Monthly Archives: August 2019

경력 기술서 예제

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마지막으로 작업 설명 예제를 사용하여 작업 기록에 나열된 각 작업에 보유한 역할과 책임을 설명하는 올바른 단어를 찾을 수 있습니다. 제대로 작성된 직무 설명은 역할이 무엇인지, 어떤 기술을 수행하는 데 필요한지, 그리고 역할이 조직에 적합한 위치를 완전히 정의하는 유일한 문서인 경우가 많습니다. 이를 통해 역할에 적합한 후보자를 쉽게 식별할 수 있으며, 역할에 필요한 필수 임무를 수행하지 않는 경우 후보자에게 책임을 물을 수 있습니다. 우리는 우리 팀에 추가하고 우리가 회원들에게 멋진 경험을 계속 제공 할 수 있도록 또 다른 열정적 인 경력 중심의 개인 트레이너 / 피트니스 코치를 찾고 있습니다. 시작하는 데 도움이 되는 방법을 들 수 있도록 아래 샘플 작업 설명을 살펴보십시오. 추가 예의 작업 설명, 즐겨 찾는 온라인 구인 게시판의 목록을 검색하고 Workable.com 및 Monster.com 다음 링크를 확인하십시오. 작업 기록의 제목과 일치하는 샘플 작업 설명을 사용하여 전문 이력서의 고용 기록 섹션을 강화합니다. 다음 링크를 클릭하여 이러한 채용 정보 목록을 사용하여 경험에 대해 자랑하는 방법을 알아보십시오. 좋은 마케터가 자신의 직무 설명으로 무엇을 하는지 항상 지켜보십시오. 우리는 마지막으로 레드 불에 대해 쓴 무엇 레드 불 그들을 굉장 하 게 그들의 탈레오 채용 게시물와 함께 무슨 짓을 했는지 -그것은 여전히 혁신 을 보고 좋은! 그것은 큰 시간 브랜드가 자신의 작업 설명과 함께 무엇을보고 지불: 매력적인 작업 설명을 만드는 것은 당신이 당신의 작업에 가장 자격을 갖춘 후보자를 유치하는 데 필수적이다. 2천만 개 이상의 일자리가 실제로 나열되어 있기 때문에 훌륭한 직무 설명은 다른 작업과 차별화되는 데 도움이 될 수 있습니다. 직무 설명은 회사와 직무를 미래의 고용에 마케팅하기 시작하는 곳입니다. 외과 기술자는 자신의 의료 경력을 발전하는 방법을 결정하기 위해 자신의 실습 수술 실 경험을 사용할 수 있습니다.

우리의 작업 설명은 각 위치에 대한 가장 일반적인 직무 목록이 포함되어 있습니다. 이렇게 하면 직책과 관련된 직무 또는 직무 책임 정보를 추가해야 할 수도 있지만 설명을 매우 빠르게 작성하는 데 도움이 됩니다. 스낵 네이션은 자신의 직업 설명에 간단하지만 효과적인 접근 방식을 취합니다: 경력 영감을 찾고 계십니까? 학술 사서에서 청소년 노동자에 이르기까지 수백 가지 직업에 대해 알아볼 수 있습니다. 아래의 팁과 샘플 작업 설명을 사용하여 매력적인 채용 정보 목록을 만들 수 있습니다. Ongig는 당신에게 최고의 직업 설명을 제공하는 임무에 있습니다. Ongig의 브랜드 후보 경험 소프트웨어를 확인하여 시각적 개체와 매력적인 채용 위젯으로 직무 설명을 어떻게 변환하는지 확인하십시오.

