发布时间：2025-09-29 07:38 | 来源：西江网 | 浏览：5328次
数据显示，天下2025届高校结业生达1222万人，同比缩小43万人，而来岁毕业生人数估计再创新高。只有，数据表现，天下2025届高校毕业生达1222万人，同比增加43万人，而明年毕业生人数估计再翻新高。在搜索引擎搜寻“大先生就业”能够看到，从地方到地方，各级党委和政府都把年夜先生就业工作摆在优先位置。 从往年春招到暑假，再到刚最先的新学期，教诲部出台多项办法，相继面向结业生举办“国聘举动”、“百日冲刺”行动、电子商务行业雇用活动、就业本领晋升“双千”打算、已经离校未就业毕业生专场招聘会……为协助先生实...。在搜索引擎搜寻“年夜学生就业”可以看到，从中央到地方，各级党委和当局都把大学生就业任务摆正在优先位置。并且，中新网海口9月27日电 题：台湾贸易总会理事长追“风”海南自贸港 作者 尹海明 张月以及 “这次离开海南，是我的‘追风之旅’。”在台风“桦加沙”刚走以及台风“博罗依”将至的间隙，台湾贸易总会理事长许舒博来到海南，27日在海口参加2025年琼台经贸合作交换会时如是描绘这次海南之行。9月27日，台湾商业总会理事长许舒博在海口参加2025年琼台经贸合作交换会。 中新网记者 骆云飞 摄 曾经两次来海南的许...。 从往年春招到寒假，再到刚开始的新学期，教导部出台多项步伐，相继面向结业生举办“国聘行动”、“百日冲刺”行动、电子商务行业招聘活动、待业本领晋升“双千”企图、已离校未失业卒业生专场招聘会……为帮助门生实现高品质就业，各高校正从新生退学到毕业离校，构建起全链条、全流程的失业效劳系统，为大门生稳步迈向职场、实现人生代价保驾护航。近期，今天是国庆中秋假期第一天，天下铁路将迎来假期客流最岑岭，预计发送搭客2300万人次，规划加开游客列车2106列。京津冀、长三角、成渝等地区的客流都在高位运行。 位于京津冀地区的国铁北京局今天发送搭客将达173万人次； 长三角铁路今天预计发送旅客将到达426万人次； 处于天下高铁网“米”字形关节地位的国铁郑州局今天预计发送旅客81.2万人次，郑州机务段本日上线517名高铁司机，高峰时段平均每4...。 应届卒业生 构造进企面试定向发掘岗位--> 为扶助应届结业生高效对于接优良岗位、实现高品质失业，多所高校积极动作：北京科技年夜学锚定学科特色，构造学生走进重点企业开揭示场口试，打造“访问-练习-录用”快速通道；地方财经大学、中国人平易近年夜学等高校院系则深挖资本，定向挖掘岗位并举办“小而精”专场招聘；北京交通年夜学更设立专项奖励金，引诱毕业生投身西部与基层。一系列精准行动从高校兼顾、院系发力、政策激励多维度入手，为结业生求职保驾护航。 李占魁没想到，自己在毕业季投出的第一份简历就精准“命中”，四个星期的练习期满，通过冲突考核后，他将有能够收到宝钢股份的录取奉告书。结果会在9月出炉，而这个时候，正是年夜局部应届毕业生方才起头秋招的时间。 他的高效求职路源于北京科技大学“钢铁强国路”企业走访调研活动。北京科技大学就业指点核心副主任胡琳茹告诉北青报记者，“钢铁强国路”企业访问调研运动是三方志愿独特匆匆成的。一方面，企业进展能更早、更深入地了解学生；另一方面，学生也期望偶然机去企业实地参不雅，而高校本身也在开展访企拓岗活动。在此后台下，北京科技大学“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毕业生走入行业一线，访问重点企业，懂得各方就业需要。该校失业引诱效劳核心副主任胡琳茹介绍，往年，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，访问了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。往年仅宝钢股份一家企业，就有13名北京科技大学同学进入暑期练习中，顺遂的话，他们有能够在练习后患上到企业发放的登科通知书。 中央财经年夜学商学院党委副书记杨中英告诉北青报记者，学院积极织密校企合作收集，依靠学院“企业行”举动踊跃拓展企业资本，加强与专业相干行业以及企业的合作联结，增加门生练习就业岗位时机，让弟子走进合作企业开展研学研行，拓宽学生视线，提拔学生职业素质以及就业能力。