti)系结构，以克(ke)服现有 GNN 解决基本图问题(如最短(duan)路徑(jing)和最小生成樹(shu))的深度要求。 此外(wai)，为了將(jiang)这些成果(guo)帶(dai)到更广泛(fan)的社区中，谷歌发布了用于在 TensorFlow (TF-GNN)中构建图形神经网络的旗(qi)艦(jian)建模庫(ku)的三个版(ban)本，其中的亮(liang)点包括一个模型库和模型编排(pai) API，这使得编写 GNN 解决方案變(bian)得更加容(rong)易(yi)。 在NeurIPS’20上的关于大规模图形挖掘和学习研討(tao)會(hui)之后，谷歌在 ICML’22舉(ju)辦(ban)了一个关于基于图形的学习的研讨会，以及在 NeurIPS’22举办了一个关于 TensorFlow 中 GNN 的教(jiao)程。 谷歌还提出了一个谷歌地图解决方案，可以有效地计算道路网络中的可選(xuan)路线、持(chi)續(xu)故(gu)障(zhang)(例如，道路关閉(bi)和突(tu)发事(shi)件(jian)等)。 文中还展示了该模型如何显著优于现实世(shi)界(jie)中的道路网络的最先进的plateau and penalty方法。 在优化方面，谷歌开源(yuan)了 Vizier，一个强大的黑(hei)盒(he)优化和超參(can)数調(tiao)优库。 研究人员还为线性规劃(hua)(LP)解决方案开发了新的技术，解决了由于依(yi)賴(lai)矩(ju)陣(zhen)分解而导致的可伸缩性限(xian)制(zhi)，限制了并行性和分布式方法的发展。 代(dai)碼(ma)链接：https://github.com/google/or-tools 为此，研究人员开源了一个稱(cheng)为原(yuan)始-对偶(ou)线性规划(PDLP)的原始-对偶混合梯(ti)度(PDHG)解决方案，一个新的一階(jie)求解器，可用于解决大规模 LP 问题。 PDLP 已经被(bei)用来解决现实世界中多達(da)12B non-zeros的问题(內(nei)部分布式版本扩展到92B non-zeros)，PDLP 的有效性是理论发展和算法工程相结合的结果。 隐私和聯(lian)邦(bang)学习 在提供(gong)高质量服务的同时尊(zun)重用戶(hu)隐私仍然是所(suo)有 Google 系统的首(shou)要任务，该领域的研究涉及许多產(chan)品(pin)，并使用了来自(zi)差(cha)分隐私(differential privacy，DP)和联邦学习的原则。 首先，为了解决用 DP 训练大型神经网络的问题，研究人员在算法上取(qu)得了一些进展。 在早(zao)期工作的基础上，继续开发了一个基于 DP-FTRL 算法的 DP 神经网络，用于矩阵分解的算法DP-FTRL。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2103.00039.pdf 这項(xiang)工作表明，人們(men)可以设计一个数学程序(xu)，以优化超过一个可能的 DP 机制的大集，以找到那(na)些最適(shi)合特定(ding)的学习问题。 在神经网络和核方法的 DP 学习中，研究人员还建立了與(yu)输入(ru)特征(zheng)維(wei)数无关的边界保(bao)证，并且进一步将这个概(gai)念(nian)扩展到更广泛的机器学习任务，以不到原来1/300的计算量就可以匹(pi)敵(di)基线的性能。 对于大型模型的微调，研究人员認(ren)为，一旦(dan)預(yu)训练后，这些模型(甚(shen)至(zhi)与 DP)基本上操(cao)作在一个低(di)维子空(kong)间，从而繞(rao)过了 DP 强加的维数災(zai)难。 在算法方面，为了估(gu)计一个高维分布的熵(shang)，可以得到局(ju)部 DP 机制（即(ji)使每(mei)个樣(yang)本只有一个比特可用也能工作）和有效的shuffle DP 机制。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2210.15178 研究人员提出了一种更加精(jing)確(que)的方法来同时以私密(mi)的方式估计数据库中最受歡(huan)迎(ying)的项目(mu)，并在 Plume 库中应用了这种方法。 此外，在近似演(yan)算法计算(MPC)模型中展示了接近最佳(jia)的 DP 集群(qun)大规模并行处理机，进一步改进了以前在可伸缩和分布式设置(zhi)方面的工作。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2107.14527 另(ling)一个有前景的研究方向(xiang)是隐私和流(liu)媒(mei)体的交(jiao)叉(cha)，研究人员提出了一个近似最优的近似空间權(quan)衡(heng)私有頻(pin)率矩和一个新的算法私有计数不同的元素(su)在滑(hua)动窗(chuang)口(kou)流模型，还提出了一个研究对抗(kang)流（adversarial streaming）的通(tong)用混合框(kuang)架(jia)。 针对安全性和隐私性交叉的应用程序，谷歌开发了安全、私有和通信(xin)效率高的新算法，用于测量交叉出版商(shang)的覆(fu)蓋(gai)範(fan)圍(wei)和频率。 世界广告商联合会（World Federation of Advertisers）已经采(cai)用这些算法作为他(ta)们测量系统的一部分，在后续的工作中，研究人员还开发了新的協(xie)議(yi)，是保证安全的且私有的，用于在 DP 的两服务器模型中计算稀疏直方图。 从计算和通信的角(jiao)度来看(kan)，这些协议都是高效的，比標(biao)準(zhun)方法要好(hao)得多，并且结合了草(cao)图、密码学和多方计算以及 DP 等工具和技术。 雖(sui)然目前已经用 DP 训练了 BERT 和变壓(ya)器，但(dan)理解大語(yu)言(yan)模型(LLM)中的训练样例記(ji)憶(yi)是評(ping)估其隐私性的一种启发式方法。