西安windchill开发创业型公司求志同道合的勇士

okmsfed 2010-02-07 10:22:04
西安创业型公司招聘java开发人员(1年工作经验或优秀应届毕业生均可)

公司缺人,急招java开发人员,如果合适,年后就可以上班。

行业方向:航空航天,重型机械,大型制造企业产品生命周期管理软开发等<项目均价400万+>。

所用技术:基于windchill的开发<不了解windchill的朋友可搜索下,业务很复杂>,进入公司后有专人培训引导入门。

技术要求:熟悉j2ee开发原理,熟悉jsp及标签原理,熟悉oracle,至少熟悉一个持久层框架的原理,能熟练阅读英文技术资料(面试的时候会有英文翻译)。

其他要求:人品一定要好,踏实,能吃苦(windchill开发并不简单,学习会很累),魔兽1v1和cs高手优先。

只要你有真正的开发经验,有较强的自学能力,不管你是工作过的或是应届毕业生都无所谓,进了公司都是从0开始学习。

windchill开发是一个非常有前途的行业,如果你搜索相关资料后并打算从事这个行业的开发,那么请发简历到china_java#foxmail.com,10天之内会统一回复,年后统一面试。

我们公司是一个创业型小公司,我们有着足够激情和默契的团队,老板人很好,也做设计和开发,希望能招到与公司共存亡的勇士。

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zx8813443 2011-12-04
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都一年了,估计已经倒闭了吧
xiaoyuexsh 2011-12-04
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能把你QQ发一下不,私聊,嘿嘿
okmsfed 2010-09-05
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帖子没过时,长期有效。
seiya1219 2010-09-05
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不会是骗子吧? --
冰山6 2010-09-05
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[Quote=引用 6 楼 zhhuyi 的回复:]
路过。。。路过。。。。
[/Quote]
我想来,但是怕受骗啊!~
刘蚊子 2010-03-19
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hehe,貌似帖子过时了啊。
meadking 2010-02-07
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魔兽1v1和cs高手优先???
这个条件非常纳闷.本人喜欢团队作战,不喜欢单枪匹马.
cs技术很菜.
rosewj1986 2010-02-07
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帮你顶。。
dhl_2009 2010-02-07
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本人愿意!哈哈哈......
内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的电力系统机组组合优化调度方法,适用于IEEE14、IEEE30和IEEE118节点标准测试系统。该资源聚焦于电力系统中发电机组的优化调度问题,通过智能优化算法实现对机组启停、出力分配等决策的最优化,旨在降低运行成本、提升系统可靠性和经济性。文中系统阐述了从数学模型构建、多类型约束处理到优化算法设计与仿真实验验证的完整研究流程,并提供了可复现的Matlab代码,涵盖目标函数设定、约束条件建模及算法求解过程,适用于电力系统调度、能源优化等相关领域的科研与教学实践。; 适合人群:具备电力系统分析、运筹学基础及Matlab编程能力的高校学生、科研人员和工程技术人员,尤其适合从事电力系统优化、智能算法应用研究的研究生与青年学者。; 使用场景及目标:①用于电力系统机组组合(UC)问题的教学实验与课程设计;②支撑科研工作中对遗传算法、粒子群算法等智能优化算法在电力系统调度中应用的研究;③为含可再生能源接入的现代电网调度提供仿真平台与技术参考,助力低碳电力系统规划与运行。; 阅读建议:建议读者结合电力系统调度理论与优化建模知识,深入理解机组组合问题的数学本质与物理约束,再通过Matlab代码进行仿真实践,重点关注算法收敛性、多目标权衡策略与不同测试系统间的性能对比,以实现理论与实践的深度融合。
内容概要:本文研究了一种基于TCN-BiGRU-Attention混合神经网络模型的风电功率预测方法,旨在提升预测精度。该模型融合了时间卷积网络(TCN)对局部时序特征的强大提取能力、双向门控循环单元(BiGRU)对时间序列前后依赖关系的双向捕捉能力,以及注意力(Attention)机制对关键时间步特征的自适应加权聚焦能力。研究采用多变量输入方式,综合纳入风速、风向、温度等多种气象因素作为输入特征,实现风电功率的单步预测。通过对实际风电场数据的实验验证,该模型在预测精度方面相较于单一模型或其他组合模型展现出显著优势,有效降低了预测误差。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,从事新能源预测、电力系统调度或相关领域研究的科研人员与工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电场功率实时预测,提升电网调度的稳定性与安全性;②为电力市场交易、储能配置和可再生能源消纳提供高精度数据支持;③作为深度学习模型融合设计的参考案例,推动时序预测技术的发展。; 阅读建议:此资源提供了完整的Matlab代码实现,读者在学习时应重点关注模型结构的设计原理、多变量特征的处理方式以及Attention机制的融入方法,建议结合代码进行复现实验,调整参数以深入理解各组件对最终预测性能的影响。
内容概要:本文聚焦于非线性值迭代自适应动态规划(ADP)算法的研究,通过复现Matlab代码深入探讨离散时间非线性系统的策略迭代方法。文章系统阐述了ADP算法的核心原理,重点分析了其在处理非线性系统时的优势与挑战,并详细展示了值迭代与策略迭代在优化控制策略中的具体实现过程。研究强调了通过迭代优化实现系统性能最大化的方法论,同时提供了完整的代码与文档资源,便于读者进行深入学习与实践。; 适合人群:具备一定编程基础,尤其是对Matlab有初步了解的研发人员,以及从事控制理论、自动化、人工智能等领域的研究人员和研究生。; 使用场景及目标:① 为控制理论与自动化领域的研究者提供非线性系统控制策略设计与实现的实用案例;② 为学生和初学者提供学习与理解自适应动态规划算法及其在非线性系统中应用的实践机会;③ 推动相关领域的学术交流与技术进步,激发更多研究者投身于非线性控制系统的研究与优化。; 阅读建议:此资源兼具理论深度与实践指导。建议读者在学习过程中紧密结合理论知识与代码操作,动手实现算法,并通过调整参数或应用场景来深化理解。同时,可参考提供的参考资料,进一步探索自适应动态规划领域的最新研究进展。

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