回暖?今年秋招薪资开奖有点猛

本周团子秋招开奖了,基本上是大厂中的头一波,从脉脉和牛客上浏览了一遍大家的发帖信息,发现爆出 sp 和 ssp offer 的比例有些高呀,比预想的愁云惨淡要强不少。

具体薪资多少,大家想看,可以去 offershow 上检索一下,细节非常多,也可以去牛客的讨论区看,有很多人爆料,信息很丰富。

团子这些年发展的挺不错的,财报的盈利也是一期比一期表现要好,有钱了之后,在校招生薪水这块,也开始阔绰了起来,加大力度吸引人才。

这波操作相当于给今年的秋招起了个头彩,会把整体薪资待遇的水平往上提一提,其他还在官网的大厂,例如某腾、某里等,想要抢走优秀的一波人才,就得跟进,把今年的校招预算池扩大一些,舍不得钱,套不着人才。

马上就到十月底了,最近一两周陆续会有更多公司的开奖信息出来,大家可以拭目以待。

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这次我还看到了一个武汉大学的大四学生,拿到了团子给出的校招offer,还是ssp级别,但他还是含泪拒了,因为同时也拿到了读研机会,还是决定去读研深造下。在这人生的分叉口上,的确有一丝丝的犹豫彷徨,甚至有点担心三年之后等自己研究生毕业了,经济环境不知道会是如何,还能不能拿到眼下这个很不错的offer。

这属于幸福的烦恼,面临着多个不错机遇的选择,大部分人是没有机会感受到的,也包括我自己。

我研究生阶段的秋招是拿到了很多大厂的ssp offer的,看起来很厉害是不是,但在本科毕业的时候,虽然也是一所不错的211院校,但由于缺乏实习和好的项目经历,秋招时我只参加了一两家公司的面试就潦草收场了。在这个过程中,我敏锐的发现了,自己并没有具备足够的拿到好offer的资本,预期浪费时间去面试被打击,不如安心下来去读个研镀个金。

之前提到过一个校招找工作的公式,学校/学历 + 八股文 + 实习 + 论文 + 比赛,这几个维度上,大家可以自己列出一个表,如果有出彩的,就填上去,给自己打个分,有三个维度出彩,ssp offer跑不掉,有两个维度出彩,能够拿到offer,如果仅是一个维度出彩,就有点危险了,存在与自己心仪offer擦肩而过的风险。

本科的时候,我只有学校还看的过去,但读研三年,通过努力,在实习和比赛上,都取得了很亮眼的成绩,从而在秋招时,拿到了很多本科时看起来高不可攀的offer。

因此对我而言,我肯定说读研真的很有用,一个人的经历会非常影响他对一件事物的判断。同样的,会有人经历过本科和读研毕业时,拿过同一家公司的offer,由于这几年的市场行情波动,两者的差异非常小,很自然的,他会有一些沮丧,对读研的收益产生怀疑。

尤其是他看到那些当年还不如自己,因为早早工作、赶上了风口,现在工资能够甩自己一条街的同学,心态一定会有些失衡。

人生最大的烦恼,就是来自于比较的烦恼,和自己比、和他人比,如果没有比较,任何选择就不存在好坏之分,自在悠得,何来忧虑之说呢。

关于读不读研这个选择,还是看个人的情况而定,如果觉得还是可以继续深造,想在垂直领域上继续深究探索,那读研当然是更好的选择,如果是为了挣钱,有一定的经济压力,同时拿到了满意薪资的offer,也可以现在就投入到社会的怀抱中。

当今社会是一个多元社会,人的成长路径不再是一个公式,我们可以去决定自己的未来发展,但这个考虑,尽量深思熟虑些,多请教师长前辈。

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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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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