发布时间：2025-09-26 06:11 | 来源：金融界 | 浏览：9714次
数据表现，天下2025届高校卒业生达1222万人，同比增进43万人，而明年卒业生人数估量再翻新高。出于，图为旅客在静止场馆内停止互动体验。中新社记者 韩冰 摄图为游客正在活动场馆内停止互动体验。中新社记者 韩冰 摄图为勾当启动仪式现场。中新社记者 韩冰 摄图为旅客在活动场馆内举行互动体验。中新社记者 韩冰 摄图为工作职员匡助游客佩带VR设备。中新社记者 韩冰 摄图为旅客在举动场馆内举行互动体验。中新社记者 韩冰 摄图为旅客在流动场馆内进行互动体验。中新社记者 韩冰 摄图为运动现场。中新社记者 韩冰 摄...。在搜寻引擎搜索“年夜门生失业”能够看到，从中央到中央，各级党委以及当局都把年夜学生就业工作摆在优先位置。总之，国庆中秋假期，北京市野蛮以及游览局以“皮蛋秋韵 双节同庆”为主题，推出2400余场特色文旅活动，并精选京郊微度假、工业研学游等创新体验场景，深挖骑行、赛事等潮水玩法，推出了系列主题文旅路线，为8天小长假送上都城“文旅大餐”。--> 主题文旅路线 【重温峥嵘光阴】 从卢沟桥的滔滔硝烟到平西根据地的洪亮红歌，北京这片热土上，镌刻着不屈的精神。北京市文化以及游览局经心梳理乡村落红色影象，串联起那些承载着...。 从往年春招到暑假，再到刚最先的新学期，教导部出台多项措施，相继面向结业生举行“国聘行动”、“百日冲刺”行动、电子商务行业招聘流动、就业本领晋升“双千”计划、已经离校未就业结业生专场招聘会……为帮助弟籽实现高质量就业，各高校正从新生退学到毕业离校，构建起全链条、全流程的就业服务系统，为年夜学生稳步迈向职场、实现人生价值保驾护航。即将，新华网乌鲁木齐9月25日电 中共中央总布告、国家主席、中央军委主席习近平在乌鲁木齐出席新疆维吾尔自治区成立70周年庆贺活动后，25日乘专机返回北京。受习近平总书记嘱托，以王沪宁为团长的处所代表团将于25日至28日在新疆各地看望慰问各族各界干部群众。 习近平离开新疆时，各族年夜众纷纷离开乌鲁木齐市区的沿途路子两旁，手持红旗，喝采着向总书记问好，向总布告表白由衷的敬爱。乌鲁木齐天山国际机场，身着民族服...。 应届毕业生 构造进企口试定向发掘岗亭--> 为帮助应届结业生高效对于接优良岗位、完成高质量就业，多所高校踊跃行动：北京科技年夜学锚定学科特色，组织学生走进重点企业开展现局面试，打造“访问-实习-任命”快速通道；核心财经年夜学、中国群众大学等高校院系则深挖资源，定向发掘岗位并举办“小而精”专场招聘；北京交通大学更设立专项奖励金，指导结业生投身西部与基层。一系列精准举动从高校兼顾、院系发力、政策鼓励多维度入手，为毕业生求职保驾护航。 李占魁没想到，自己在结业季投出的第一份简历就精准“命中”，四个星期的练习期满，经过答辩审核后，他将有可能收到宝钢股份的录取奉告书。结果会正在9月出炉，而这个时候，正是年夜全体应届毕业生方才最先秋招的时辰。 他的高效求职路源于北京科技大学“钢铁强国路”企业走访调研举止。北京科技大学就业领导中心副主任胡琳茹告知北青报记者，“钢铁强国路”企业访问调研活动是三方志愿共同推进的。一方面，企业盼望能更早、更深化地认识先生；另一方面，学生也希望有机遇去企业实地观赏，而高校自己也在开展访企拓岗举动。在此背景下，北京科技年夜学“钢铁强国路”企业访问调研活动在2024年推出，由校指导带队构造应届结业生走入行业一线，访问重点企业，了解各方待业需求。该校就业指导效劳核心副主任胡琳茹介绍，今年，学校组建了12支就业先导团队，300余名师生分赴天下15个省份，走访了40余家重点企业。 北青报记者了解到，客岁，19名优秀学子在现场收到了企业发放的首批任命关照。今年仅宝钢股份一家企业，就有13名北京科技年夜学同学进入暑期实习中，顺遂的话，他们有能够正在练习后获取企业发放的录取通知书。 