王者荣耀征召模式详细介绍 BP模式该怎么玩

首先我们匹配结束进入游戏以后，第一个所看到的一定是选择英雄的界面，平常我们选择英雄，选择皮肤，选择技能，就可以开始战斗了，而征召模式中我们会首先进入禁用英雄阶段。

一：禁用英雄阶段

在这个阶段中，两方人员各有一次禁止对方使用英雄的能力，每个小伙伴需要在20秒的时间限制以内，选择对方不可使用的一位英雄出来，将其禁用，很多小伙伴在进入游戏后喜欢跑去上厕所，那么如果这20秒时间内没有选择禁用英雄的话，就说明白白浪费了机会。

二：选择英雄阶段

在我们禁用英雄结束以后，会正式进入选择阶段，从蓝色一方开始选择，然后两方交互选择，而且每个玩家选择英雄的时候都是独自拥有20秒时间的，所以 小伙伴为了节省时间，最好在选择英雄以后及时的点击确定来锁定哦。

小伙伴们选择完英雄后就可以使用自己的皮肤，或者整理一下自己的符文和技能，当然也可以和队友多多交流，自己要走哪一路之类的。

三：英雄调整阶段

征召模式有一个特点，那就是如果双方是战队都互相了解的话，就很有可能会出现针对来选择克制英雄，那么这个模式在最后的20秒时间内，玩家可以相互交换英雄，当然必须是拥有使用权的，这样可以给对面一个措手不及。

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我们在玩游戏的时候经常会听见BP这个词语，BP是英文ban和pick的简称。ban的意思是禁用，pick的意思是挑选英雄，是常用的游戏术语，意思就是玩游戏的时候，先禁止使用一些英雄，然后再挑选另一些英雄。

01

游戏BP环节是在高级别以上排位比赛阶段才有，BP环节的模式是征召模式，在选英雄之前先禁止使用另外一些英雄，参赛对手在选英雄时都在一起，可以互相看到对方的选择。

02

在《王者荣耀》排位比赛的时候每位选手可以禁用两名英雄，双方一共可以禁用4名英雄；在巅峰赛的时候每位选手可以禁用三名英雄，双方一共可以禁用六名英雄。

03

游戏将参赛双方分为红方和蓝方，游戏开始时就开始了BP环节。蓝方有先选和先禁用的权利。BP游戏比较重要的一个环节，先禁用英雄方的优势往往是从这个环境开始显现的。

04

先进英雄的一方是先选英雄，先选的容易被对方作为针对对象，所以在选英雄的时候不要过早的选容易被针对的，先选一些比较强势的英雄，比如先帮打野抢英雄，或者是先选强势的辅助英雄。

情人节表白。急

这个。。。自己摆摆看吧，祝你成功。

春节作文300、400字 急

又一年来了，窗外下著淅沥的小雨，桃花依旧那么红。我不想赶快长大，长大了会忘记不该忘记的。2008年，时刻牵动着我的心。我忘不掉那场漫天的大雪，它覆盖了春色昂然的大地，阻挡了即将回家的心。在它面前，我们是渺小的。但是，它却被真情融化。我忘不掉灰色的废墟，几年甚至几十年的努力瞬间化为乌有，楼倒了可以重建，钱没了可以再赚，失去亲人的痛苦却是无法弥补的。在它面前，我们是渺小的。但是，它却被血肉之躯坚强的撑起。我忘不掉火红的奥运，祖祖辈辈期待百年，费尽心血，终于在自己的土地上开办。在它面前，我们是渺小的。但是。它却是我们亲手创办的。我忘不掉神七升天，回想若干年前，我们还挤在操场上看着露天**，而这一刻，我们的心跟着它一同非上了天。在它面前，我们是渺小的。但是，它却是中华民族智慧的象征。

2009的钟声敲响了，我长大的不止是年龄。这一声代表着亿万中国心的凝聚，我们抱在一块融化了冰雪，扛起了废墟，举起了火炬，目送火箭升天。我们的心被这一声紧紧的系在了一起。中国人的团结向世界诠释了我们昨天能强大，今天能更加强大！ 自己写的，可能和你的要求有点不符合，但是希望你能有所借鉴。

老子《养花》原文，急！

是老舍的吧？？

我爱花，所以也爱养花。我可还没成为养花专家，因为没有工夫去研究和试验。我只把养花当做生活中的一种乐趣，花开得大小好坏都不计较，只要开花，我就高兴。在我的小院子里，一到夏天满是花草，小猫只好上房去玩，地上没有它们的运动场。

