终于知道工资为什么要保密了...

本文讨论了职场中的薪资保密政策,指出工资差距主要由个人能力、市场因素和面试表现决定。作者强调关注业务能力和行业知识的重要性,而非过度关注他人的薪资。同时,分享了Python学习资源链接。

在微博热搜上看到一个话题,主要来自于下图:

图片

确实,如果知道一个比自己资历浅、干的活比自己少、业绩比自己差还工资比自己高。

人之常情,这种情况确实让人容易emo…

话说,你们公司要求工资保密吗?

我认识的人中,能做到工资公开透明的,一般是待在等级明确的国企或事业单位。

从我的工作经历来说,过去待过的3家软件公司都要求工资保密。

就比如当年,我和微笑哥同一天入职了西安一家软件公司。入职当天HR就反复强调了公司的薪资保密政策!

那时候我们公司一群年轻人中午一起吃完饭,会在软件园里扎堆聊天,我们人力经理姐姐就会好奇我们在聊什么?偶尔会旁敲侧击一下,可能是担心我们聊薪资了吧…

其实我们确实没聊薪资,我和微笑哥的薪资也是很久之后才聊到的。

那时岗位一样,工作内容也基本一样,论税前工资,我4500,他4000。其实本质没啥区别,工资不同主要原因在简历和面试发挥上。

后来几年,我负责团队招聘的技术面,面试了大概上百人。

在我手上入职的员工,薪资我基本都是清楚的,同岗位招聘薪资会有差异但不会很明显。

能力达标肯定是前提,薪资浮动区间会取决于市场行情、工作经历、沟通能力以及面试状态等。

一般不太会出现题主这个情况…

对于我个人来说,我其实不愿意去打听身边同事的薪资,感觉知道了对我也没什么意义;

我更不愿被人打听我的薪资,但总有八卦者没事就喜欢旁敲侧击,问东问西;

我觉得,还是把目光聚焦在业务能力上,了解你从事的行业,也了解自己所处的位置,把该做的事情做好就行。

毕竟,自已的本事才是保障你收入水平的基本盘。

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提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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