上个周末成都的夏季招聘会在新会展中心举行,我们传智播客的专业市场调查员也深入当中。了解IT行业招聘情况,我们发如今IT软件行业专区招聘的公司特别多,可是去应聘的人却非常少。这意味着IT行业正处于供不应求的状态,需求量远远比我们想象中的大,可惜人才太少。还在考虑前景发展和找不到未来发展方向的你。还在犹豫什么,机会就在眼前,再不抓住你就仅仅等懊悔啦。

成都夏季招聘会IT行业缺口大!的更多相关文章

  1. 2016年AR行业十大热点事件汇总

    2016年即将接近尾声,增强现实在今年完成了里程碑式的跃进.无论是从新玩法的开发还是从大众接受度,以及行业巨头的青睐,无不证明这AR的无线潜力,故而,2016年算是AR的崛起之年. 纵观全年AR新闻事 ...

  2. 网络营销行业十大看了就想吐的“滥词”

    网络营销行业在国内的互联网界已"猖獗"数年之久,它是一个让企业爱让用户恨的行业.有互联网的地方,就有网络营销的机会,有了机会就有了相关产业的存在,只不过是业大业小的问题.但是随着互 ...

  3. 国内P2P网贷行业再次大清理,仅剩646家

    最近有网贷行业头部网站流出消息,国内网贷行业再次迎来大洗牌 清扫之后网贷的平台数量仅剩646家,数量陡降 根据小编了解.自2007年国外网络借贷平台模式引入中国以来,由于国家一时没有做出相应规定个条例 ...

  4. 即兴小探华为开源行业领先大数据虚拟化引擎openLooKeng

    @ 目录 概述 定义 背景 特点 架构 关键技术 应用场景 安装 单台部署 集群部署 命令行接口 连接器 MySQL连接器 ClickHouse连接器 概述 定义 openLooKeng 官网地址 h ...

  5. 成都大数据Hadoop与Spark技术培训班

    成都大数据Hadoop与Spark技术培训班   中国信息化培训中心特推出了大数据技术架构及应用实战课程培训班,通过专业的大数据Hadoop与Spark技术架构体系与业界真实案例来全面提升大数据工程师 ...

  6. HTML5行业现状与未来 - 2016年终大盘点

    * { margin: 0; padding: 0 } .con { width: 802px; margin: 0 auto; text-align: center; position: inher ...

  7. 杂项:大数据 (巨量数据集合(IT行业术语))

    ylbtech-杂项:大数据 (巨量数据集合(IT行业术语)) 大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力.洞 ...

  8. IT培训机构的招生诈骗大曝光

    作者曾在某知名IT培训机构工作过,目睹了招生欺诈,后来作者果断辞职,不能为奸商工作,助纣为虐,在此曝光,以免学生的血汗钱白交.社会上的IT培训机构手法大都一样,奸商都是有套路的.X大青鸟,X内外企IT ...

  9. 从“职场小白”进阶为“行业大牛”,四个"锦囊"教你破局

    在早期软件行业,会存在一个普遍的现象,有些大学的本科,或者研究生毕业,他们去面试工作的时候会发现,面试下来代码能力可能不是太好,这种情况下公司会问你愿不愿意去做测试? 如果说早期软件测试行业还是一个风 ...

随机推荐

  1. PIE SDK矢量数据的投影转换

    1. 功能简介 目前在地理信息领域中数据包括矢量和栅格两种数据组织形式 ,每一种数据都可以对投影进行转换,目前PIE SDK支持矢量和栅格数据的投影转换功能,下面对矢量数据的投影转换功能进行介绍. 2 ...

  2. encoding specified in XML prolog (UTF-8) is different from that specified in page directive (utf-8)

    myeclipse下启动项目后出现错误:encoding specified in XML prolog (UTF-8) is different from that specified in pag ...

  3. linux命令之find

    find find命令的格式:find [-path……] -options [-print -exec -ok] path:要查找的目录路径.       ~ 表示$HOME目录       . 表 ...

  4. 学习javscript对象笔记(一)

    对象(Objects)  对象属性值可以是除undefined值之外的任意值 1.对象字面量 a.{}  b.new object(); 注意事项: 在对象字面量中,如果属性名是一个合法的javasc ...

  5. 用js(JavaScript-jQuery)解析XML文件 无法成功 获得XML对象,字符串一些心得

    原文作者:aircraft 原文地址:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/7822962.html 解析XML文件遇到的问题 今天秦博士叫我解析一下XML文件,将里面的所有 ...

  6. Coursera 机器学习 第9章(上) Anomaly Detection 学习笔记

    9 Anomaly Detection9.1 Density Estimation9.1.1 Problem Motivation异常检测(Density Estimation)是机器学习常见的应用, ...

  7. H5禁止页面滑动/滚动

    禁止页面滚动--完美解决方案,滚动条显示与否,手持设备兼容与否 禁止页面滚动 有三种方法 1,依靠css 将页面 document.documentElement.style.overflow='hi ...

  8. 吴恩达《Machine Learning Yearning》总结(21-30章)

    21.偏差和方差举例 前提:对于人类而言,可以达到近乎完美的表现(即人类去做分类是误差可以接近0). (1)假设算法的表现如下:训练误差率:1%,开发误差率:11%:此时即为高方差(high vari ...

  9. My first python application

    ''' Authon:WSE_Gordon This application is use for the costomer to login the application. The Costome ...

  10. C#学习笔记7

    1.重写GetHashCode方法注意点: (1)重写GetHashCode方法,也应重写Equals方法,否者编译器会警告. (2)相等的对象必须有相等的散列码(若a.Equals(b),则a.Ge ...