干部画像——精准辅助干部选拔的核心利器
干部画像,作为现代干部管理体系中的一项重要创新,已逐步成为精准辅助干部选拔的核心利器。通过综合运用多维度信息收集、系统化整理与科学化分析的方法,全面、客观、真实地勾勒出每位干部的综合素质与能力画像,为干部选拔工作提供了强有力的支撑。
在干部选拔过程中,干部画像发挥着不可替代的作用。打破了传统选拔方式中可能存在的信息壁垒和主观偏见,通过详实的数据和深入的分析,为决策者提供了全面、准确的评价依据。提高选拔的精准度和公正性,还增强了选拔结果的可预测性和可信度。
干部画像支持定制化,满足不同岗位、不同层级、不同领域的实际需求,量身定制考核评价指标和权重。促使干部选拔工作更加贴近实际、符合需求,有助于选拔出真正适合岗位、能够发挥作用的优秀干部。
干部画像具备强大的数据分析和预测能力。通过对大量干部信息的深度挖掘和精准分析,可以发现干部队伍建设中的潜在问题和趋势,为干部培养、使用、激励和约束提供科学依据。
干部画像具有公开透明性,有助于提升干部选拔工作的公信力。让选拔过程更加阳光、透明,减少人为干预和暗箱操作的可能性,增强干部群众对选拔工作的信任和支持。
干部画像是精准辅助干部选拔的核心利器。它通过全面、客观、真实的评价,提高了选拔的精准度和公正性;通过定制化、差异化的评价方式,满足不同岗位、不同层级、不同领域的实际需求;通过强大的数据分析和预测能力,为干部队伍建设提供了科学依据;通过公开透明的选拔过程,增强了选拔工作的公信力。未来,随着干部管理体系的不断完善和干部画像技术的不断创新发展,将在干部选拔中发挥更加重要的作用,为党和国家事业的发展贡献更大力量。
金现代干部画像系统构建基于“德能勤绩廉”的画像分析模型,并借助文本识别、 NLP等人工智能技术手段,从干部档案、现实表现、谈话考察等多类材料中提炼干部特征标签,全景展现出干部的素质基础、胜任能力、工作绩效、自画像、负面信息等多维动态,实现对干部的定性与定量分析,准确反映个人的优势、短板,为干部选拔、调整等提供建议。
相关文章:

干部画像——精准辅助干部选拔的核心利器
干部画像,作为现代干部管理体系中的一项重要创新,已逐步成为精准辅助干部选拔的核心利器。通过综合运用多维度信息收集、系统化整理与科学化分析的方法,全面、客观、真实地勾勒出每位干部的综合素质与能力画像,为干部选拔工作提供…...
linux网络编程9
24.9.26学习目录 一.Web编程1.Javascript3.CGI 一.Web编程 1.Javascript 是一种基于对象并具有安全性能的脚本语言,是由浏览器内解释器翻译成可执行格式后执行; 即是网页与用户完成各种交互动作; 特点:基于对象的语言、简单性、…...

RabbitMQ应用
RabbitMQ 共提供了7种⼯作模式, 进⾏消息传递 一、七种模式的概述 1、Simple(简单模式) P:生产者,就是发送消息的程序 C:消费者,就是接收消息的程序 Queue:消息队列,类似⼀个邮箱, 可以缓存消息; ⽣产者…...

大数据Flink(一百二十四):案例实践——淘宝母婴数据加速查询
文章目录 案例实践——淘宝母婴数据加速查询 一、创建数据库表并导入数据 二、创建session集群 三、源表查询 四、指标计算 案例实践——淘宝母婴数据加速查询 随着…...

无限大薄板的电场
单块无限大薄板两端的电场 单块无限大的薄板,如果上面带有均匀分布的电荷,就会在薄板的两侧产生电场,电场大小与距离平板的位置无关,方向与平板垂直,如果平板带正电荷,则电场方向向外指向两侧,…...

外包干了1个多月,技术明显退步了。。。。。
回望过去,我是一名普通的本科生,2019年有幸通过校园招聘踏入了广州一家软件公司的大门,成为了一名功能测试工程师。岁月如梭,转眼间,我已在这个岗位上默默耕耘了近四年。起初,我对这份工作充满了热情与期待…...

