就在昨天,见证身边 2 起裁员事件!

见字如面,我是军哥!

昨天,见证了身边两起裁员事件,特别是第二个视角不一样,我觉得很有必要拿来分享一下,大家提前避坑。

1、某大厂高P

这些同学某大厂程序员高P,月薪 5w +,在这家大厂待了三年多了,前两年一直绩效很好,领导也很喜欢他。

最近一年换了领导,最近一次绩效也一般,他还多次跟我说想拿大礼包回去休息一阵,因为太卷了,但是说不太可能,因为他们团队比较缺人。

谁知道,就在昨天,突然领了大礼包,问我有什么注意事项么?

其实就三个关键点:赔偿合理,竞业协议别被坑,以后背调如何沟通,其他都是小事了。

祝福他,树挪死人挪活,这种事第一次遇到也别怕,再者不是他的能力问题而是目前的大环境问题,企业营收不行,降本增效嘛,再说人生嘛就是经历,以后提前多一手准备,话说这几年职场这种事还少么?

2、裁员了 6 个人

这次裁员了 6 个人是我朋友,他跟我说今天裁员了6 个人,心里不是很好受,但是又没办法,因为这是老板给他任务,他只能执行。

我就问他,你裁员这几个人的底层逻辑是啥?

他跟我说就三点:非核心人员,总是等待派活不主动找活的(到了考核周期业绩不行或者没有亮点),天天嚷嚷这个活跟自己无关那个活太累了不想干的。

那我继续问他,留下的人有什么共同点?他说要么能力强,要么责任心强的。

看到这里,你悟了么?应该有收获吧~

最后,愿天下没有裁员!但是就算裁员来了,也别怕,提前准备出路就行~

今天的文章就写到这里了哈,觉得有收获的话点个赞,或者在看吧!

最后,好几位读者朋友说要么简历都是已读不回,要么面试老是一面挂, 每个人问题还不一样,另外最近还在给多位程序员朋友,做 1 对 1 模拟面试,发现了很多共性的问题,感觉很有意思。

于是,我决定本周6晚上开直播分享求职面试的坑和如何通关?欢迎点击下方预约,我们不见不散~

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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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