经过校友接洽、企业来访、定向招聘、访企拓岗等“请进来”与“走进来”相联合的门路，与企业创建练习理论基地，为门生实习失业供应无力反对于。 杨中英介绍，学院还建立了优良店主单位名录，动态保护合作企业数据库，开展校友地点企业定向推荐。在勉励以及催匆匆毕业生积极介入学校举办的双选会基础上，学院按期开展小而精、专而优的小型专场招聘流动，提高校园招聘举动实效。 中国人民大学在拓宽失业渠道方面注意阐扬院系气力，各院系联合学科业余特点举行少量招聘勾当，发掘定向赋闲岗位。北青报记者了解到，中国国平易近年夜学招生就业处及各院系访问高质量用人单位410余家，为结业生定向发掘就业岗位1100余个。尤其是各院系联合学科业余特点，共举办180余场招聘举动，挖掘定向就业岗位1900余个，参会老师5900余人次。学校还重视保护对于接近百家先锋能人就业练习理论基地，将更多适配性高的优良单元归入合作范畴。 从黔北山区走到北京，北京交通年夜学2025年应届卒业生胡云挑选回到他乡，入职中国铁路成都局集团有限公司贵阳南站。在贵阳南站货运编组场的寒夜里，一位工人师傅指着积存的黔西北山货感慨：“如果调度系统再快些，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，他愈发清晰，改不雅他乡需要真常识、硬手段。 胡云是北京交通年夜学前往基层就业的西席代表之一。近年来，北京交通年夜学以“国家所需即为交年夜先生所为”的就业导向，制定学校“访企拓岗促失业专项行动”路程道路，实现对于西部地区全覆盖，指点各学院聚焦学科业余特色和地区产业发展需求，主动与广西、云南、四川等西部地区用人单元洽商对接，推进校企联合培养重点畛域急需紧缺强人和拔尖创新人才、共建练习实际基地，着力晋升毕业生效劳西部地域经济社会开展的人才供需适配度。 为了鼓励更多毕业生前往西部、返回下层待业，北京交通年夜学实验“典型树模鼓励工程”，学校设立了下层就业专项处分金，重点对于到西部地域、下层一线、重点领域就业的结业生，赋予2000-40000元不等额度的资金奖励。每一年评选奋飞奖，举办下层任务练习营。2024届，下层就业人数同比增加33.6%，西部地区就业人数同比增长10.7%，一位结业生被西藏自治区专项招录名目录用。2024年，黉舍发放处分金60余万元，167王谢生被授与奋飞奖。两名师生获评“天下高校卒业生基层失业卓著奖学(教)金”。 在校生 提前布局职业退学开始策划 寒假里，北京交通年夜学2025级重生吴紫涵(化名)愉快地拆开考中通知书时发现，随告知书一起寄来的另有一份《2025年夜学生职业发展自助手册》，让他颇为意外：“职业教导这么早就起头了吗？”北青报记者在采访中发明，近年来，越来越多高校意想到，就业事情不克不及只针对于年夜四学生，就像“教诲要从娃娃抓起”一样，就业要从年夜一复活入校时最先抓起，资助弟子及早了解自己的业余、及早规划将来的职业生涯。 吴紫涵在管理新生报到手续后发现，自己和所有复生一起，需实现两学时的线上职业生涯计划先导课。据该校就业与守业引导中央主任张博介绍，新生每一每一对于年夜学业余不足了解，而且退学一年后就面临年夜类专业分流，以是黉舍要帮他们尽快了解自己的专业及相干职业，对于年夜学生活甚至未来的职业生涯及早计划。等到入学后，另有全校开设的21门校院两级线下就业带领类课程，蕴含生涯布局、就业指导、职业才干专题晋升、守业教育等外容。其中面向本科生14门、研究生8门。 正在北京科技年夜学，职业生涯教诲融入到本科生全过程造就中，乃至从复活入校军训时就开端了。胡琳茹通知北青报记者，学校在新生军训时推出了“新生体验日”活动，让新生用半小时时间体验大学四年的生活，并对于未来进展做出选择。有的同学选择了继承进修，但在体验后发明并分比方适自己。在她眼里，比起提升弟子求本能机能力，高校在帮他们建立精确的职业看法中起的感化更加主要。比如如今一些师长教师一味求稳考公考编，便是就业看法浮现了结果，高校应该加强疏导，让学生看到分比方职业选择的能够性，叫醒他们职业生涯的灵感。 北科大开设的全校必修课《年夜门生职业发展与失业指示》贯穿本科四年，根据不同学年教师的生活困惑展开零碎的课程进修。