花虽然多，但没有奇花异草。珍贵的花草不易养活，看着一棵好花生病要死是件难过的事。北京的气候，对养花来说，不算很好。冬天冷，春天多风，夏天不是干旱就是大雨倾盆；秋天最好，可是忽然会闹霜冻。在这种气候里，想把南方的好花养活，我还没有那么大的本事。因此，我只养些好种易活、自己会奋斗的花草。

不过，尽管花草自己会奋斗，我若置之不理，任其自生自灭，它们多数还是会死了的。我得天天照管它们，像好朋友似的关切它们。一来二去，我摸著一些门道：有的喜阴，就别放在太阳地里；有的喜干，就别多浇水。这是个乐趣，摸住门道，花草养活了，而且三年五载老活着、开花，多么有意思啊！不是乱吹，这就是知识啊！多得些知识，一定不是坏事。

我不是有腿病吗，不但不利于行，也不利于久坐。我不知道花草们受我的照顾，感谢我不感谢；我可得感谢它们。在我工作的时候，我总是写几十个字，就到院中去看看，浇浇这棵，搬搬那盆，然后回到屋中再写一点，然后再出去，如此回圈，让脑力劳动和体力劳动结合到一起，有益身心，胜于吃药。要是赶上狂风暴雨或天气突变，就得全家动员，抢救花草，十分紧张。几百盆花，都要很快地抢到屋里去，使人腰酸腿疼，热汗直流。第二天，天气好了，又得把花都搬出去，就又一次腰酸腿疼，热汗直流。可是，这多么有意思呀！不劳动，连棵花也养不活，这难道不是真理吗？

送牛奶的同志进门就夸“好香”！这使我们全家都感到骄傲。赶到昙花开放的时候，约几位朋友来看看，更有秉烛夜游的味道——昙花总在夜里开放。花分根了，一棵分为几棵，就赠给朋友们一些；看着友人拿走自己的劳动果实，心里自然特别欢喜。

当然，也有伤心的时候，今年夏天就有这么一回。三百棵菊秧还在地上（没到移入盆中的时候），下了暴雨，邻家的墙倒了，菊秧被砸死三十多种，一百多棵。全家几天都没有笑容。

有喜有忧，有笑有泪，有花有果，有香有色。既须劳动，又长见识，这就是养花的乐趣。

请采纳，谢谢~

一道数学题，急

连线PB，MN，B1N,B1M

设MN中点O，连线B1O,B1O和BP共面于BB1D1D,其交点Q

设正方体边长2a,求角度即可证明

RtΔBOQ和RtΔOBB1中，如果∠OBQ=∠BB1O

因为∠BB1O和∠BOB1互余，亦即∠OBQ和∠BOQ互余

BQ⊥OQ,即BP⊥OB1,

由于三角形B1MN和PMN都是等腰三角形

∴ MN⊥B1O,MN⊥PO,

∴ MN⊥平面BB1D1D,即MN⊥BP

所以，BP⊥平面B1MN

DP=a,BD=2√2a,BP=3a,sin∠DBP=1/3

MN=√2A,BO=√2A/2,B1O=3√2A/2,sin∠BB1O=1/3

∴ ∠BB1O=∠DBP

即，∠OBQ=∠BB1O

由上分析知，BP⊥平面B1MN

tfg是什么宽频。。。。急

成都移动的天府光宽频，请采纳

急！求姓黄姓名

男孩：黄天煜。

女孩：黄雪姝。

小学英语题，急！

near before slowly late there BBCBC BAECD BABBA do goes safe travelling bigger

微信视讯问题！急~~~！

这个没办法，这个只能通过腾讯的技术人员修改视讯上传限制和压缩率。不然只能通过QQ把视讯给他传过去。

急！急！ 急！电脑知识。懂的进

在启动里面把这项或者不要的启动取消掉就可以了

开始-执行-输入msconfig-启动里面

求英语翻译啊、急

A woman died at the gates of heaven to meet a person said to spell out an English word to go and he said Peter spelled right then that person that you stand here and wait for the next person you ask such a question correctly got you in and then the next person to the his ex hu and, he asked his spell in Czechoslovakia