中间财经年夜学商学院党委副布告杨中英告诉北青报记者，学院踊跃织密校企互助收集，依靠学院“企业行”活动踊跃拓展企业资源，加强与专业相干行业以及企业的合作联系，增加老师练习就业岗位时机，让学生走进合作企业展开研学研行，拓宽学生视野，晋升先生职业素质和就业能力。通过校友讨论、企业来访、定向招聘、访企拓岗等“请进来”与“走进来”相结合的门路，与企业建立练习理论基地，为高足练习赋闲供应无力支撑。 杨中英引见，学院还建立了优良雇主单元名录，动态维护合作企业数据库，开展校友地点企业定向推选。在鼓励以及催促结业生主动介入学校举行的双选会基础上，学院定期开展小而精、专而优的小型专场招聘流动，提高校园招聘活动实效。 中国国平易近年夜学在拓宽就业渠道方面重视发挥院系力量，各院系结合学科专业特征举办少量招聘流动，发掘定向赋闲岗亭。北青报记者了解到，中国人民大学招生就业处及各院系访问高品质用人单元410余家，为毕业生定向发掘就业岗亭1100余个。特别是各院系结合学科业余特点，共举办180余场招聘运动，开掘定向就业岗位1900余个，参会学生5900余人次。学校还注重保护对于亲近百家先锋人才失业实习实践基地，将更多适配性高的优良单位纳入合作范围。 从黔北山区走到北京，北京交通年夜学2025年应届毕业生胡云选择回抵家乡，入职中国铁路成都局团体无穷公司贵阳南站。在贵阳南站货运编组场的寒夜里，一位工人徒弟指着积存的黔西北山货感慨：“如果调剂零碎再快些，这些腊肉菌菇早该送到粤港澳的餐桌了。”这句话深深触动了胡云，他愈发分明，变化家乡需要真知识、硬才干。 胡云是北京交通年夜学前往下层就业的学生代表之一。近些年来，北京交通年夜学以“国家所需即为交大门生所为”的就业导向，制定学校“访企拓岗匆匆就业专项举动”行程路线，实现对于西部地区全笼罩，指导各学院聚焦学科业余特点以及区域产业发展需要，主动与广西、云南、四川等西部地区用人单元洽商对于接，推进校企联合培养重点局限急需紧缺人才以及拔尖立异人才、共建练习实际基地，着力提升结业生服务西部地区经济社会发展的人才供需适配度。 为了鼓励更多结业生前往西部、前往下层待业，北京交通年夜学实施“典范树模激励工程”，学校设立了下层就业专项处分金，重点对到西部地区、下层一线、重点畛域失业的毕业生，赐与2000-40000元不等额度的资金处分。每一年评选奋飞奖，举办下层事情锻炼营。2024届，基层就业人数同比增长33.6%，西部地区就业人数同比增加10.7%，一位结业生被西藏自治区专项招录名目任命。2024年，学校发放处分金60余万元，167名学生被付与奋飞奖。两名师生获评“天下高校毕业生下层就业卓越奖学(教)金”。 在校生 提早布局职业退学开端筹谋 暑假里，北京交通年夜学2025级新生吴紫涵(假名)兴奋地拆开录取照顾书时发明，随告诉书一块儿寄来的另有一份《2025年夜门生职业发展自助手册》，让他很是意外：“职业教育这么早就开始了吗？”北青报记者在采访中发现，近年来，越来越多高校熟悉到，失业任务不能只针对于年夜四学生，就像“教育要从娃娃抓起”同样，失业要从年夜一新生入校时开始抓起，帮助门生及早晓患上自己的业余、及早布局未来的职业生活。 吴紫涵在操持新生报到手续后发明，本身和一切新生一起，需实现两学时的线上职业生活生存策动先导课。据该校就业与守业指导中心主任张博介绍，新生常常对大学业余缺少领会，并且退学一年后就面临年夜类业余分流，以是学校要帮他们尽快懂得自己的业余及相干职业，对于年夜学生存以致未来的职业生涯及早规划。等到入学后，另有全校开设的21门校院两级线下就业指导类课程，搜罗生活规划、就业指导、职业本领专题提升、守业教导等内容。个中面向本科生14门、研究生8门。 正在北京科技大学，职业生活教诲融入到本科生全过程培养中，甚至从重生入校军训时就开始了。胡琳茹告诉北青报记者，学校正在回生军训时推出了“新生体验日”活动，让新生用半小不时辰体验大学四年的生活，并对于未来发展做出抉择。有的同学抉择了继续深造，但在体验后发现并没有适合自己。在她眼里，比起提升师长教师求职能力，高校正在帮他们建立准确的职业看法中起的作用更加主要。