芝法酱学习笔记(0.4)——SpringBoot多模块项目打包,resource分离,lib分离,启动脚本
前言 上期讲了如何在windows平台搭建Java后端的开发环境,并给出了一个简单的hello world级别的多模块代码示例。但上期仅仅是在IDEA中运行,和正式的生产环境完全不同。 本期将讲解,如何配置SpringBoot多模块项目的maven打包,并分…...

进程(一万字学习笔记)
------------------------本文为学习进程记录的学习笔记,如有问题欢迎指正 -------------------------- 目录 1.定义 2.进程的种类 2.进程的内存布局 3.进程控制块(PCB) 4.进程源语 fork() 写时复制 exec() execl函数 wait() #进…...

Docker实践与应用:深度探索与丰富案例
一、引言 在当今的软件开发和运维领域,Docker已经成为了一种不可或缺的技术。它以容器化的方式改变了软件的开发、部署和运行模式,为企业和开发者带来了前所未有的便利和效率提升。本文将深入探讨Docker的实践操作以及丰富的应用举例,带您全面…...

信息安全工程师(21)安全协议
前言 安全协议是建立在密码体制基础上的一种交互通信协议,它运用密码算法和协议逻辑来实现认证、密钥分配、数据机密性、完整性和抗否认性等安全目标。 一、定义与目的 安全协议旨在确保网络环境中信息交换的安全性,通过密码技术和协议逻辑来保护数据的机…...

Starrocks with 嵌套
在某些场景下需要进行 with 嵌套 需要以下进行处理,报如图错误 with abc as (select * from .. ) insert into xxx select * from abc尝试创建物化视图 CREATE MATERIALIZED VIEW IF NOT EXISTS ads_test.xxx_mv REFRESH DEFERRED MANUAL AS with abc as (select…...
ubuntu 安装neo4j
在Ubuntu上安装Neo4j的步骤如下: 1.更新包管理器的索引列表: sudo apt update 2.导入Neo4j的GPG密钥: wget -O - https://debian.neo4j.org/neotechnology.gpg.key | sudo apt-key add - 3.添加Neo4j的仓库到APT源列表: ech…...

云计算课程作业1
作业1 Xmanager连接 rhel连接 作业2 首先确认你的虚拟机设置的是NAT 1-3 然后打开这篇blog,并完成第一步和第二步 因为我们是NAT,所以不需要连接网桥,即跳过第三步,但是这里ping一下测试网络连接 2- 如果到这里你发现提示yum…...

建筑智能,推动智慧社区发展
建筑智能已经成为现代城市建设的热门词汇。它不仅是提高城市建筑现代化水平的必由之路,也是未来城市智能化的重要标志。其中,智能社区是建筑智能化的重要环节之一。 智能社区是指以信息技术为基础,通过信息技术实现社区设施设备网络化、监管…...

conda 虚拟环境安装GDAL
一. 背景 换了新电脑,要重新安装GDAL。从前是下了GDAL的.wheel文件用pip安装,但平时下轮子的网站现在都打不开,比如https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#gdal,不晓得为什么。 后面看了这篇教程解决了问题(h…...

STM32转AT32代码转换
1. 引言 在嵌入式开发中,我们经常会遇到更换单片机芯片的事情,若芯片是同一厂家的还好说,若是不同厂家的则需要重新写,重新调,重新去学习其底层驱动程序,比较费时费力。如:ST32转AT32、ST32转G…...
vue中怎么覆盖 sytle中的样式
好的,下面是一个具体的例子,展示如何在 Vue 组件中覆盖样式。 示例:覆盖组件样式 假设我们有一个组件 MyComponent.vue,其中包含一些样式: <template><div class"my-component"><h1>标…...
php中打印函数
在PHP中,打印函数主要用于输出或显示数据。常用的打印函数包括: 1.echo- 可以输出一个或多个字符串。 echo "Hello, World!"; echo "Hello", " ", "World!"; 2.print - 功能与echo相似,但print只能…...
[单master节点k8s部署]23.构建EFK日志收集平台(二)
部署elasticsearch集群 已经完成的工作:创建存储。首先配置了nfs存储提供商(nfs-deployment.yaml),然后通过创建存储类(storageclass.yaml)来将nfs服务器与存储类绑定: [rootmaster 31efk]# c…...