530、531都是网络上表达“我想你”的意思，是一种简洁而含蓄的表达zhi想念、思念甚至表达感情和表白的数字。

通常在网络用语中，会直接用530或者531表达想你的意思。依据520和521的情节设定，530主要是为女性设定的节日、而531则主要是为男性设定的节日。

扩展资料：

数字谐音是从网络聊天中产生，用数字代替词语的交流方式。数字释义：

0——代表圆满、完美、无尽；

1——代表唯一、你 、 起点；

2——代表爱、两人世界；

3——代表想念、生命、生活；

4——代表是的、时时；

5——代表我，无，也是勿，也可以理解为不分你我；

6——代表顺利、溜达；

7——代表请、亲、起、气；

8——代表发、拜拜、不；

9——代表久、就、求。

BP神经网络 BP (Back Propagation)神经网络是一种神经网络学习算法，全称基于误差反向传播算法的人工神经网络。

如图所示拓扑结构的单隐层前馈网络，一般称为三层前馈网或三层感知器，即：输入层、中间层（也称隐层）和输出层。它的特点是：各层神经元仅与相邻层神经元之间相互全连接，同层内神经元之间无连接，各层神经元之间无反馈连接，够成具有层次结构的前馈型神经网络系统。单计算层前馈神经网络只能求解线性可分问题，能够求解非线性问题的网络必须是具有隐层的多层神经网络。

在人工神经网络发展历史中，很长一段时间里没有找到隐层的连接权值调整问题的有效算法。直到误差反向传播算法（BP算法）的提出，成功地解决了求解非线性连续函数的多层前馈神经网络权重调整问题。

BP (Back Propagation)神经网络，即误差反传误差反向传播算法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间层各神经元；中间层是内部信息处理层，负责信息变换，根据信息变化能力的需求，中间层可以设计为单隐层或者多隐层结构；最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。当实际输出与期望输出不符时，进入误差的反向传播阶段。误差通过输出层，按误差梯度下降的方式修正各层权值，向隐层、输入层逐层反传。周而复始的信息正向传播和误差反向传播过程，是各层权值不断调整的过程，也是神经网络学习训练的过程，此过程一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度，或者预先设定的学习次数为止。

神经网络

神经网络是：

思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维三种基本方式。

逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。

人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。

神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。目前，主要的研究工作集中在以下几个方面：

（1）生物原型研究。从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等生物科学方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。

（2）建立理论模型。根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。

（3）网络模型与算法研究。在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机馍拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。

（4）人工神经网络应用系统。在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人等等。

纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子，生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到，探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。

人工神经网络的工作原理

人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。

所以网络学习的准则应该是：如果网络作出错误的的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图象模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能作出正确的判断。

如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够作出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。

“人脑是如何工作的？”

“人类能否制作模拟人脑的人工神经元？”

多少年以来，人们从医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学、组织协同学等各个角度企图认识并解答上述问题。在寻找上述问题答案的研究过程中，近年来逐渐形成了一个新兴的多学科交叉技术领域，称之为“神经网络”。神经网络的研究涉及众多学科领域，这些领域互相结合、相互渗透并相互推动。不同领域的科学家又从各自学科的兴趣与特色出发，提出不同的问题，从不同的角度进行研究。

心理学家和认知科学家研究神经网络的目的在于探索人脑加工、储存和搜索信息的机制，弄清人脑功能的机理，建立人类认知过程的微结构理论。

生物学、医学、脑科学专家试图通过神经网络的研究推动脑科学向定量、精确和理论化体系发展，同时也寄希望于临床医学的新突破；信息处理和计算机科学家研究这一问题的目的在于寻求新的途径以解决目前不能解决或解决起来有极大困难的大量问题，构造更加逼近人脑功能的新一代计算机。

人工神经网络是由大量的简单基本元件——神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。每个神经元的结构和功能比较简单，但大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。

人工神经网络反映了人脑功能的若干基本特性，但并非生物系统的逼真描述，只是某种模仿、简化和抽象。

与数字计算机比较，人工神经网络在构成原理和功能特点等方面更加接近人脑，它不是按给定的程序一步一步地执行运算，而是能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算、识别或过程控制。

人工神经元的研究起源于脑神经元学说。19世纪末，在生物、生理学领域，Waldeger等人创建了神经元学说。人们认识到复杂的神经系统是由数目繁多的神经元组合而成。大脑皮层包括有100亿个以上的神经元，每立方毫米约有数万个，它们互相联结形成神经网络，通过感觉器官和神经接受来自身体内外的各种信息，传递至中枢神经系统内，经过对信息的分析和综合，再通过运动神经发出控制信息，以此来实现机体与内外环境的联系，协调全身的各种机能活动。

神经元也和其他类型的细胞一样，包括有细胞膜、细胞质和细胞核。但是神经细胞的形态比较特殊，具有许多突起，因此又分为细胞体、轴突和树突三部分。细胞体内有细胞核，突起的作用是传递信息。树突是作为引入输入信号的突起，而轴突是作为输出端的突起，它只有一个。