比喻现正在一些门生一味求稳考公考编，便是失业没有雅念出现了结果，高校该当增强指导，让学生看到不同职业抉择的可能性，唤醒他们职业生涯的灵感。 北科年夜开设的全校必修课《大学生职业发展与就业指导》贯穿本科四年，依据差别砚年门生的生涯困惑发展系统的课程进修。课程以外，黉舍还开展更有针对于性的周三就业帮、周四工作坊、周五锻炼营，立体盘绕式解决学生的生活困惑。到了寒寒假，“抢跑计划”“迎战秋招”“研后冲刺”“暖冬行为”等举止则为同学们供给实用本领培训。胡琳茹就经常接到门生咨询，请她协助修改简历。 离校结业生 离校不克不及断线供职温度不减 近日，教导部“高校毕业生离校后就业效劳”小程序上线，特地为已经离校、未就业的毕业生继续引荐针对于性强的岗位信息。传统上，年夜学毕业生一旦操持离校手续就成为了“校友”，再也不享用应届毕业生待遇。但教导部高校毕业生就业效劳司相关负责人克日指出，以后进一步做好离校未就业毕业生的就业帮扶，是重中之重，北京青年报记者粗疏到，今年从教诲部到各级高校，都把已经离校结业生纳入待业服务范围，做到“离校接续线”。 “高校毕业生离校后就业效劳”小程序的岗位信息来自国家年夜老师就业服务平台内，其特征是能够联合毕业生的教育背景、业余技术手段、求职愿望等个人信息，有针对于性地推送匹配度高的优良岗位。这些岗位信息通过学信网公众号推送，将不断持续到今年年底，毕业生必要存眷该年夜众号。另外，暑假以来，国家24365大学生就业管事平台陆续面向2025届以及2026届高校结业生推出6个专场招聘会，其中多场是针对于离校后未就业毕业生的，涵盖全国多个省份以及行业。北青报记者在这些专场的北京地区招聘网页看到，招聘岗亭分为互联网/通讯/电子、生产/加工/创造、制药/医疗、教育等十余个行业，各行业下又进一步细分岗位种别。 在教育部的指导以及动员下，在京高校正在效劳离校结业生方面也踊跃作为。5月初至寒假期间，中国农业年夜学“中农云”学生失业服务网开辟了一个新专栏：“百日冲刺·离校没有离心”2025届用人单位校招再对于接暨2026届提早批暑期练习专场，为未落实就业单元的2025届毕业生找任务、非毕业年级学生实习搭建了一个特地的线上对于接桥梁。离校毕业生在这里预定注销并送达简历后，用人单元能够在线挑选简历，而后与毕业生商定时间在线视频面试。 一样在暑假里，北京科技大学外国语学院就业专任教师孙雅楠把稳到，最近有一场企业招聘的职位多为电子商务，因而她给英语业余2025届一名已经离校毕业生打去电话：“这个企业的地位和你比较匹配，你感趣味的话可以先看看招聘信息，如果能进口试，我们能够通话模拟一次口试。”据胡琳茹介绍，对于已经离校未失业的师长老师，北科年夜在当年12月31日之前，各院系失业先生每一周都会以及他们联系，讯问其求职停顿并同步给他们就业音讯。现在，一些曾经经结业良久想要换事情的同砚还会与胡琳茹联系，一些毕业熟手里有适宜的事情时机还会请她推荐学弟学妹。 地方财经年夜学商学院针对于已经离校但仍有就业意向的学生，会确立特地的反春联结群，将给正在校生的失业信息同步给毕业离校先生，根据他们的需要定向推荐，同时为他们返校参与现场雇用会、三方协定领取或更换等供应便利。 文/本报记者雷嘉 张月朦 张知依 【编辑:于晓艳】
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老人手机被远程控制手机黑屏无法操作26万元即将转出之际一根牙签立功了！-->近日，浙江温州公安收到一条紧急预警指令一位八旬老人疑似遭遇冒充“平台客服”类诈骗接警后温州市公安局瓯海区分局景山派出所民警叶兴鑫立即带队赶到老人家中眼前的一幕让他捏了一把汗受害人吴奶奶慌忙按着手机屏幕显示“系统正在对接会议中心网络……”民警立即“抢”过手机却发现无论是按下手机关机键还是开启飞行模式断网手机都停留在“对接”界面“每迟一秒，就多一分危险”叶兴鑫突然发现茶几上有一包牙签他立即拿起一根插入手机卡槽将手机卡取了出来切断与诈骗分子的联系通道取卡后，经过清点老人名下的资金分文未少经了解，老人当时接到某短视频平台“客服人员”的电话对方告知她的账号已开通直播会员若不及时关闭，每月要扣除800元如要取消必须按“客服”指令操作见对方能准确报出自己的信息吴奶奶慌了神按照“客服人员”引导下载了指定App随后就发生了“屏幕共享”的惊险瞬间所幸民警劝阻及时让吴奶奶避免了财产损失手机被远程控制如何处置？