互链报告|区块链平均薪资回归,但年薪仍为互联网的1.2倍

2019年区块链从业者年薪主要集中在20—40万元区间,占比约43.3%。相较于2018年,行业薪资整体下降37%。区块链技术和产品类平均薪资为互联网行业的1.2倍。行业回归理性,复合型人才更受青睐。

文丨互链脉搏·梁山花荣

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【互链脉搏按】3月19日,互链脉搏与猎聘联合制作的《2020年中国区块链人才发展报告》将线上发布。此为报告节选内容。

据《2020年中国区块链人才发展报告》显示,2019年区块链从业者年薪在20—40万元区间占比最高,约为43.3%,其中年薪在20—30万元从业者数量最多,占比为24.53%。另外,区块链从业者年薪在50—100万元区间占比约为15.15%。

相较2018年区块链行业薪资高峰,2019年平均招聘薪资已下降了37%,其中区块链技术和产品类平均薪资为互联网行业的1.2倍。

究其原因,一方面,随着行业回归理性,2018年区块链人才的“高薪泡沫”被加速挤出;另一方面,“1024讲话”后,区块链产业加快脱虚向实,招聘企业在人才的选择上更为谨慎,尤其是对于实用复合型人才更加重视。

更多详细报告内容,请关注3月19日(本周四)下午15:00举办的2020年中国区块链人才发展报告发布暨中国区块链人才培育线上论坛。

*扫码添加小助手,回复“人才”参加论坛。

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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