Dot net 高手请进

tinyworm 2004-10-19 02:37:44

本公司需要招聘熟悉Dot net和WAP业务程序员和系统设计师，请将简历发到job@onestoptech.com.cn 中，谢谢！

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xhunanpp 2004-10-19

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在深圳吗

cfmowh 2004-10-19

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简单介绍一下公司吧

ruixing123 2004-10-19

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待遇几K？

简介成为高手很容易.当初我在Vi阵营,偶尔用Emacs还忘记"退出"的快捷键,一年后我跨入高手行列. 很多文章强调Emacs有多牛,但关于"如何做"则语焉不详.即使涉及到"如何做",谈细节多而方法论少,所以本文就侧重方法论. 全文结构如下: 为什么Emacs值得学习,如对开源文化熟悉可跳过这一章态度很重要本文最核心观点,要充分利用高手成果,不要重新发明轮子尽快掌...

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

基于深度学习的布料瑕疵检测识别系统_该系统是一个集成了先进计算机视觉技术与用户友好界面的综合性工业质检解决方案专门针对纺织品制造行业设计旨在通过自动化手段实时监控布料生产流程.zip

PSD（功率谱密度）和调整后的FFT的幅度谱（Matlab代码实现）

【传感器】【鲁棒目标定位】基于平方距离迭代重新加权最小二乘法的鲁棒目标定位（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于平方距离迭代重新加权最小二乘法的鲁棒目标定位方法，结合传感器数据处理技术，旨在提升定位系统的抗干扰能力与精度，适用于存在异常值或噪声干扰的复杂环境。文中通过Matlab代码实现该算法，展示了其在目标定位中的有效性与鲁棒性，并探讨了相关参数设置对定位性能的影响，为传感器网络中的定位问题提供了可行的技术方案。; 适合人群：具备一定信号处理、优化算法基础，从事传感器网络、目标定位、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于无线传感器网络（WSN）、雷达、无人机等系统的高精度目标定位；②解决含有异常测距数据或非视距（NLOS）误差的实际定位问题；③通过迭代重加权策略提升传统最小二乘法的鲁棒性，实现更稳定的定位效果。; 阅读建议：建议结合Matlab代码实践操作，深入理解平方距离变换与迭代重加权机制的设计逻辑，重点关注权重函数的选择与收敛判据设定，同时可将其与其他定位算法（如WLS、M估计）进行对比分析以加深理解。

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