함수의 극한 예제

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익스트림 값 정리를 적용하는 절차는 먼저 함수가 닫힌 간격에서 연속되도록 설정하는 것입니다. 다음 단계는 지정된 간격의 모든 임계 점을 결정하고 이러한 임계 점과 간격의 끝점에서 함수를 평가하는 것입니다. 이전 단계에서 가장 큰 함수 값은 최대값이며 가장 작은 함수 값은 지정된 간격의 함수의 최소 값입니다. 익스트림 밸류 정리를 사용하려면 종점을 포함하는 간격이 있어야 하며, 종종 닫힌 간격이라고 하며 함수는 해당 간격에서 연속적이어야 합니다. 닫힌 간격이 없거나 함수가 간격에 연속적이지 않으면 함수가 절대 극심을 가질 수도 있고 없을 수도 있습니다. 이전 예제 함수에서 보았듯이 상대적 극심을 가질 필요는 없습니다. 함수에 상대 최대 값 및/또는 상대 최소값을 갖지 않는 것이 완전히 가능합니다. 우리는 지금 꽤 몇 가지 예제를 일했습니다 그리고 우리는 절대 extrema에 대한 좋은 사실을 보려면 이러한 예제를 사용할 수 있습니다. 먼저 위의 모든 함수가 연속 함수임을 알아 봅시다. 다음으로 도메인을 닫힌 간격으로 제한할 때마다(즉, 간격에 끝점이 포함되어 있음) 절대 최대값과 절대 최소값을 얻었습니다. 마지막으로 도메인을 제한하지 않은 세 가지 예 중 하나에서만 절대 최대값과 절대 최소값을 모두 얻었습니다. 이제 이 전략을 사용하여 연속 함수에 대한 절대 최대 값과 절대 최소 값을 찾는 방법을 살펴보겠습니다.

이전 예제 함수에서 보았듯이 어떤 종류의 극단적 인, 상대적 또는 절대적 일필요는 없습니다. y = x3의 첫 번째 미분은 x = 0이고 y = x1/3의 첫 번째 미분은 x = 0에 존재하지 않습니다. x = 0은 두 함수의 임계점이지만 극단적인 값은 없습니다. 위의 두 예는 절대 최대값과 최소값의 존재가 함수의 도메인에 따라 달라지다는 것을 보여줍니다. 아래 정리 1을 극단적인 값 정리라고 합니다. 함수에 절대 최소값과 절대 최대값을 모두 갖도록 하는 조건을 설명합니다. 정리는 함수의 절대 극단적 인 값을 검색 할 때 조사를 안내 할 수 있기 때문에 중요합니다. 이 질문에 답하기 위해 그림 (PageIndex{3})을 다시 살펴보겠습니다. 로컬 극종은 (x=0, x=1,) 및 (x=2.) (x=0) 및 (x=1) 및 (x=1) 파생 (f`(x)=0)에서 발생합니다.

(x=2)에서는 함수 (f)에 코너가 있기 때문에 파생 (f`(x))이 존재하지 않습니다. 실제로 (f)에 로컬 외설이 있는 경우 (x=c), 미분 (f`(c))은 다음 조건 중 하나를 충족해야 합니다: (f`(c)=0) 또는 (f`(c))는 정의되지 않습니다. 이러한 값 (c)은 임계점으로 알려져 있으며 함수에 대한 극단적인 값을 찾는 데 중요합니다.

풀캘린더 예제

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콜백은 일종의 옵션과 유사하지만 특별한 일이 발생할 때마다 호출되는 함수입니다. 다음 예제에서는 사용자가 하루에 클릭 therichpost.com할 때마다 경고 상자가 나타납니다. 이 게시물에서, 나는 당신에게 말할 것이다, 사용자 정의 필터와 자바 스크립트 FullCalendar. 이것은 가장 간단한 부분입니다. 새 이벤트 컬렉션을 FullCalendar 초기화 함수에 전달하여 #calendar div를 대상으로 합니다. 이것은 또한 eventClick (…)를 사용하여 이벤트를 클릭 할 때 발생하는 일을 변경할 수 있습니다 : 웹 페이지에 캘린더를 포함시키는 첫 번째 단계는 올바른 JavaScript 및 CSS 파일을 사용하는 것입니다. 페이지 FullCalendar 스타일 시트와 FullCalendar 및 jQuery JS 파일을 포함하고 있는지 확인하십시오: 때로는 부모 구성 요소에서 캘린더를 조작해야 할 수도 있습니다. 이것은 (메서드)와 함께 접미사 풀 캘린더 문서의 모든 것과 함께 작동하고 동적으로 필요한 만큼인수를 처리합니다. 전체 캘린더 플러그인으로 새로운 이벤트를 추가하는 것이 얼마나 쉬운지 알아보십시오! 하나의 버튼으로 일정이 이미 캘린더에 있습니다. 오늘 뭔가 하지 않았나요? 내일을 위해 따로 두십시오! 전체 캘린더를 사용하면 다른 날짜 사이에 이벤트를 이동할 수 있습니다.