课程之外，黉舍还开展更有针对于性的周三待业帮、周四工作坊、周五锻炼营，立体环绕式办理学生的生涯猜疑。到了寒暑假，“抢跑规划”“迎战秋招”“研后冲刺”“暖冬行动”等活动则为同学们供应实用技术培训。胡琳茹就常常接到学生咨询，请她帮忙修改简历。 离校毕业生 离校不克不及断线服务温度不减 近日，教诲部“高校毕业生离校后就业服务”小递次上线，特地为已离校、未就业的结业生连续推荐针对性强的岗亭信息。传统上，年夜学毕业生一旦办理离校手续就成为了“校友”，再也没有享用应届毕业生待遇。但教育部高校卒业生就业效劳司相干卖力人近日指出，以落后一步做好离校未就业卒业生的就业帮扶，是重中之重，北京青年报记者留神到，今年从教育部到各级高校，都把已经离校结业生纳入失业服务范围，做到“离校不断线”。 “高校毕业生离校后就业效劳”小顺序的岗位信息来自国家年夜学生就业效劳平台内，其特色是可以分离结业生的教诲背景、专业技能、求职愿望等集体信息，有针对于性地推送匹配度高的优良岗位。这些岗位信息经过学信网公众号推送，将不时持续到今年岁尾，毕业生须要存眷该公众号。此外，暑假以来，国家24365大学生就业效劳平台陆续面向2025届以及2026届高校毕业生推出6个专场招聘会，其中多场是针对于离校后未就业卒业生的，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，招聘岗位分为互联网/通信/电子、生产/加工/制造、制药/医疗、教导等十余个行业，各行业下又进一步细分岗位种别。 在教导部的指导和动员下，在京高校在效劳离校卒业生方面也努力作为。5月初至暑假时代，中国农业年夜学“中农云”教师就业效劳网拓荒了一个新专栏：“百日冲刺·离校不离心”2025届用人单元校招再对于接暨2026届提早批暑期实习专场，为未落实就业单元的2025届毕业生找任务、非毕业年级学生练习搭建了一个特地的线上对接桥梁。离校毕业生在这里预约注销并投递简历后，用人单元可以正在线筛选简历，而后与毕业生约定时光正在线视频口试。 同样正在暑假里，北京科技年夜学外国语学院就业专任教师孙雅楠留神到，最近有一场企业应聘的地位多为电子商务，于是她给英语业余2025届一位已经离校卒业生打去电话：“这个企业的地位以及你比拟匹配，你感趣味的话能够先看看应聘信息，若是能进口试，咱们能够通话模拟一次口试。”据胡琳茹先容，对于于已经离校未就业的学生，北科大在当年12月31日之前，各院系赋闲教员每一周城市和他们接洽，询问其求职希望并同步给他们失业音讯。现在，一些已毕业好久想要换任务的同窗还会与胡琳茹讨论，一些结业外行里有适宜的事情机遇还会请她推荐学弟学妹。 中央财经大学商学院针对于已离校但仍有就业意向的学生，会建立专门的支持分割群，将给在校生的就业信息同步给结业离校学生，按照他们的需要定向推荐，同时为他们返校加入现场招聘会、三方协议支付或者替换等提供便利。 文/本报记者雷嘉 张月朦 张知依 【编辑:于晓艳】
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中新网拉萨9月30日电 (西绕拉翁 扎西顿珠)国庆中秋假期即将来临，旅游出行人员增多，野外火源管控难度陡增，森林防火压力加大。29日，西藏林芝市森林消防支队巴宜区中队前往社区广场、护林员驿站等地开展防火宣传、技能培训与应急执勤工作，以全方位、立体化举措筑牢辖区森林草原防火“安全屏障”。图为中队业务骨干正在开展护林员专项培训。西绕拉翁 摄图为中队业务骨干正在开展护林员专项培训。西绕拉翁 摄 在宣传点位上，液压破拆工具组、高压灭火水枪、便携式风力灭火机等消防装备整齐排列，吸引民众驻足。中队消防员结合近期典型火灾案例，现场演示灭火器使用方法，邀请民众上手实操。 与此同时，在护林员驿站内，中队业务骨干正为20余名乡镇护林员开展专项培训。培训采用“理论授课+现场教学”模式，重点讲解森林火灾识别技巧、初期火情处置流程、应急通讯设备使用等内容，并结合护林员日常巡护中的难点问题进行答疑解惑。 下一步，该中队将持续深化“宣传+培训+执勤”一体化工作模式，筑牢森林草原防火防线。(完)--> 【编辑:刘阳禾】
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】