自个科技(北京)有限公司,老板反悔赖账,欠薪!

qq_24859323 2018-02-05 11:21:43
我于2017年12月7日入职该家公司的.NET工程师职位,干了一个星期后,觉得不适合,提出离职,协商后,人事部同意,薪资方面全额发放,但需在2018年1月25-31号,现在已经过了5天,跟人事,财务沟通,均互相推托,微信不回,打电话不接。年后准备进行劳动仲裁,维护自身的合法权益!
关于这家公司,我有必要说下,老板是北京那边的,项目猜测是外包公司做的,老板购买,然后招人,进行二次开法,沟通离职同事后,发现技术人员走了一批又一批,具体原因不得而知,该公司所属名片侠(原万户印刷,万户纳美)旗下的子公司,做DIY设计,这是他们的网站,http://www.zigeer.com,做出来的产品质量,度娘都有吐槽曝光,我就不详细说明了,望合肥这边的同行,对这家公司留个心眼,别被坑了。
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Jacob_NC 2018-06-11
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我是11月底入职的,这位兄台没见过啊???
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公司名字很有创意啊
xujun5031 2018-02-08
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一个星期,就当买个教训吧
正怒月神 2018-02-05
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哈哈,所以人家叫 自个科技。
内容概要:本文围绕基于Basisformer模型的时间序列锂离子电池SOC(State of Charge,荷电状态)预测展开研究,利用PyTorch框架实现深度学习模型的构建与训练。通过将历史充放电数据作为输入,Basisformer能够有效捕捉电池状态的动态变化特征,提升SOC预测精度。文中详细介绍了模型结构设计、数据预处理流程、训练策略及实验结果分析,并与传统方法进行对比,验证了该方法在复杂工况下的优越性与鲁棒性。该研究不仅展示了Basisformer在时序建模中的潜力,也为电池管理系统提供了高精度的状态估计解决方案。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习理论知识,熟悉PyTorch框架,从事电池管理系统、新能源汽车或智能预测方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电动汽车、储能系统等领域的电池SOC高精度实时估算;②为电池健康管理(BMS)提供可靠的状态输入;③推动深度学习在时间序列预测中的实际落地,提升现有预测模型的泛化能力与稳定性; 阅读建议:建议读者结合标题为【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究(python代码实现)的资源,重点研读所提供的Python代码,深入理解数据处理方式与模型网络结构的设计思路,尝试调整超参数以观察对预测性能的影响,从而全面掌握Basisformer在时序建模中的优势、适用边界及工程化实现路径。

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