上海的哥们，偶动身去上海了，特此请教一下如下问题。。。

rock1124 2006-11-07 03:11:31

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2年的ORACLE ERP 开发熟悉DEV FROM 6I 和REPORT 6I PL/SQL 在前公司兼做半个DBA。。请问在上海ORACLE的工作待遇薪资如何？谢谢！！！！

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kingstar568 2006-11-07

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能力很重要，楼主其实不应该光在薪资方面要求。我跟楼主可能是同一年毕业的。所以比较关注这个问题。两年的经验我觉得6k以上应该是混得比较不错的了。大家认为呢？

rock1124 2006-11-07

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广州。。4K多税后、在企业内部的IT部门、、主要是现在的公司没甚么上升的空间了。。。想闯闯。。。

gabriel1 2006-11-07

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6k的样子吧,也需要运气好

消费嘛:房租,单租的话,加水电宽带1500.群租嘛..一个月1000不到..

交通，通信,吃饭等费用一起大概1500吧.如果平时请客或者出去happy的话,就没限制了.

衣服啊,其他的支出另算.

紧一紧,一个月花3k差不多.

kingstar568 2006-11-07

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7k我是给他往最好的方向预计了。上海看看是大都市，其实工资什么档次都有。八百的都有，楼主你信不？不好混啊

dabaicai 2006-11-07

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如果E好的话，到外企搞oracle和国内企业搞能差2－3K

jackie615 2006-11-07

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要7K? 也不是很容易的!

消费要看你怎么花了!

kingstar568 2006-11-07

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你现在多少？两年工作经验在其他城市能拿7k以上吗？佩服

rock1124 2006-11-07

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那么除去租房和一般生活开支剩余多少？？？？如果比我现在的少，我就不去了、、、、、

kingstar568 2006-11-07

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7k以上应该要的

定义系统状态（如：全正常、1个单元故障、降级运行、完全故障），状态间转移率 λ（故障率）和 μ（修复率）构成转移强度矩阵 Q。其中 γ_k = (2π/λ) n_k d_k cosθ_k 为相位厚度，η_k = n_k / cosθ_k (TE波) 或 η_k = n_k cosθ_k (TM波) 为光学导纳，θ_k为层内入射角。用于在光刻机设计阶段评估各子系统（光源、光学、工件台、真空等）的可靠性，识别薄弱环节，计算系统整体可用性（Availability），指导冗余设计和维护策略制定。

编号: MA-B-L2-0001模型名称: 立体目标解码与对齐模型模型配方: 一级部门战略指令输入 + 多维度解构 + 利益相关者诉求滤波 + 本级可执行目标包输出核心内容/要义: 精准解读一级部门（上级）下达的、往往是模糊或矛盾的战略目标，将其转化为本二级部门清晰、可衡量、且能牵引下属三、四、五级部门行动的具体目标体系。核心在于识别“字面目标”、“真实目标”与“政治目标”，并在解码过程中完成与上级的隐性对齐和对下级的显性灌输。详细流程与关键细节:指令接收与情境分析:场合：正式会议、私下沟通、邮件批示、非正

在智能化与电动化浪潮下，汽车产业正经历从‘硬件定义’向‘软件定义’的根本性转变。这一变革的核心驱动力在于软件架构与数据闭环能力的重构，传统机械工程能力正与新兴的软件工程、算法开发深度融合。从技术原理看，面向服务的架构（SOA）和持续集成/持续部署（CI/CD）等现代软件实践，正重塑汽车电子电气架构和开发流程。其技术价值在于实现功能快速迭代、用户体验个性化及整车全生命周期价值延伸。应用场景已从单一的交通工具扩展为融合感知、决策、交互的智能移动空间。在此背景下，汽车人才需求呈现‘结构性错配’，传统车辆工程与计算

内容概要：本研究聚焦于建筑群储能系统的鲁棒调度问题，提出了一种融合周期增强时序预测与帕累托多目标优化的协同调度策略。首先，通过引入周期性特征增强的预测模型（如周期感知LightGBM），对建筑群的源-荷不确定性进行精准解析，提升负荷与可再生能源出力的预测精度。在此基础上，构建以经济成本最低、碳排放最少和系统稳定性最高为目标的多目标优化模型，并采用NSGA-II等先进多目标进化算法求解，获得帕累托最优解集，实现低碳、经济、稳定的协同优化。该方法充分考虑了实际运行中的多重不确定性与多维目标冲突，提升了储能调度的鲁棒性与实用性，适用于复杂城市建筑群能源系统的智能化管理。; 适合人群：具备一定电力系统、优化算法或机器学习基础，从事能源互联网、综合能源系统、智能电网等相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标：①解决建筑群中光伏、负荷等波动性强带来的储能调度不确定性问题；②在经济性、低碳性与系统稳定性等多个相互制约的目标间寻求均衡优化方案；③为多主体、多目标的综合能源系统调度提供可复现的技术路径与代码参考。; 阅读建议：此资源结合了数据驱动预测与多目标优化两大核心技术，建议读者在学习过程中重点关注周期特征构造方法、多目标建模思路以及NSGA-II算法的应用细节，结合提供的Python代码进行实践调试，深入理解从预测到优化的全流程设计逻辑。

源码链接： https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 经过对网络上众多解决方案的探索，涵盖诸如【启用“优化为最佳性能”模式】【禁用任务栏的透明效果】【执行注册表配置】【调整硬件中断处理方式至MSI模式】等一系列措施，均未能成功解决问题。最终，在国外发现了能够有效解决该问题的方法。用户可以选择采用静默安装的方式运行SilentSetup.cmd文件，或者执行手动安装程序，安装完成之后依照指示进行相关设置，并在系统重启动后即可完成配置。

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