失业了

昨天收到邮件说今天开全体大会,九点半开始,感觉很奇怪,怎么美国那边这次这么迁就我们的时间了(我们的管理比较宽松,早上九点上班,但是大家一般是九点二十左右来公司),这次大家都还比较准时,只有一个人迟到,总经理刚开始就面无表情,说是一个坏消息,他就直说了,然后就是美国总部和上海公司在今天同时关闭,那边打算给我们的补偿金就是一个月,而且就是到这个月底,公司关闭的原因是融资失败。然后我们就补偿金的问题进行讨论,按照法律应该是N+1,但是现在实际上连1都没有,因为这个月已经过去了很长时间。大家也讨论了打官司的事情,但是财务说即使赢了也没有太大的作用,因为无法追债,也无法冻结美国那边的资产,而中国这边的资产太少,就是几台电脑而已。下午会继续开会讨论是打官司还是接受美国那边给出的补偿方案。
PS:昨天还刚刚和highven说了打算在公司好好的大干一场,把系统重构一下

更新:
讨论的结果是我们至少要求两个月的工资作为补偿,否则就起诉,逼公司破产,虽然最终我们拿不到什么真正的好处,但是要给中国人争口气,中国人也不是那么好欺负的,也不是几个小钱就打发了的。


作者: 解惑/Cherami
原载: 失业了
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分类: 人生
数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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