囧..哈哈。。要经历人生中第一次下岗了。。。。。大家速来围观!!

pl3121605999 2012-09-10 03:01:43
囧。来这个 公司 已经半年了。。今天开会 。说是什么 公司要转型 现在的这个 项目没 市场了。。要辞退我们java 技术部的。。这下囧了。。刚工作稳定下来 就这样了。。实乃一个悲剧啊。。在这里 还想问问各位 兄台们。。这个我们已经签过合同。。那么 公司这样 做。。应不应该给我补偿呢?应该的话。补偿是怎么给的啊。。求指导!
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kangananan 2012-10-23
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你这算啥?我六月份来北京了,找了一个月,一家公司说要我了,但是的体检,我体检因窦性心律,人家不要我,我那时候不灰心,继续找,最后找到了,干了一个月,人家说公司现在处于研发期,开发难度大,你不适合,直接抄了我。直到现在还在找。。。。。。。
可爱滴芳芳 2012-09-14
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同情。。。
LogicTeamLeader 2012-09-14
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[Quote=引用楼主 的回复:]
囧。来这个 公司 已经半年了。。今天开会 。说是什么 公司要转型 现在的这个 项目没 市场了。。要辞退我们java 技术部的。。这下囧了。。刚工作稳定下来 就这样了。。实乃一个悲剧啊。。在这里 还想问问各位 兄台们。。这个我们已经签过合同。。那么 公司这样 做。。应不应该给我补偿呢?应该的话。补偿是怎么给的啊。。求指导!
[/Quote]
对于能干的人来说,这是好事!
evang_shot 2012-09-14
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呵呵,有本事怕什么
deutschnull 2012-09-13
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还有更好的工作在等待您
Delta 2012-09-13
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路过而已民。。。。。。。。。。。
haorengoodman 2012-09-13
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楼主太背了,帮顶。
wct357110558 2012-09-12
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只能尽量的让公司补贴给你们了。。。顺便找工作吧。。 补偿别太指望能拿到
逆天小北鼻 2012-09-12
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按说会有赔偿的,因为是公司提出辞退你们滴
cfm2000 2012-09-12
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公司想不给钱还不容易,把你们全部调到销售,发基本工资,按业绩发奖金,不用几个月,你们都会主动辞职的。

仔细看看自己的合同,肯定会找到公司可以调整你们岗位的条款。
suyangwei 2012-09-12
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[Quote=引用 5 楼 的回复:]

囧。。哎。。现在这个时间被炒...真是比较蛋疼。。 年底了 工作不好找啊
[/Quote]

要看缘分的,我们招聘java的却找不到合适的。
suyangwei 2012-09-12
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[Quote=引用 5 楼 的回复:]

囧。。哎。。现在这个时间被炒...真是比较蛋疼。。 年底了 工作不好找啊
[/Quote]

要看缘分的,我们招聘java的却找不到合适的。
同光和尘 2012-09-12
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此处不留爷 自由留爷处 处处不留爷 老子投八路
WaHaHa1110kangkang 2012-09-12
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这金九银十是什么意思呢
maomao171314 2012-09-12
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同楼上
maomao171314 2012-09-12
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同楼上
liubinjaywln 2012-09-12
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同情。。肯定要补偿的
hxdg 2012-09-12
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跳得多了,就习惯了!
hxdg 2012-09-12
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搞IT,换工作如换衣服,没什么纠结的!
myhope88 2012-09-12
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可以要求补偿的
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附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[坡道(ramp)] · 训练集:275 张 · 验证集:27 张 · 测试集:0 张 · 总计:302 张 该数据集聚焦于城市环境中各类建筑入口处的坡道设施,涵盖住宅、商铺、公共设施等多种场景,真实反映了无障碍通行设施在实际应用中的多样化形态。数据集中包含金属、橡胶、塑料等多种材质的坡道,以及不同尺寸、结构和安装方式的实例,充分体现了坡道在城市基础设施中的广泛部署与重要性。该数据集为城市智慧化管理、无障碍环境建设及公共安全监控提供了高质量的视觉基础支持。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 33 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.6372** mAP50-95 | 0.3401 Precision | 0.6603 Recall | 0.6190 train/box_loss | 1.0569 train/cls_loss | 0.7307 val/box_loss | 1.6084 val/cls_loss | 1.9323 【训练过程分析】 33 轮训练后 mAP50 仅 0.6372,模型收敛不充分。Loss 曲线前期下降后进入平台期,mAP 提升缓慢。mAP50-95 为 0.3401,定位精度同样偏低。 【模型性能评估】 Precision 0.6603、Recall 0.6190,精度高于召回,存在一... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。

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