中关村有个叫英克的公司,怎么样

whodsow 2003-10-17 12:19:05
你们听说过它没有?不知道怎么样,我打算去应聘,给点建议。
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ejb99666 2003-10-19
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北京市海淀区花园路B3号5层?
那岂不是在我们公司附近?
祝楼竹好运!
yll6865 2003-10-19
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有些地方,公司的薪金并不是死规定,主要看是你同公司怎么谈的,现在都是双向选择,我觉得你要2k太少,多要些,公司肯定会砍价的,一般情况都是双方协商,不会因为你多要个千八百块钱就立刻赶人的。祝好运!
yaray 2003-10-19
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"我想开2K,不知道行不行。"

多开些,他会砍价的. *_*
zlpanzy 2003-10-19
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多试一次,多一次感觉
希偌 2003-10-18
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没听说过
langxiaofeng 2003-10-18
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ooo
whodsow 2003-10-18
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我想开2K,不知道行不行。
xwlovesh 2003-10-17
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你还是亲自去看看,百闻不如一见。
xieweibbs 2003-10-17
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去看看,打听一下。
在应聘时,你也可以询问其他的情况。
凋零的老树 2003-10-17
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听说过,不是很熟悉
zhusuhao 2003-10-17
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没听过,可以去试试啊
aku0708 2003-10-17
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试一试
myblessu 2003-10-17
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先去再说
rubyz 2003-10-17
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先去再说,
是去应聘,又不是去上班,
锻炼一下面试经验也好,
还可以掂量掂量一下自己,
不过千万千万不要给证件原件,不管他说得多么好。
记住证件在手,你就是free的
UserJavaPerson 2003-10-17
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没听说过,不过应该去看看
op2618 2003-10-17
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地址:北京市海淀区花园路B3号5层
邮编:100083
电话:(010)82015208
传真:(010)82015209
E-mail: inca@inca.com.cn
yaray 2003-10-17
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搜索了一下,那个公司的网址是 http://www.inca.com.cn

总部

地址:北京市海淀区花园路B3号5层
邮编:100083
电话:(010)82015208
传真:(010)82015209
E-mail: inca@inca.com.cn

北方区

地址:北京市海淀区花园路B3号4层
邮编:100083
电话: (010)82015208
传真: (010)82015209
E-mail: inca@inca.com.cn

广州办事处

地址:广州市天河北路28号时代广场中座904单元
邮编:510620
电话:(020)38820435 38820436
传真:(020)38820437-206
E-mail:inca_guangzhou@inca.com.cn

杭州办事处

地址: 杭州市文三路477号华星科技大厦10楼
邮编: 310013
电话:(0571)85127554 85127586
传真:(0571)85127947
E-mail: inca_hangzhou@inca.com.cn

武汉办事处

地址: 武汉市武昌武珞璐628号亚贸广场B座2178室
邮编: 430070
电话:(027)87654297
传真:(027)87640911
E-mail: inca_wuhan@inca.com.c


成都办事处

地址:成都市新华大道文武路42号新时代广场13层E座
邮编:610017
电话:(028)6513418 6513428 6513438
传真:(028)6513458
E-mail:inca_chengdu@inca.com.cn

上海办事处

地址:上海市淮海中路283号香港广场南座2208室
邮编:200021
电话:(021)63906332 63906905
传真:(021)63907368
E-mail: inca_shanghai@inca.com.cn

南京办事处

地址:江苏省南京市中山南路49号商茂世纪广场16楼D1座
邮编:210005
电话:(025)6893171 6893172
传真: 6893171-24
E-mail: inca_nanjing@inca.com.
squallzeng 2003-10-17
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还是自己去看吧,我听说过,但具体的情况不清楚啊,你可以问的啊,他可以问你,你为什么不能问对方吧,怕什么啊,想知道什么问什么,这样子对方还会看重你呢,“因为你很想得到这份工作”一个公司面试人员有心情!!!祝楼主好运!!!
aku0708 2003-10-17
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兄弟回来交流交流一下
内容概要:本文介绍了基于噪声抑制半监督学习的锂离子电池SOH(State of Health,健康状态)估计方法的Python代码实现。该方法融合半监督学习框架与先进的噪声抑制机制,旨在利用少量标注样本和大量未标注数据,有效提升电池健康状态预测的精度与模型鲁棒性,特别适用于实际工程中电池老化数据标注成本高、样本稀缺的挑战性场景。通过设计高效的特征提取网络与可靠的伪标签生成及优化策略,模型能够有效识别并抑制训练过程中的噪声干扰,增强在复杂工况和数据波动下的泛化能力与稳定性。; 适合人群:具备一定机器学习理论基础和Python编程能力,从事电池管理系统(BMS)、新能源汽车、储能系统等领域的科研人员、工程师,以及专注于电池寿命预测、设备状态监测与智能运维等方向的硕博研究生;; 使用场景及目标:①解决锂离子电池SOH估计中标注数据获取困难、成本高昂的核心痛点;②提升模型在存在测量误差、传感器漂移或异常数据等噪声环境下的预测准确性与可靠性;③为相关科研课题提供可复现、可扩展的算法基准与开源代码框架,加速算法迭代与工程落地; 阅读建议:此资源以Python代码为核心载体,强调算法的完整复现与实验验证过程,建议读者结合代码逐模块剖析模型架构、损失函数设计与训练流程细节,并积极在自有电池数据集上进行迁移学习、参数调优与性能对比,以深入掌握半监督学习与噪声抑制技术在电池退化建模中的关键应用。

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