C#的属性(Property)应用说明(二)
Property的应用说明补充: 一.自定义逻辑: 可以在 get 和 set 访问器中包含自定义的逻辑。 public class Person {private string name;public string Name{get { return name; }set{if (string.IsNullOrWhiteSpace(value))throw new ArgumentException…...

MMaDA: Multimodal Large Diffusion Language Models
CODE : https://github.com/Gen-Verse/MMaDA Abstract 我们介绍了一种新型的多模态扩散基础模型MMaDA,它被设计用于在文本推理、多模态理解和文本到图像生成等不同领域实现卓越的性能。该方法的特点是三个关键创新:(i) MMaDA采用统一的扩散架构…...

Keil 中设置 STM32 Flash 和 RAM 地址详解
文章目录 Keil 中设置 STM32 Flash 和 RAM 地址详解一、Flash 和 RAM 配置界面(Target 选项卡)1. IROM1(用于配置 Flash)2. IRAM1(用于配置 RAM)二、链接器设置界面(Linker 选项卡)1. 勾选“Use Memory Layout from Target Dialog”2. 查看链接器参数(如果没有勾选上面…...

GC1808高性能24位立体声音频ADC芯片解析
1. 芯片概述 GC1808是一款24位立体声音频模数转换器(ADC),支持8kHz~96kHz采样率,集成Δ-Σ调制器、数字抗混叠滤波器和高通滤波器,适用于高保真音频采集场景。 2. 核心特性 高精度:24位分辨率,…...
稳定币的深度剖析与展望
一、引言 在当今数字化浪潮席卷全球的时代,加密货币作为一种新兴的金融现象,正以前所未有的速度改变着我们对传统货币和金融体系的认知。然而,加密货币市场的高度波动性却成为了其广泛应用和普及的一大障碍。在这样的背景下,稳定…...

用机器学习破解新能源领域的“弃风”难题
音乐发烧友深有体会,玩音乐的本质就是玩电网。火电声音偏暖,水电偏冷,风电偏空旷。至于太阳能发的电,则略显朦胧和单薄。 不知你是否有感觉,近两年家里的音响声音越来越冷,听起来越来越单薄? —…...

Python基于历史模拟方法实现投资组合风险管理的VaR与ES模型项目实战
说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据代码文档),如需数据代码文档可以直接到文章最后关注获取。 1.项目背景 在金融市场日益复杂和波动加剧的背景下,风险管理成为金融机构和个人投资者关注的核心议题之一。VaR&…...
jmeter聚合报告中参数详解
sample、average、min、max、90%line、95%line,99%line、Error错误率、吞吐量Thoughput、KB/sec每秒传输的数据量 sample(样本数) 表示测试中发送的请求数量,即测试执行了多少次请求。 单位,以个或者次数表示。 示例:…...

Web后端基础(基础知识)
BS架构:Browser/Server,浏览器/服务器架构模式。客户端只需要浏览器,应用程序的逻辑和数据都存储在服务端。 优点:维护方便缺点:体验一般 CS架构:Client/Server,客户端/服务器架构模式。需要单独…...

MyBatis中关于缓存的理解
MyBatis缓存 MyBatis系统当中默认定义两级缓存:一级缓存、二级缓存 默认情况下,只有一级缓存开启(sqlSession级别的缓存)二级缓存需要手动开启配置,需要局域namespace级别的缓存 一级缓存(本地缓存&#…...

mac:大模型系列测试
0 MAC 前几天经过学生优惠以及国补17K入手了mac studio,然后这两天亲自测试其模型行运用能力如何,是否支持微调、推理速度等能力。下面进入正文。 1 mac 与 unsloth 按照下面的进行安装以及测试,是可以跑通文章里面的代码。训练速度也是很快的。 注意…...