사용자 지정 필터가 있는 자바스크립트 FullCalendar 게시물이 리치포스트에 처음 등장했습니다. 당신은 여분의 소품을 통과하여 전체 달력의 모양과 느낌을 편집 할 수 있습니다. 이 모든 것들은 FullCalendar “기본 사용법” 문서를 따라 시작하는 것이 좋습니다. 코드를 실행하려면 세 라이브러리를 모두 순서대로 로드해야 합니다. 최근에 나는 흥미로운 문제로 우리 고객을 돕고 있었다 : 그들은 이벤트의 전체 Socrata 데이터 세트를 가지고, 이 경우 공개 회의, 그들은 자신의 웹 사이트에 포함 된 월별 달력 내에서 표시할 수있는 유연한 방법을 원했다. FullCalendar의 설명서의 대부분은 달력의 모양이나 동작에 영향을 주는 옵션을 설명합니다. 달력을 초기화 할 때 옵션은 일반적으로 설정됩니다: 스케줄러 플러그인을 사용하려는 사람들을 위해,이 코드 샌드 박스는 당신에게 전체 작업 예제를 보여줍니다. 다음으로 API 호출의 응답에서 각 이벤트를 가져 와서 각 이벤트에 대해 FullCalendar 이벤트 개체를 만듭니다. 최소한 제목뿐만 아니라 시작 날짜와 종료 날짜가 필요합니다. URL이 있으면 이벤트를 클릭할 수 있습니다.

메서드는 JavaScript 코드에서 달력을 조작하는 방법을 제공합니다. 메서드는 친숙한 fullCalendar 명령을 사용하여 이미 초기화된 달력의 jQuery 개체에서 작동하지만 완전히 다른 방식으로 페이지 로드에서 캘린더를 초기화합니다. 이벤트의 기본 URL을 덮어쓰고 jQuery 대화 상자 코드로 바꿉니다. eventRender는 재미가 일어나는 곳: 이 데모는 FullCalendar를 사용할 때 이벤트 클릭에 jQuery UI 모달 대화 상자를 하는 방법을 보여줍니다. 또한 이 예제에서는 JSON 피드를 이벤트 소스로 사용하는 방법을 보여 주어도 있습니다. 데모에서는 jQuery, jQuery UI, FullCalendar 및 Moment.js를 사용합니다. 이에서, 나는 또한 부트 스트랩, JqueryUI를 사용했다. 이것은 단지 예, 버튼 클릭 및 jQuery UI 범위 선택기 이벤트에, FullCalendar 변경 동작을 확인할 수 있습니다.

전체 캘린더 로 작업을 시작하려면 이 페이지의 “시작하기” 탭을 참조하십시오. 이렇게 하면 다음 메서드가 호출되고 달력으로 강제로 다음 월/주/일로 이동합니다. 그거에요! 모든 조각을 한 번에 모두 표시하기 위해 마지막 에 모든 조각을 함께 가져올 것이지만 기본 달력 시각화를 작성하는 데 충분합니다! 아래 옵션은 전체 캘린더에서 사용할 수 있습니다.

