刚上班部门就被裁掉了,散分保佑找工作顺利

AndrewNg 2012-07-12 12:33:39
真 *** 的悲催啊,工作刚稳定下来,公司就把我们研究院抛弃了,而且不止中国,好几个国家的研究院都被Cut,悲剧,这会儿找工作据说不好,行情很差,我还是苦逼应届生。

百年难得一遇的直接裁掉部门啊,还有这么大的公司,难道是我命太硬把部门克掉了么。。。有木有人比我更悲剧=。=~

下周开始投简历,散分给大家,保佑自己顺利找到好工作

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tina_liang 2012-07-20
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接分。。
yileilaile 2012-07-20
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祝楼主好运. 接分.
lida2003 2012-07-14
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这么快就能吃散伙饭了。我们一般聚会,活动吃饭,都没有散伙饭来的好。

你真是有福啊,部门裁掉,可以去其他部门。如果不行,也有补贴,劳动人民的薪水,换个工作容易。

只有那些领导,他们才难呢。
lzynihao 2012-07-13
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是不是真的?
cbzjzsb123 2012-07-13
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挪鸡鸭
坏脾气的猪 2012-07-13
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挪鸡鸭
KING_314 2012-07-13
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lz 加油
nvshenxp 2012-07-13
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good luck!
AndrewNg 2012-07-13
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[Quote=引用 31 楼 的回复:]

有啥大不了了,嘿嘿..........!
[/Quote]

刚安顿下来就又走进“风雨”了。。。不过幸好还没租房子 不然亏大了
AndrewNg 2012-07-13
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[Quote=引用 33 楼 的回复:]

微软亚洲研究院?
[/Quote]

我没那么牛逼。。。。
再说微软研究院也不可能裁掉的说。。。。
AndrewNg 2012-07-13
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[Quote=引用 8 楼 的回复:]

好几个国家的研究院都被Cut

什么NB 公司?
[/Quote]

很容易猜吧。。。。。
wade008 2012-07-13
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人才还很多识别的
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楼主加油哦
JRudy 2012-07-13
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牛掰
nodirection 2012-07-13
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可怜的娃。。
bin_63 2012-07-13
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好运。
yejihui9527 2012-07-13
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加油 共勉
李牛克思 2012-07-13
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还健在[Quote=引用 33 楼 的回复:]

微软亚洲研究院?
[/Quote]
TonyXQQ 2012-07-13
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微软亚洲研究院?
cuidenghong123 2012-07-13
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内容概要:本文介绍了如何利用 GitHub Copilot 辅助进行程序调试与 Bug 分析,强调 Copilot 不仅可用于代码生成,更是强大的代码分析与调试工具。文章详细阐述了 Copilot 在调试复杂问题、老旧项目维护和难以复现 Bug 场景下的优势,提出了“先分析、再修改”的四步流程:分析原因→评估风险→提出方案→修改代码,并推荐结合错误日志、用户操作等信息精准提问,提升 AI 回答质量。同时展示了如何通过 Copilot 增强调试能力,如自动加日志、异常保护、生成测试数据和性能分析。最后通过游戏拾取系统的实际案例,说明如何结构化描述问题以获得有效反馈。; 适合人群:具备一定开发经验,正在参与项目调试或维护工作的程序员,尤其是面对复杂逻辑、历史代码或难复现 Bug 的 1-3 年开发者;也适合希望提升 AI 协作能力的技术人员。; 使用场景及目标:①快速定位偶发性崩溃、数据异常等问题根源;②理解无文档或结构混乱的老代码模块;③优化调试流程,借助 AI 生成诊断建议、修复方案与测试用例;④构建更具健壮性的程序,提前发现潜在缺陷。; 阅读建议:学习者应结合自身项目中的真实问题,按照文中提供的结构化提问模板实践,逐步训练与 Copilot 的协作能力,重视问题描述的完整性与准确性,避免直接要求修改代码,优先通过分析提升对系统的理解。
内容概要:本文针对高精度电流控制下的永磁同步电机(PMSM)参数辨识难题,提出一种基于粒子群优化算法(PSO)的多参数辨识模型,并在Simulink环境中完成系统级仿真实现。研究旨在克服传统控制中因电机参数(如定子电阻、交直轴电感、永磁磁链等)随温度、负载变化而失配所导致的电流控制性能下降问题。通过构建以电流跟踪误差为核心的适应度函数,利用PSO算法全局寻优能力强的特点,实现对关键电机参数的在线或离线精确辨识。文中详述了PSO算法的实现机制、参数初始化策略、收敛判据设计以及与PMSM矢量控制系统的集成方法,验证了该方案在不同运行工况下的辨识精度、收敛速度与鲁棒性,显著提升了电流环的动态响应品质与稳态控制精度。; 适合人群:具备电机驱动控制、现代控制理论及优化算法基础,熟悉MATLAB/Simulink仿真平台,从事高性能PMSM控制系统研发的研究生、高校科研人员及自动化、电力电子领域的工程师;特别适合正在开展参数自适应、智能控制算法应用等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①应用于高端制造装备、电动汽车驱动系统、精密伺服系统等对电流控制精度要求严苛的场合;②解决实际工程中因电机温升、老化等因素引发的参数漂移问题,提升系统长期运行稳定性;③作为智能优化算法与电机控制深度融合的教学案例,帮助理解PSO在复杂非线性系统参数辨识中的应用逻辑与实现路径。; 阅读建议:建议读者结合提供的Simulink仿真模型进行复现实验,重点剖析PSO算法模块与电机控制模型的接口设计、适应度函数的构建原则及参数敏感性分析方法,可进一步尝试引入其他先进优化算法(如GWO、HHO)进行性能对比,以深入掌握不同智能算法在工程辨识问题中的适用性与优劣。

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