树突是细胞体的延伸部分，它由细胞体发出后逐渐变细，全长各部位都可与其他神经元的轴突末梢相互联系，形成所谓“突触”。在突触处两神经元并未连通，它只是发生信息传递功能的结合部，联系界面之间间隙约为（15～50)×10米。突触可分为兴奋性与抑制性两种类型，它相应于神经元之间耦合的极性。每个神经元的突触数目正常，最高可达10个。各神经元之间的连接强度和极性有所不同，并且都可调整、基于这一特性，人脑具有存储信息的功能。利用大量神经元相互联接组成人工神经网络可显示出人的大脑的某些特征。下面通过人工神经网络与通用的计算机工作特点来对比一下：

若从速度的角度出发，人脑神经元之间传递信息的速度要远低于计算机，前者为毫秒量级，而后者的频率往往可达几百兆赫。但是，由于人脑是一个大规模并行与串行组合处理系统，因而，在许多问题上可以作出快速判断、决策和处理，其速度则远高于串行结构的普通计算机。人工神经网络的基本结构模仿人脑，具有并行处理特征，可以大大提高工作速度。

人脑存贮信息的特点为利用突触效能的变化来调整存贮内容，也即信息存贮在神经元之间连接强度的分布上，存贮区与计算机区合为一体。虽然人脑每日有大量神经细胞死亡 （平均每小时约一千个），但不影响大脑的正常思维活动。

普通计算机是具有相互独立的存贮器和运算器，知识存贮与数据运算互不相关，只有通过人编出的程序使之沟通，这种沟通不能超越程序编制者的预想。元器件的局部损坏及程序中的微小错误都可能引起严重的失常。

人类大脑有很强的自适应与自组织特性，后天的学习与训练可以开发许多各具特色的活动功能。如盲人的听觉和触觉非常灵敏；聋哑人善于运用手势；训练有素的运动员可以表现出非凡的运动技巧等等。

普通计算机的功能取决于程序中给出的知识和能力。显然，对于智能活动要通过总结编制程序将十分困难。

人工神经网络也具有初步的自适应与自组织能力。在学习或训练过程中改变突触权重值，以适应周围环境的要求。同一网络因学习方式及内容不同可具有不同的功能。人工神经网络是一个具有学习能力的系统，可以发展知识，以致超过设计者原有的知识水平。通常，它的学习训练方式可分为两种，一种是有监督或称有导师的学习，这时利用给定的样本标准进行分类或模仿；另一种是无监督学习或称无为导师学习，这时，只规定学习方式或某些规则，则具体的学习内容随系统所处环境 （即输入信号情况）而异，系统可以自动发现环境特征和规律性，具有更近似人脑的功能。

人工神经网络早期的研究工作应追溯至本世纪40年代。下面以时间顺序，以著名的人物或某一方面突出的研究成果为线索，简要介绍人工神经网络的发展历史。

1943年，心理学家W·Mcculloch和数理逻辑学家W·Pitts在分析、总结神经元基本特性的基础上首先提出神经元的数学模型。此模型沿用至今，并且直接影响着这一领域研究的进展。因而，他们两人可称为人工神经网络研究的先驱。

1945年冯·诺依曼领导的设计小组试制成功存储程序式电子计算机，标志着电子计算机时代的开始。1948年，他在研究工作中比较了人脑结构与存储程序式计算机的根本区别，提出了以简单神经元构成的再生自动机网络结构。但是，由于指令存储式计算机技术的发展非常迅速，迫使他放弃了神经网络研究的新途径，继续投身于指令存储式计算机技术的研究，并在此领域作出了巨大贡献。虽然，冯·诺依曼的名字是与普通计算机联系在一起的，但他也是人工神经网络研究的先驱之一。

50年代末，F·Rosenblatt设计制作了“感知机”，它是一种多层的神经网络。这项工作首次把人工神经网络的研究从理论探讨付诸工程实践。当时，世界上许多实验室仿效制作感知机，分别应用于文字识别、声音识别、声纳信号识别以及学习记忆问题的研究。然而，这次人工神经网络的研究高潮未能持续很久，许多人陆续放弃了这方面的研究工作，这是因为当时数字计算机的发展处于全盛时期，许多人误以为数字计算机可以解决人工智能、模式识别、专家系统等方面的一切问题，使感知机的工作得不到重视；其次，当时的电子技术工艺水平比较落后，主要的元件是电子管或晶体管，利用它们制作的神经网络体积庞大，价格昂贵，要制作在规模上与真实的神经网络相似是完全不可能的；另外，在1968年一本名为《感知机》的著作中指出线性感知机功能是有限的，它不能解决如异感这样的基本问题，而且多层网络还不能找到有效的计算方法，这些论点促使大批研究人员对于人工神经网络的前景失去信心。60年代末期，人工神经网络的研究进入了低潮。

