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来晒晒工资?大家可有兴趣?
a1d3g5j7l9
2008-05-04 06:45:14
工作地点:成都
企业:一般外企吧
工作年限:1年多点
工资:3885+200(交通补助)+100(通讯补助)
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来晒晒工资?大家可有兴趣?
工作地点:成都 企业:一般外企吧 工作年限:1年多点 工资:3885+200(交通补助)+100(通讯补助)
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南京创业者
2008-07-18
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南京
2年半
3.5K(经常拿不满...)
期望5K+(考虑跳ing...)
bcdavid
2008-07-18
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lz 的待遇在成都,应该算不错的了吧,
a1d3g5j7l9
2008-07-17
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[Quote=引用 11 楼 favorite7w 的回复:]
正准备到成发展,计划一年后上W。
[/Quote]
计划永远赶不上变化
lirong800
2008-06-30
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2000块啊,郁闷啊,南京有公司收人吗?
favorite7w
2008-06-30
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正准备到成发展,计划一年后上W。
joejoe1991
2008-06-30
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工作地点:河北
企业:小公司
工作年限:快一年了
工资:500/月。
a1d3g5j7l9
2008-06-30
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[Quote=引用 5 楼 psyl 的回复:]
引用 3 楼 Brokenfango 的回复:
引用 2 楼 lovingprince 的回复:
地点:杭州
工作年限:1年
待遇:10W/年
艳羡
羡慕。。
[/Quote]
非常艳羡!~
不晓得老兄啥能力哦?这么强所?
shangroad
2008-05-09
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公司招聘:
愿意在杭州长期发展的软件开发人员:
杭州上市公司,长期招聘JAVA和C/C++开发人员,高级开发工程师,开发项目经理
软件开发人员待遇保证在4K以上,高级工程师保证6K以上,根据个人能力不同增加不同的幅度,上不封顶,奖金根据项目情况另外计算。
符合条件者请发邮件到:shangroad2005@163.com,希望有机会一起成长,共同奋斗。
wangxiaoyes7816
2008-05-08
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工作地点:北京
单位:跟石油能源有关
工作年限:1个月6天
月/3000
psyl
2008-05-08
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[Quote=引用 3 楼 Brokenfango 的回复:]
引用 2 楼 lovingprince 的回复:
地点:杭州
工作年限:1年
待遇:10W/年
艳羡
[/Quote]羡慕。。
jackcjq
2008-05-07
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北京招聘 Java 开发的高级软件工程师
公司招聘 在北京长期工作发展的 Java 开发的高级软件工程师 以及 开发项目组长;
软件工程师4K以上待遇 高级软件工程师至少6K以上,根据能力上不封顶;
公司地点在 青云当代大厦 (联想桥附近)
因为需要扩大招聘渠道,所以在此发贴,在多个招聘网站也有公告,公司
属于外资企业(东方金鸟),符合条件请发简历到邮箱:
jianquan2003@163.com ;
公司目前有C++ JAVA 和 .NET 三个方面开发团队,Java 团队主要负责
运营网站系统 开发,希望有中高级人才一起加盟,共同发展。
希望有机会能一起奋斗!共同成长!
Brokenfango
2008-05-05
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[Quote=引用 2 楼 lovingprince 的回复:]
地点:杭州
工作年限:1年
待遇:10W/年
[/Quote]
艳羡
lovingprince
2008-05-05
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地点:杭州
工作年限:1年
待遇:10W/年
a1d3g5j7l9
2008-05-04
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满意度:一般(偏低)
期望值:5000
说明:当然等自己更有能力了后再说咯
故障识别基于CNN-SVM卷积神经网络结合支持向量机的数据分类预测研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法,聚焦其在工业故障识别中的应用,提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度分类,充分发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景中具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类;② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节;③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略,同时可延伸学习文中涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用,全面提升科研创新能力。
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