明星企业内推+BAT面经,长三角的开发者联合起来!

针对为何公司更倾向于招聘新人而非提升老员工薪资的问题,及科技行业996常态化的现象,优快云发起「长三角开发者联盟」,为长三角地区的开发者提供明星企业内推、一线面试经验、免费学习资源及优先参与线上线下活动的机会。

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为什么公司宁愿花20K招新人,也不愿给老员工加到20K

 

这个热门的微博话题戳起了很多人的痛处,根据 优快云 &《程序员》杂志发布的「中国软件开发者薪资调查报告」,32.98%的开发者在过去曾换过工作,其中有72.5%的人实现了薪资上涨。

 

更加让人疑惑的是,为什么现在明明科技发达了,在本应更加高效的科技行业,996竟然变成了常态性加班?

 

不管是深受加班迫害的开发者,还是迟迟无法涨薪的程序员,求职和跳槽的每一次机会都不容忽视。

 

在习惯吐槽和调侃的时候,希望大家联合起来!

 

我们用最简单粗暴的方式,按照地域划分,成立了「长三角开发者联盟」

 

希望长江三角洲的开发者联合起来!

 

加入「长三角开发者联盟」将获得以下权益

  • 长三角地区明星企业内推岗位资源

内推岗位包括机器学习、深度学习、计算机视觉、Python、数据分析,Python爬虫等……

  • BAT一线面经

包括百度、阿里巴巴、腾讯、搜狗、旷视、京东、滴滴、小米、字节跳动、美团、奇虎360等企业……

  • 免费抽奖:优质学习资源和好评面试书籍

  • 优快云独家技术与行业报告

AI技术人才成长路线图、中国人工智能产业路线……

  • 优快云线下活动优先参与权

  • 优快云线上分享活动优先参与权

 

我们希望你是:

 

  • 位于长三角地区(上海、江苏、浙江等)

  • 优秀开发者

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扫码添加小助手,回复长三角1”

立刻加入「长三角开发者联盟」,

让你的代码发挥力量!

国家认证的Python工程师有哪些能力要求?

https://edu.youkuaiyun.com/topic/python115?utm_source=csdn_bw

【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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