로지스틱 회귀분석 예제

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이진 로지스틱 회귀 모델은 관찰된 사망 확률 간의 연결을 투여량 수준의 함수로 설명하는 데 사용됩니다. 데이터가 이벤트 / 평가판 형식이기 때문에 Minitab v17의 절차는 이전과 약간 다릅니다 : 1- 확률이 음수 일 수 없으므로 일반적인 회귀 모델에서 지수라는 용어를 도입하여 로지스틱 회귀를 만듭니다. 편차의 두 가지 측정은 로지스틱 회귀에서 특히 중요합니다: null 편차 및 모델 편차. null 편차는 절편(“예측 변수 없음”을 의미함)만 있는 모델과 포화 모델 간의 차이를 나타냅니다. 모델 편차는 하나 이상의 예측 변수가 있는 모델과 포화 모델 간의 차이를 나타냅니다. [29] 이러한 점에서 null 모델은 예측 변수 모델을 비교할 기준을 제공합니다. 편차는 지정된 모델과 포화 모델 간의 차이를 측정한 값임을 감안할 때 값이 작을수록 더 나은 적합성을 나타냅니다. 따라서 예측 변수 또는 예측 변수 집합의 기여도를 평가하기 위해 null 편차에서 모델 편차를 빼고 θ s – p 2 , {디스플레이 스타일 chi _{s-p}^{2},} 자유도와 같은 카이 스퀘어 분포의 차이를 평가할 수 있습니다[14] 매개 변수의 수의 차이. 로지스틱 회귀를 위한 샘플 크기 계산은 복잡한 문제이지만, Peduzzi 등의 작업을 기반으로(1996) 연구에 포함시킬 최소 사례 수에 대한 다음 가이드라인을 제안할 수 있다. 높은 수준에서 로지스틱 회귀는 좋은 오래된 선형 회귀와 매우 유사합니다. 친숙한 선형 회귀 방정식부터 시작해 봅시다: 로지스틱 회귀의 기본 개념은 선형 예측 함수를 사용하여 확률 파이를 모델링하여 선형 회귀를 위해 이미 개발된 메커니즘, 즉 선형 회귀의 선형 조합을 사용하는 것입니다. 설명 변수 및 현재 모델에 특정하지만 모든 시험에서 동일한 회귀 계수 집합입니다. 선형 예측 함수 f (i) {displaystyle f(i)}로 작성된 특정 데이터 포인트에 대해: 이 문제에 대한 로지스틱 회귀를 사용하는 이유는 종속 변수의 값이 “1″과 “0″으로 표시되는 동안 통과 및 실패가 아니라는 것입니다.

추기경 번호입니다. 합격/불합격이 0-100등급(기본 값)으로 바뀌지 않도록 문제가 변경된 경우 간단한 회귀 분석을 사용할 수 있습니다. 로지스틱 회귀 계수는 계수 b0, b1, b2, … 회귀 방정식의 bk: 회귀 계수는 일반적으로 최대 우도 추정을 사용하여 추정됩니다. [26] 일반적으로 분산된 잔차의 선형 회귀와 달리 우도 함수를 최대화하는 계수 값에 대한 닫힌 형식 식을 찾을 수 없으므로 반복 프로세스를 대신 사용해야 합니다. 예를 들어 뉴턴의 방법. 이 프로세스는 임시 솔루션으로 시작하여 개선될 수 있는지 약간 수정하고 더 이상 개선되지 않을 때까지 이 개정을 반복하며, 이 시점에서 프로세스가 수렴된 것으로 전해질 수 있습니다. [26] 로지스틱 회귀에 사용되는 특정 모델은 표준 선형 회귀와 이진 값 결과에 사용되는 다른 유형의 회귀 분석과 구별되며, 특정 결과의 확률이 선형에 연결되는 방식입니다. 예측 기능: 이제 gpa의 한 단위 증가에 대 한 말할 수 있습니다., 대학원에 입학 의 확률 (입학 되지 않은 대) 2.23 의 요인에 의해 증가. 배당률 해석에 대한 자세한 내용은 FAQ 페이지를 참조하여 로지스틱 회귀에서 배당률을 해석하는 방법은 무엇입니까? 종속 변수가 명목이고 하나 이상의 독립 변수가 있는 경우 여러 로지스틱 회귀를 사용합니다. 여러 선형 회귀와 유사하며 모두 동일한 주의 사항이 적용됩니다.

간단한 로지스틱 회귀는 측정 변수가 일반적으로 분산된다고 가정하지 않습니다. 회귀 계수의 두 개의 별도 세트가 도입된 것을 참고, 양방향 잠복 변수 모델에서와 마찬가지로, 두 방정식은 추가 용어와 함께 선형 예측변수로 관련 확률의 로그릿헴을 작성하는 형태를 나타납니다 – l n Z { 디스플레이 스타일 -lnZ} 끝에 있습니다.