另外，在60年代初期，Widrow提出了自适应线性元件网络，这是一种连续取值的线性加权求和阈值网络。后来，在此基础上发展了非线性多层自适应网络。当时，这些工作虽未标出神经网络的名称，而实际上就是一种人工神经网络模型。

随着人们对感知机兴趣的衰退，神经网络的研究沉寂了相当长的时间。80年代初期，模拟与数字混合的超大规模集成电路制作技术提高到新的水平，完全付诸实用化，此外，数字计算机的发展在若干应用领域遇到困难。这一背景预示，向人工神经网络寻求出路的时机已经成熟。美国的物理学家Hopfield于1982年和1984年在美国科学院院刊上发表了两篇关于人工神经网络研究的论文，引起了巨大的反响。人们重新认识到神经网络的威力以及付诸应用的现实性。随即，一大批学者和研究人员围绕着 Hopfield提出的方法展开了进一步的工作，形成了80年代中期以来人工神经网络的研究热潮。

问题1：初创公司，HRBP 新登陆需要从哪里打开局面更好呢？

答：两个重要的事情：一个是做岗职梳理，一个是做能力沉淀。

企业处于依赖机会成长阶段，主要靠的几个能人，如何释放他们的能力，逐步搭团队是首要工作。

初创公司人员流动很大，团队不稳定，需要用几波人的去留把岗职留下来，减少新人的加入带来的成本。

定期组织复盘，将已的经验转化为能力，为业务扩张所需的团队提供人员支持。

问题2：如果公司对BP没有统一的认知，BP如何让业务感知到价值？

答：通常情况不管是业务还是boss对BP是没有统一认知的，这个得接受。我们通过事情去推动认知的发生。

中小企业的业务关心的更多是团队成长、绩效与激励。我们团队如何壮大，我们拿多少钱，达到什么样的职位，那末我们的工作是参与到业务的销售计划当中去，分解目标的过程中去，考核当中去，注重在过程量的参与和控制，体现价值。

中大型企业相对有些体系，BP更多的是帮助业务节省时间和精力。将公司政策、制度与工具下沉到业务，让他们安心打仗。注重政策赋能、工具赋能（比如数据工具）。

问题3：HRBP和COE都要了解业务，两者懂业务的界限如何区分？在工作中如何确定工作界限？

答：是人力的都要了解业务，服务于业务与经营。

从三支柱理想建构的层面来说，COE搞解决方案，类似于人力内部的参谋部，bp贴近业务，触摸业务，类似于人力内部的主力军，SSC响应事务性工作的窗口，类似于人力资源内部的后勤部队。

分工界面如何确定呢？一个是看企业基因和领导风格；一个是看哪一块的能力更强一点。一个是看企业所处的阶段。

例如，2b起家的阿里bp强势一些，不仅做bp，od的活儿也干；2c起家的腾讯就ssc搞得花样多一些，还自己搞hr产品，一个是营销起家像中供铁军，一个是做产品起家。

例如，比较成熟的很多外资企业和国内头部公司，三块能力都比较均衡，各司其职，人力内部搞共享中心，三类人互相借调，打通来用。对于很多快速成长型企业，很多模块的能力是不均衡的，哪一块强，谁就多承担一些。

例如，对于快速成长企业或者快速扩张的企业，招人是很多bp的主要工作，人来了让他们能够快速上手，新人培训就很重要，人来了得有通路给他们，岗职通道你得去优化完善。和企业的阶段也有关系。

问题 4：HRBP 一年中的几项重点工作分别是什么？

答：每家企业都不一样，每个阶段的企业也不一样。但是有几个共通的地方是：

初级水平的 BP，主要做中基层人员的招聘的工作，补人进来，重点看人员编制的执行情况。

一般水平的BP，主要是招聘、所属业务口的重点项目推进，人力报表数据的工作。

中级水平的 BP，主要是参与到业务的流程优化与梳理工作中，通过业务过程量的控制 与人力做嫁接，偏流程与运营的分析为业务提供支撑。

高水平的 BP，其实就是人力在业务部门的总参，推动前置的业务规划，比如展开市场 的洞察，比业务还了解业务，同时做好集团或总部管控导向下的赋能工作