华为终端和TCL多媒体AV事业部,应该选择那一个啊?

CyberLogix 2012-03-13 12:39:48
有个朋友拿到华为终端和TCL多媒体AV事业部的OFFER,待遇都一样,应该选择那一个啊?
考虑到华为的话经常加班很累,不知道TCL多媒体AV事业部怎么样呢,有人知道吗,多谢!
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xiaozuozzg 2014-11-02
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华为去个屁啊,加班多,钱少,华为的薪水以及没有诱惑力了。而且公司内部竞争大,氛围压抑,同事关系紧张,我们科室就有好几个华为出来的,说实话,华为的人技术也就那样。
E次奥 2012-06-26
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果断华为,但华为加班多!
fellowcheng 2012-06-26
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tcl企业前景一般
96掌门师兄 2012-06-26
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TCL上海的那个吧,只是TCL控股的,去面试过,个人感觉不怎么样。
CyberLogix 2012-06-22
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楼上是什么意思呢,为什么会悔得肠子都青了,求解释!
RunningYang 2012-06-17
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这个选择错得离谱啊…
两年后会悔得肠子都青了
当然如果生性豁达,知足常乐,倒也问题不大
CyberLogix 2012-06-16
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AV是音视频的意思,大家不要邪念啊
nanjiwubing 2012-06-11
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AV事业部?哥瞬间就邪恶了
「已注销」 2012-06-10
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我表示看到 AV事业部 进来的
dadi_0189 2012-06-10
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如果刚毕业工作不久,果断华为终端,去华为职累经验然后再跳槽
sghdls 2012-06-09
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AV事业部。。。专攻马赛克解码?

我看行啊!
jerryjerryone 2012-06-09
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都不要选
I-JUST-SOSO 2012-05-09
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AV事业 不能同意更多
toutou102 2012-05-08
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本来就是AV吸引力大点
至于工作嘛...
cbzjzsb123 2012-05-08
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呵呵听说华为是个变态的公司天天加班效率低下啊,朋友最终去了AV
CyberLogix 2012-05-05
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呵呵听说华为是个变态的公司天天加班效率低下啊,朋友最终去了AV
四地开思 2012-05-03
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还是华为吧,我觉得华为不错
lida2003 2012-05-02
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都是火垦,av大概主要是音视频解码类得,不知道华为是什么情况。终端很流行,android开发咯。

根据lz背景选把。如果以前一直做应用开发,那还是终端。如果做解码,算法类,可以考虑下av
nnnnyyyy 2012-05-02
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[Quote=引用 13 楼 的回复:]

果断AV事业部,你可以省不少纸的
[/Quote]
i++
YQQZM188 2012-04-24
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华为吧,LZ的朋友最后去哪里了?
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内容概要:本文围绕不确定环境下的多式联运路径优化问题展开研究,提出并实现了基于AFO算法、遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的三种智能优化方法,并借助Matlab平台完成算法编程与仿真。研究构建了考虑时间、成本、转运风险等多重不确定因素的路径优化模型,系统比较了AFO、GA、PSO三种算法在收敛速度、全局寻优能力和稳定性方面的表现,同时引入Matlab自带的全局优化搜索器作为基准对照,深入分析各算法在复杂物流网络中的适用边界与性能差异。研究表明,AFO算法在解决此类组合优化问题时展现出更快的收敛效率和更强的局部规避能力。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础与运筹优化知识,从事物流工程、交通运输规划、智能算法开发等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多式联运、综合货运网络中的路径决策支持系统构建;②为不确定性条件下复杂路径规划问题提供智能算法选型依据与技术实现方案;③支持科研人员复现主流优化算法并开展横向性能对比实验,推动算法改进与实际落地。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析算法实现流程,重点理解目标函数设计、约束条件处理及参数敏感性分析部分,可通过调整问题规模与算法参数进行对比实验,进一步拓展至动态路径规划或大规模网络优化等延伸场景。
内容概要:本文研究了基于QLearning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制中的应用,通过Matlab代码实现了控制算法的仿真验证。该方法融合强化学习的在线自适应能力与传统PID控制的稳定性优势,利用QLearning算法动态优化PID控制器的比例、积分、微分参数,以应对水下复杂流体环境、模型不确定性及外部干扰等挑战,从而提升AUV轨迹跟踪的精度、鲁棒性与动态响应性能。文中系统阐述了AUV的六自由度非线性动力学建模过程、QLearning算法的状态空间与动作空间设计、奖励函数构造及训练机制,并详细说明了PID参数自整定的闭环控制架构。仿真结果表明,相较于传统固定参数PID控制器,该智能控制策略在多种工况下均展现出更优的控制效果,有效抑制了超调,加快了响应速度,并增强了抗干扰能力。; 适合人群:具备自动控制理论、强化学习基础及Matlab/Simulink仿真能力,从事水下机器人、智能控制、海洋工程、自动化等领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于AUV、UUV等无人水下平台的高精度自主导航与运动控制;②为解决非线性、强耦合、时变系统的控制器参数自适应整定问题提供智能化解决方案;③作为强化学习与经典控制理论深度融合的技术范例,推动智能控制算法在海洋装备中的工程化应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解算法实现细节,重点剖析QLearning的状态-动作-奖励机制设计、PID参数更新逻辑及仿真对比实验结果,有条件者可在更复杂的动力学模型或实际硬件平台上进一步验证与优化算法性能。

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