与正规应用商店下载的软件不同诈骗分子研发并诱导受害人下载的涉诈App带有木马病毒一旦下载除了手机屏幕会被一览无遗之外手机的控制权还将被对方远程接管导致手机黑屏无法操作警方提示，手机一旦被远程控制务必做到以下几点↓一定要拔掉手机的SIM卡关掉家中的路由器冻结银行卡查杀是否还有其它木马病毒尽快修改银行卡密码 【编辑:刘欢】
作者：江铭欣 今年七月，起点中文网进行了建站以来最大的新书推荐算法改革，免费期新书从固定推荐位的四轮“PK模式”改为个性化推荐展示的“流量包模式”。这一改革在作者中引起极大反响和广泛讨论，由此也引出一系列关键却缺乏讨论的问题：什么是网文的推荐算法？推荐模式的变化为何如此重要？PK模式是什么？流量包模式又是什么？ 推荐算法在网文中的应用，实现了海量内容与读者的精准连接，也有效解决了长尾网文的分发与供给。免费平台番茄小说如今日活跃用户近亿，远超付费阅读平台，根本就在于以推荐算法为核心内容的分发模式。因此，原以编辑、运营为主导的，以分发精选为内容组织逻辑的老牌网文平台，也纷纷推出个性化推荐功能。 与短视频等平台的内容推荐系统一样，网文平台的推荐系统也主要由数据层、算法层和工程层组成。数据层主要分析用户、网文以及用户与网文的交互数据和特征，如用户性别、网文类型、阅读时长等数据。算法层负责从数据中挖掘规律，生成推荐结果。网文平台使用较多的两种推荐算法是基于内容的推荐和协同过滤。基于内容的推荐依赖对网文本身特征的分析，通过赋予内容的类型与标签，结合读者的偏好信息，推荐与读者兴趣相近的网文。例如，历史数据发现读者喜欢看规则怪谈类型的网文，算法就将更多和规则怪谈相关的网文推荐给读者。协同过滤推荐算法则不解析内容本身，主要依赖读者与网文的交互数据，可分为基于读者的和基于网文的。基于读者的协同过滤是找到和读者A相似的读者B，给读者A推荐读者B看过但是读者A没看过的网文。基于网文的协同过滤则是找到观看两个不同网文的用户群体，通过分析两个读者群体的重合度，推算两篇网文的相似度，相似度高则进行合并推荐。一般推荐系统都会混合以上的算法，根据用户操作行为选择不同的推荐策略，无操作时用热门默认推荐，少量操作时用基于内容的推荐，交互足够多时用协同过滤推荐。工程层则是对上述数据和推荐的处理、排序、评估与优化。--> 目前主流网文平台所采用的推荐系统多以“top-N预测任务”为核心，以“点击预测任务”为辅助来实现海量作品的个性化推荐。即结合用户的阅读时长、留存率等指标预测用户点击某本小说的概率，根据推算出的推荐分为用户提供排序好的个性化内容列表。网文上传或更新后，会根据其不同特征进入不同的内容候选池，当用户访问推荐feed(即推荐信息流，如番茄小说的首页推荐和起点中文网的猜你喜欢)时，服务端就会请求推荐，系统便会根据用户特征从候选池中召回用户可能感兴趣的网文。经过粗排、精排出的小量级网文，会根据算法模型的预估推荐分来排序，有时也会加上广告或平台力推的内容，在混排后展示为用户浏览页面的推荐feed，由此完成一次推荐。一般来说，猜你喜欢等个性化推荐feed无数量限制，一直刷就一直新。但榜单类推荐资源位的展示数有限，排序只能选取top-N。起点中文网此前的新书推荐位PK模式，即由4轮PK以竞争推荐位(一轮“潜力新书”、二轮“新书精选”、三轮“本周强推”、四轮“小编力荐”)，新书需要轮轮晋级才能获得更多推荐。起点以外的付费平台虽未明确标注其推荐为PK模式，但大致原理相同，面对有限的资源位只能曝光推荐分排序前列的作品。 不难发现，无论是以上哪种推荐算法，都需建立在一定数据上才能进行推荐。新读者、新网文或新类型会因缺乏历史行为数据，无法准确启动个性化推荐的情况。这就是推荐算法中常说的冷启动问题，主要分为读者冷启动和内容冷启动。