十几天没来上班了,今天因为堵车稍微来晚了点儿

dituicyqz 2022-11-08 12:25:31

十几天没来上班了,今天因为堵车稍微来晚了点儿,结果到了办公室发现我的工位上坐着一个陌生的女孩子,在那开着电脑办公!

我问她是哪位?为什么坐在我的位置上,她说是新来的,已经上班一星期了,老板安排她的位置就是这个!

这时候其他同事跟我说,“你不在的这段时间新招了一个人,因为上个月开始订单增多,忙不过来,”

“那她主要是做什么呢?”

“招的时候写的是跟单员,但来了以后,你刚好不在,就先顶替你的工作了”

原来如此……这样一听也没什么毛病

“那我现在来了,位置怎么坐呢?”

没一会儿老板来了,看见我坐旁边玩手机,就说“你的工作目前由小唐做着,你可以先带带她,”

我一听不对劲啊,“那我的工作呢?我的工位呢?”

“你不是还有两个月就要生了吗?不如提前带着新人,这一个产检就是四五个月的,临时再招人带人的,也来不及!位置你俩先坐一起,来来来……你搬个位置坐她旁边看着她做”

我觉得这也太奇葩了吧!这是要辞退我的意思吗?

同事说我现在在孕期,公司不敢随便辞退,但是产假期间时间长,肯定也要招新人,让我忍忍,只要我没做错什么,产假完继续来上班,该干嘛干嘛

“可我连个位置都没有,坐旁边算什么事呀?”

想想有点生气,准备回家……同事拉住我让我别冲动,“回去了你就是翘班了,人家有理由开你!反正你现在拿着工资,乐的轻松”

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内容概要:本文围绕基于Python和Transformer模型的多变量风电功率预测展开研究,重点针对短期风电功率预测任务。研究采用深度学习中的Transformer架构,引入风速、温度、湿度等多种气象及运行变量作为输入特征,构建高精度预测模型。为进一步提升预测的稳健性与可靠性,研究结合近端梯度算法求解LASSO分位数回归,优化模型在不确定性环境下的输出表现,增强预测结果的置信区间估计能力。该技术是机器学习与新能源领域深度融合的典型应用,旨在提高风电并网的稳定性与电网调度的科学性。; 适合人群:具备Python编程基础,熟悉主流深度学习框架(如PyTorch或TensorFlow)的研究生、科研人员,以及从事新能源发电预测、电力系统调度、智能电网优化等相关工作的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电场实际运行中的短期功率预测系统,辅助电网进行精准负荷调配与调度决策;②作为科研项目的技术蓝本,用于复现、改进或扩展基于Transformer的时间序列预测模型;③探索LASSO分位数回归与深度学习模型的融合机制,提升预测结果的概率性输出与风险评估能力。; 阅读建议:此资源适用于已掌握机器学习与深度学习基础知识的读者,建议结合所提供的代码实现进行动手实践,重点关注多变量数据的预处理流程、Transformer模型的结构设计与注意力机制实现、超参数调优策略,并尝试在不同风电数据集上验证模型的泛化性能与鲁棒性。

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