现在一些软件公司裁员套路真的太恶心了!

本文讲述了近期有程序员遭遇公司裁员时的常见策略,揭露了裁员以规避年终奖金支付的现象。作者强调技术人才需提升全面认知,避免落入技术与职业发展的陷阱,并预告下周六将进行直播讨论此话题。

见字如面,我是军哥!

本来不想写这个话题,但是最近好几个读者遇到这种情况,还是写一写吧,具体是什么事呢?

简单地说,就是公司突然裁员,以公司业务不好等各种冠冕堂皇的理由,赔偿呢看起来也给,但是基本不会给你 N+1 ,而是 N 或者更少,这也算还好了,毕竟还是赔钱了,但是裁员的原因让人很抓狂。

为什么这个时间节点裁员?

其实就是不想出赔偿的钱!因为现在裁员不用给年终奖了,然后把年终奖那部分钱赔给当事人,本质就是裁员没赔钱,钱本来就是你的,然后来年开春招人,美其名取,人各方面能力差不多,给的薪资可能还会低一些,这资本家是真心会玩的666啊~

别我问怎么知道,问就是我在一个高管群,有几个 HR 高管直言不讳,说是现在很多公司年底裁员的常规套路哈。

兄弟们,如果你遇到了,早做准备哈,想好对策。当然若你真的遇到了也可以问我,这种问题,我「免费」为你解答。

最后,我只想说,现在做个程序员真的太不容易了!

所以,抛开今天这个,还是很多技术人必须掌握的认知,不了解不知道就可能被坑或者多走弯路或成长贼慢~

最近还我发现很多程序员很多容易陷入技术陷阱,对公司/对行业/对技术/对技术思维、产品思维/对管理/对晋升/对和领导如何相处等缺乏深入的认知,导致成长慢,对未来担忧又不知道如何破局,并且老踩坑,不过不用担心,我决定本周六晚上直播给大家聊聊这个话题,应该也是农历年最后一次直播,点击下方预约,我们不见不散~

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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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