在读者冷启动阶段，网文平台会主动邀请新注册读者或一段时间未使用的读者提供反馈，包括性别、年龄、地理位置、爱好等信息，以建立读者兴趣画像。部分平台也可通过用户的登录账号，如手机号码、抖音账号等，获得用户在其他平台的行为数据。此外，通过用户的登录设备、时间、地址IP也可获得部分用户信息和场景偏好。新注册读者登录网文平台后，大部分平台会使用混合推荐算法，先是提供大众化、热门、高分的网文内容兜底，再根据读者的初启行为(如停留、点击、阅读)数据，用基于内容的推荐算法给读者推荐他过往观看过的、相似的内容。等用户的基础属性较为完善，有更多的交互数据后，配合协同过滤算法为读者提供更多元的网文内容。例如，新用户登录番茄小说平台，填写用户名和性别为女，首页推荐就会出现较多现代言情女频网文热门大众类型文以及《十日终焉》等番茄小说独家高分文，不同类型的网文也会适度曝光让读者选择。如果用户点击霸道总裁文，无论阅读时长多长，番茄平台都会在下一次推荐feed刷新后推荐更多现代言情文和霸道总裁文。后续也会根据读者相似度和网文相似度，对海量网文进行协同过滤算法推荐，为读者推荐更多新鲜且可能感兴趣的网文。 这次起点中文网的改革主要针对网文新书的冷启动。从推荐算法角度来说，尽管内容本身有一些关键词标签特征，但由于新书没有用户表达过行为，推荐系统无法判断网文的好坏，也不知道将在候选池中的新书推荐给谁，且新书的自然推荐分排序由于偏后也难以曝光。而得不到用户交互数据，就容易导致恶性循环，破坏作者体验的同时影响新书内容库的增量。因此，大部分网文平台都是强制推荐系统给新网文一定的流量曝光，等有了用户针对这篇网文本身的用户行为，推荐系统再更有针对性地推荐这篇网文。这种流量曝光就是流量包，逻辑即推荐系统中常说的boost。它指的是在推荐分上增加或减少一个数，多由运营和编辑在推荐系统中非自然操作，对于新作、冷门作品和优质作品会进行boost增分，从而提高推荐量，对于低质作品也会deboost减分。一般来说，推荐系统已经在最优用户体验目标上给到每部作品恰当的推荐量，只有在出于冷启动和作者生态角度等业务需求时会适当boost运营。由于新书的前期曝光没有比较精准的个性化推荐，boost实际上是在损失用户体验的基础上做推荐，因此新书的曝光周期和总体流量也会被控制在一定额度。 在资源位和曝光值固定的前提下，起点中文网做了两种新书推荐机制的尝试。原有的四轮PK模式，会保证新书最少有一轮推荐，即曝光在起点客户端的“潜力新书”中，一轮最长曝光周期为七天，晋级第二轮后会推荐曝光在“新书精选”与“同类作品推荐”，如二轮PK失败则基本再没有曝光可能，除非联系编辑复活上推。晋级第三轮后曝光在“本周强推”，第四轮晋级则曝光在新书推荐中位置最好、流量最大的“小编力荐”。这种模式让不同等级的上推会获得不同程度的曝光，PK晋级多的作品可获得多次曝光和更优的推荐位，PK晋级少的作品则可能一轮游，由于无推荐而苦苦坚持创作或快速切书。新的流量包模式则是不固定推荐位，为更多新书提供了长周期的候选推荐和更多资源位曝光可能。如新书入库作品首次亮相后，会提供试水期和培育期流量推荐。新书在七天试水期中均匀获得流量扶持，再根据作品表现获得不同档的流量包boost。优秀作品会获得更高档次的放量流量包boost，表现欠佳的新书也不会被雪藏，也能在培育期获得持续21至42天的扶持流量包，让推荐系统和新书新人有更多试错和调整的可能，也避免作者过度追求前期流量而损害后期发展。 目前各内容行业推荐系统的推荐原理、算法、流程都大概一致，只是由于商业模式的不同，番茄小说等免费平台对人工智能推荐有相对充分的放权，起点中文网和晋江文学城等付费平台则有更多的编辑人工参与。总体而言，起点中文网这次新书推荐算法改革，表面上是将PK模式变为流量包模式，实质则在于对新书培育周期的拉长以及不限资源位向人工智能个性化推荐的让权，旨在推动作者和作品更加注重长期效益而非短期利益。 (作者系中山大学中国现当代文学硕士研究生) 【编辑:叶攀】