是走是留，艰难的抉择。

王铎开 2013-01-25 10:56:15

在这家公司近五年，也是我的第一份工作，现在是在不想继续下去了。去跟领导摊牌，领导说快年底了，有一些你本该得到的东西在这个时候走很可能就得不到，在给我画饼。我也知道就一个十三薪。

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cover_power 2013-01-25

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拿了自己该拿的再走

mswowest 2013-01-25

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吃了饼再走！

呱呱_瓜瓜 2013-01-25

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还有两周过年，这个时候走？还是把饼拿了再走吧

王铎开 2013-01-25

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引用 3 楼 KING1111111111 的回复:

引用 1 楼 mswowest 的回复:吃了饼再走！不吃白不吃

嗯，我想也是。

peter20091001 2013-01-25

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建议楼主过完年再走吧。

KING1111111111 2013-01-25

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引用 1 楼 mswowest 的回复:

吃了饼再走！

不吃白不吃

【注：该页面底部资源详情处，可查看数据集可视化效果】 1. YOLO目标检测数据集，适用于YOLOV5、yolov7,yolov8, yolov11, yolov13, yolo26等系列算法，含标签，已标注好，可以直接用来训练，包含YOLO格式标签和VOC格式标签； 2. 内置data.yaml数据集配置文件，已经划分好了训练集、验证集等； 3. 数据集和模型具体情况可参考 https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743?spm=1001.2014.3001.5502

本文主要探讨了目标跟踪、多传感器融合及非线性滤波等领域的算法与技术。博主擅长提供代码复现、技术支持及学术探讨，并欢迎通过私信或微信联系。在估计、滤波与融合方面，涵盖了多种线性与非线性滤波算法，如卡尔曼滤波（KF）、扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）、中心差分滤波（CDKF）、强跟踪滤波（STF）、容积卡尔曼滤波（CKF）、求积卡尔曼滤波（QKF）、高斯近似滤波（GAF）、高斯混合滤波（GMF）及粒子滤波（PF）等。多传感器融合方面包括集中式、分布式、序贯及联邦卡尔曼滤波等方法。参数估计算法涉及最大似然（ML）、最小二乘（LS）、最大后验（MAP）及最小均方误差（MMSE）。目标跟踪方面，涵盖了基于不同滤波算法和运动模型（如CV、CA、CT、Singer、CS、Jerk等）的机动与非机动目标跟踪，以及基于不同传感器（如雷达、声纳、AOA、TOA、TDOA等）的跟踪方法。此外，还涉及IMM、广义伪贝叶斯等组合算法，以及二维组网雷达三维跟踪、抗野值跟踪、实时显示等具体问题。

【注：该页面底部资源详情处，可查看数据集可视化效果】 1. YOLO目标检测数据集，适用于YOLOV5、yolov7,yolov8,v9, yolov11, yolov13, yolo26等系列算法，含标签，已标注好，可以直接用来训练； 2. 内置data.yaml数据集配置文件，已经划分好了训练集、验证集等； 3. 数据集和模型具体情况可参考 https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743?spm=1001.2014.3001.5502

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