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初到广州,问一工资问题
gdsy
2006-03-10 06:57:55
本人约两年编程经验,先搞Java方面的(Java方面的工作经验一年)
广州试用期2000左右,不买社保等,这个水平如何?
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初到广州,问一工资问题
本人约两年编程经验,先搞Java方面的(Java方面的工作经验一年) 广州试用期2000左右,不买社保等,这个水平如何?
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禽兽v5
2006-03-12
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什么学历?给你个参考。专科,1年java经验,hibernate,struts熟的话,可开3k~4k。看你自己杀价能力。如果经济紧张,没时间慢慢找,你就先被残酷剥削吧。
qingyuan18
2006-03-12
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是少了点
Neverblue
2006-03-12
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比较低。一个月能剩下的钱很少!
woolceo
2006-03-12
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如果楼主学历较高的话建议再找找.2000块在广州,租了房子,吃了饭,搭了车就没剩多少可以寄回家了.
小豹AI音箱使用体验:闻名胜似见面见面不如闻名
上一篇分享里面已经提过,小智买小豹主要是因为有些网友后台给我说小豹功能很强大,可以秒同级别智能音箱,然后小智看小豹官网上的介绍的功能确实很强大:音质好,有声内容丰富,人机交互体验更自然,智能家居联动兼容米家产品等。于是决定花499元买一个回来体验一下。体验了一周之后,小智总体来说是有点失望的,认为小豹的功能并不像网友所说甚至不如小豹官网所宣传的那么强大。因此小智给小豹的点评就是闻名胜似见面见面不如...
临沂市L1到L5五级街道街区分区数据集shp格式数据
本资源为临沂市L1到L5五级街道街区分区数据集SHP格式数据。数据涵盖临沂市全域范围,包含从省级到区级、街道级、社区级、网格级共五级行政区划边界矢量数据,数据精度高、边界清晰完整,包含完整的地名、行政区划代码、面积等属性字段。数据为标准Shapefile格式,可在ArcGIS、QGIS、SuperMap等GIS软件中直接打开编辑,适用于城市规划、人口统计、商业选址、物流配送、区域分析、GIS空间分析等多种应用场景,是城市数字化管理与空间分析的重要基础数据。
【无人机三维路径规划】PSO无人机路径规划3D城市(Matlab实现)
内容概要:本文基于粒子群优化算法(PSO)实现无人机在三维城市环境中的路径规划,利用Matlab进行仿真与代码实现,旨在解决复杂城市地形下无人机避障、路径优化及高效导航的
问题
。通过构建三维空间模型,综合考虑路径长度、飞行高度、障碍物威胁与转弯成本等多维度约束,形成最低成本的飞行路径。文中详细阐述了PSO算法在路径优化中的应用机制,并通过仿真实验验证其在动态城市环境中的有效性与鲁棒性。; 适合人群:具备Matlab编程基础,从事无人机导航、智能优化算法或路径规划相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生及以上学历的研究者。; 使用场景及目标:①应用于城市物流配送、应急救援、巡检监控等无人机三维路径规划实际场景;②为研究者提供基于PSO算法的路径规划实现方案,促进智能优化算法在无人机自主导航中的应用与发展;③支持算法对比与改进,推动高维非线性优化
问题
的求解能力提升。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码运行仿真,深入理解算法参数设置与路径生成逻辑,同时可尝试引入其他优化算法进行性能对比,进一步探索路径平滑、动态避障等高级功能的实现。
【期刊论文复现】多元宇宙算法求解电力系统多目标优化
问题
(Matlab实现)
【期刊论文复现】多元宇宙算法求解电力系统多目标优化
问题
(Matlab实现)内容概要:本文复现了期刊论文中提出的多元宇宙算法(Multi-Verse Optimizer, MVO)用于求解电力系统中的多目标优化调度
问题
,采用Matlab进行代码实现。该算法受宇宙中黑洞、白洞和虫洞等天文现象启发,通过数学建模模拟多目标搜索过程,具有较强的全局寻优能力和收敛性能。文中将其应用于典型的电力系统经济调度场景,如考虑燃料成本、排放量等多个优化目标的微电网或多能源系统调度
问题
,通过构建合理的数学模型和约束条件,实现对多个冲突目标的协同优化。同时,文章提供了完整的代码框架与仿真结果,便于读者理解和复现。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法基础知识的研究生、科研人员及从事电力系统优化调度工作的工程师。; 使用场景及目标:①学习和掌握新型智能优化算法——多元宇宙算法的基本原理与实现方法;②将其应用于电力系统经济调度、微电网优化、多目标决策等领域的模型求解;③为科研工作提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现细节,重点关注目标函数建模、约束处理及MVO算法核心迭代逻辑,并尝试在不同测试系统中进行参数调优与性能对比,以深入掌握其应用技巧。
chrome-devtools-mcp
面向智能体的 Chrome DevTools(chrome-devtools-mcp)可以让你的编码智能体(如 Antigravity、Claude、Cursor 或 Copilot) 控制并检查正在运行的 Chrome 浏览器。它作为 Model-Context-Protocol (MCP)服务器运行,让你的 AI 编码助手充分发挥 Chrome DevTools 的能力, 实现可靠的自动化、深入的调试和性能分析。 同时提供 CLI,可在不使用 MCP 的情况下使用。
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