北京公司诚聘 c++ builder软件工程师(全职/兼职)

applewho 2007-12-16 11:29:21
北京公司诚聘 c++ builder软件工程师(全职/兼职)

由于公司业务发展,诚聘 c++ builder软件工程师

要求:
1。熟悉 c++ builder 开发
2。熟悉 数据库开发,有ms sql server经验者优先
3。熟悉socket和多线程开发经验优先
4。工作踏实,能够快速掌握新的技术



本公司有着深厚的技术基础,软硬件等方面有独特的领先之处。
公司提供广阔的发展空间和丰富的技术学习环境。
善于培养新人,只要你有志于在这方面进行长期研究,我们欢迎你的加入!


地址:北京市海淀区上地留学人员创业园区

请将个人简历发送到 smartlotus2007@yahoo.com.cn
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兼职? 可以试试嘛
woshichenxixi 2008-02-17
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接分
chensy0626 2008-01-29
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是什么公司?
chenxidu 2007-12-24
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毕业啦
僵哥 2007-12-24
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难道楼主连招聘的基本要素也不知道?连这么简单的事情都做不好,很怀疑该公司的实力。

默哀
僵哥 2007-12-24
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条件都符合,人不在北京。
弱弱地问一下,是招免费的技术人员么?
wg961423 2007-12-24
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人在上海,不知可否做兼职?熟悉SQL Server。
chenxidu 2007-12-19
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我也来看看啊
xiaoshi0 2007-12-18
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兼职是什么意思?有兴趣发邮件到我邮箱吧,看看有什么我能做的。

xiaoshi0@163.com
Joininthefun 2007-12-18
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本人有4年BCB的开发经验,可以做兼职,做过广电,工控,电信的SP开发,熟悉SQL和Socket API开发,感兴趣的话发你的要求到我的邮箱Joininthefun@163.com
ydlchina 2007-12-16
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再拱分
i_love_pc 2007-12-16
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:)
内容概要:本文围绕基于CNN-BiLSTM-Attention混合神经网络模型的电力负荷预测展开研究,提出一种结合卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)与注意力机制(Attention)的深度学习框架,并通过Python代码实现高精度的短期与超短期负荷预测。该模型充分利用CNN对局部特征的提取能力,捕捉负荷数据中的周期性与趋势性模式;借助BiLSTM对时间序列前后向依赖关系的建模能力,增强对动态变化的感知;并通过Attention机制自适应地聚焦关键历史时刻,提升预测准确性。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及超参数调优方法,并在真实负荷数据集上进行了实验验证,结果表明该混合模型相比传统单一模型和其他基准模型具有更优的预测性能,尤其在应对非线性、非平稳负荷波动方面表现突出。; 适合人群:具备一定Python编程能力和机器学习基础,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或时序预测相关工作的科研人员、工程师及高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于电网调度、电力市场出清、需求响应管理等场景下的精细化负荷预测;②为研究人员提供一套完整的、可复现的深度学习负荷预测代码框架,推动AI技术在能源领域的落地应用;③帮助理解CNN、BiLSTM与Attention模块之间的协同机制及其在时序建模中的集成方式。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Python代码进行动手实践,重点掌握数据归一化、滑动窗口构造、模型搭建与训练技巧,并尝试在不同地区、不同季节的负荷数据上进行迁移测试,以深入理解模型泛化能力与调参策略。
内容概要:本文围绕“MATLAB具有储能的经济调度及机会约束和鲁棒优化”展开,系统研究了电力系统中融合储能技术的经济调度问题,重点探讨了机会约束规划与鲁棒优化方法在应对新能源出力不确定性、负荷波动及系统运行风险中的应用。内容涵盖风光储协同调度、多微网共享储能、电动汽车参与调度、低碳经济调度等多种典型场景,深入分析了储能的选址定容、功率协调控制、状态估计与优化调度模型。核心技术包括粒子群优化(PSO)、分布鲁棒机会约束(DRCC)、模型预测控制(MPC)、鲁棒优化、二阶锥规划(SOCP)等先进算法,并提供了基于Matlab/Simulink的完整仿真代码实现,旨在提升新型电力系统的运行灵活性、经济性与抗风险能力。; 适合人群:具备电力系统、自动化、电气工程或相关专业背景,熟悉Matlab/Simulink仿真环境与基本优化算法,从事新能源并网、微电网运行、储能系统规划、电力市场调度等领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 学习并构建含储能的电力系统经济调度优化模型;② 掌握机会约束与鲁棒优化在处理新能源不确定性问题中的建模思路与求解方法;③ 利用提供的Matlab代码进行算法复现、仿真验证与性能对比,支撑科研项目攻关;④ 为撰写高水平学术论文、学位论文或工程优化方案提供可靠的模型参考与代码支持。; 阅读建议:建议读者结合文档中具体的案例(如风电-水电联合调度、电动汽车集群调度、多微网共享储能等)和配套的Matlab代码进行动手实践,重点关注优化模型的构建逻辑、约束条件设定与求解器配置过程,同时可关注公众号“荔枝科研社”获取完整资源包、复现教程及持续的技术支持。

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