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2207.00099 特别是研究了 LLM 在训练中忘(wang)记(潛(qian)在记忆)训练例子的时间和原因，研究结果表明，以前看到的例子可能会以后看到的例子为代價(jia)来觀(guan)察(cha)隐私的好处。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2202.07646 研究人员还量化了 LLM 发出记忆训练数据的程度。 市场算法与因果推理 谷歌在2022年继续研究如何改善(shan)在线市场（online marketplaces）。 例如，最近广告拍(pai)賣(mai)研究的一个重要领域是自动投(tou)标在线广告的研究，其中大多数投标是通过代理投标人，代表广告商优化更高层次的目标。用户、广告商、投标人和广告平(ping)台，导致这个领域存(cun)在一些问题。 继之前分析(xi)和改进自动競(jing)价拍卖机制的工作之后，谷歌继续研究如何在自动化背景下改进在线市场，同时考(kao)慮(lv)到了不同方面，如用户体验和广告预算。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2207.03630 研究结果表明，适当结合机器学习的建议和随机化技术，即使在非(fei)真实的拍卖，可以有力地改善整体福(fu)利(li)在均(jun)衡的自动竞价算法。 除(chu)了自动竞价系统，谷歌还研究了复杂環(huan)境(jing)下的拍卖改进措(cuo)施(shi)，例如，買(mai)家(jia)由中介代表，多种告形式，每个广告可以显示在几个可能的变体。在最近的一篇(pian)survey中，谷歌总结了相关工作。 论文链接：https://www.sigecom.org/exchanges/volume_20/2/BHAWALKAR.pdf 除了拍卖，谷歌还研究了合同在多代理人和对抗性环境中的使用，在线随机优化仍然是在线广告系统的重要组成部分，在最优投标和预算节奏(zou)方面有着广泛的应用。 在長(chang)期的在线分配(pei)研究的基础上，研究人员最近发表了关于雙(shuang)鏡(jing)像(xiang)下降(jiang)（dual mirror descent）的介绍，一种簡(jian)单、健壮和靈(ling)活(huo)的在线分配问题的新算法，可以抵(di)抗广泛的对抗性和随机输入分布，并且可以优化经濟(ji)效率之外的重要目标，如公(gong)平性。 结果还表明，通过裁剪(jian)双镜下降到日(ri)益(yi)流行的特殊(shu)结构回报的支(zhi)出约束(shu)，可以优化广告客(ke)户的价值(zhi)，其有着广泛的应用，并且随着时间的推移(yi)已经被用来幫(bang)助(zhu)广告商通过更好的算法决策獲(huo)得更多的价值。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2109.03173 此外，根(gen)据在机器学习、机制设计和市场相互(hu)作用方面的工作，谷歌研究了非对称拍卖设计的Transformer，为no-regret学习的买家设计了效用最大化策略，并开发了新的学习算法来出价或在拍卖中定价。 复杂的在线服务的一个关鍵(jian)组成部分是能够通过实验测量用户和其他参与者对新幹(gan)预措施的反(fan)应，准确估计这些因果效应的一个主要挑(tiao)戰(zhan)是处理这些实验的控(kong)制单元和治(zhi)療(liao)单元之间的复杂相互作用(或干擾(rao))。 论文链接：https://openreview.net/pdf?id=hqtSdpAK39W 将图形聚类和因果推理專(zhuan)業(ye)知(zhi)識(shi)结合起(qi)来，扩展了之前在这个领域的工作成果，在灵活的響(xiang)应模型和新的实验设计下改进了结果。 论文链接：https://proceedings.neurips.cc/paper/2021/file/48d23e87eb98cc2227b5a8c33fa00680-Paper.pdf 当treatment 任务和度量测量发生在二(er)分平台的同一側(ce)时，可以更有效地减少这些相互作用，文中还展示了如何将綜(zong)合控制和优化技术相结合来设计更强大的实验，特别是在小数据情(qing)況(kuang)下。 算法基础和理论 谷歌还通过解决长期存在的「开放(fang)问题 」来继续基础算法研究。 一篇简明扼(e)要的论文解决了一个40年前的懸(xuan)而未(wei)决的问题: 是否(fou)存在一种机制，在买方价值弱(ruo)于卖方成本的情况下，保证交易收(shou)益的一部分不变。 另一篇论文得到了经典(dian)的和高度研究的 k- 均值问题的最新近似，还改进了相关聚类的最佳逼(bi)近，突破(po)了2的障礙(ai)逼近因子。 并且在动态数据结构方面的工作解决了最小成本和其他网络流量问题，在采用连续优化技术解决经典的離(li)散(san)优化问题方面取得了突破性进展。 总结 设计有效的算法和机制是谷歌大规模系统的关键组成部分，这些系统需要以关键的隐私和安全考虑来稳健地处理大规模数据。 指(zhi)导思想是开发具有堅(jian)实理论基础的算法，这些算法可以有效地部署(shu)在产品系统中，此外，通过开放一些最新穎(ying)的开发和发布它们背后的高级算法，将许多这些进步带給(gei)了更广泛的社区。 在这篇博(bo)客中，谷歌的研究人员讨论了算法在隐私、市场算法、可扩展算法、基于图表的学习和优化方面的进步。 随着朝(chao)着人工智能优先、自动化程度更高的谷歌邁(mai)进，开发健壮、可扩展和保護(hu)隐私的机器学习算法仍然是当务之急(ji)，对开发新的算法和更广泛地部署保持热情。 参考資(zi)料(liao)： https://ai.googleblog.com/2023/02/google-research-2022-beyond-algorithmic.html返(fan)回搜狐(hu)，查(zha)看更多 责任编辑：