出差见闻(三)--温州的红包:1000元起

本文介绍了温州地区独特的婚礼红包习俗,当地送礼金额普遍较高,起步价通常为1000元,对于当地人尤其是年轻人而言这是一项不小的经济负担。文中还详细分析了举办婚礼的实际花费,揭示了看似丰厚的红包收入背后的真实情况。
2007年10月26日  出差见闻(三)--温州的红包:1000元起

   温州人有钱!这话不假,从温州人结婚的时候朋友送的礼金就知道了,其实这个话题不能算是我出差的见闻,因为早在我还在温州的时候,就知道温州人的人情有多“重”了,因为之前在温州工作的时候,一些同事结婚,都会有喜糖吃的,但这个吃糖也是有讲究的,我刚到温州那会,分到的只会是小包装的,里面大概会有30个糖左右,这种糖是不用去喝喜酒的,因为那时候关系比较一般,所以倒也安心吃了许多包的糖。
   后来自己的同事、朋友多了,就开始收到大礼包了,收到大礼包的时候,里面一般会有糖、巧克力、还有饼干等之类的东西,而且里面一定是会放张请贴的,很多人称之为“红色炸弹”,或者是叫做“催款单”,因为收到这个请贴的时候,温州人喝喜酒基本上是要送1000元起步的,如果关系比较好的朋友的话,还不只这个数。像我这样不是温州人的,接到的“炸弹”会少一些,但如果是温州本地人的话,一般过个五一、国庆或是元旦的话,是可以同时收到三五个炸弹的,记得有些朋友都是刚参加工作不久的,一个月的工资也就是3K左右,碰上三个结婚的,基本上就是身无分文了,更多的还是要靠借贷来喝喜酒,所以呢,这个风俗对于很多温州的年轻人来说还是负担很重呢。
   再说我自己,在温州呆了几年,已经送出了好几十分1000的红包了,那在可以预见的未来,自己结婚的时候,肯定是要来温州发请贴,收红包的;大家会以为,在温州结婚会是一件很划算的事情的,因为可以收到这么大的红包,如果摆上十桌的话,就可以收到十万元了。其实不然,这其中的账可以来算一算的。
   一桌酒,温州人是有标准的,基本上是按3000元一桌的标准来摆的,山珍海味是少不了的,还有就是酒水,酒的话则是需要以2瓶五粮液,N瓶红酒、啤酒做为补充的,那么,这么一桌下来的话,酒水也是在1500--2500元之间,所以呢,其实一桌下来,能收回来的也就非常有限了,再加上之前的发糖,回礼的红包(每个宾客要回100元的红包),烟(每个宾客一包四支装的中华),基本上也是花的干干净净了。。
   记得原来公司的领导结婚,因为他之前是干人力资源的,所以他结婚的时候,光是公司的同事来回礼的,就来了四十多桌,这个阵势摆起来,还真的是夸张的;还有更夸张的是,他结婚,公司的代理商来到贺的,那一个红包也是数以万计的,阵仗算是比较大的了。
   所以,总结一句:温州人结婚--折腾!

 
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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