名企员工爆料:同事月薪 12k,因任务过重申请加薪 1.5k,领导应允,然而2个月后同事被辞,领导:我随便招个应届生都比你划算...

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近日有位职场朋友私信我,讲述了一个令人感慨的真实事件。身为一名资深职场人士,我认为有必要和大家探讨一下此话题。

小李在一家知名企业从事项目执行工作,月薪 12k。

由于工作任务陡然加重,深感薪资与付出不成正比,便向领导提出加薪 1.5k 的申请。

领导痛快地答应了,可两个月后,公司开展人员精简,小李被辞退了。

更让他难以接受的是,离职时听到领导说:“随便招个应届生都比你经济实惠且好用。”

看到此处,我不禁感慨:这般操作着实令人费解!作为职场过来人,让我为大家剖析一下其中的职场规则。

一、加薪≠安稳保障

加薪申请获得认可,并不代表你在公司的处境就高枕无忧了。

相反,这极有可能使你成为公司成本管控的重点留意对象。

职场老人都清楚:薪资水准越高,就越要极力保证自身的独特价值。

二、时机至关紧要

在提出加薪诉求时,务必要密切留意公司的运营状况以及行业的发展趋势。

倘若公司正在削减开支、提高效率,又或者行业整体形势严峻,即便领导同意了你的加薪请求,也得小心这或许是一个 “权宜之计”

三、协商的技巧

与其直白地要求加薪,倒不如如此行事:

先陈述工作成果与价值奉献;

主动担负更多职责,彰显能力;

适时提出职业发展期望;

将加薪视为双方互利共赢的成果,而非单方面的索求。

此策略的精妙之处在于:既维护了自身权益,又不会给人以傲慢无礼的印象。

四、未雨绸缪

职场万变不离其宗,在工作中要:

持续增进核心竞争力;

时刻保持行业敏锐度;

构建职业社交网络;

筹备多个职业发展路径。

职场波谲云诡,但只要做好这些准备,就无惧突如其来的变故。

归根结底,职场就是一个价值交换的场所。公

司付给你薪水,是因为你能创造对等的价值。倘若你的成本高于产出,被淘汰是迟早的事。

与其纠结于加薪,不如思考如何提升自身价值。

记住:实力是最强的谈判资本,专业素养是最大的安稳依靠。

工作要全力以赴,生活要尽情享受,下班后就抛开工作烦恼。

但千万别忘记给自己补充能量。职场勇往直前,跌倒了就爬起来继续奋斗!

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祝各位职场顺遂,步步高升,少劳累,多收获。

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内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
内容概要:本文研究了基于物理信息神经网络(PINN)求解二阶常微分方程(ODE)边值问题的方法,并提供了完整的Matlab代码实现。文章通过将微分方程的物理规律嵌入神经网络损失函数中,利用神经网络的逼近能力求解边值问题,避免传统数值方法在网格划分和迭代收敛方面的局限性。文中详细介绍了PINN的基本原理、网络结构设计、损失函数构建及训练流程,并以典型二阶ODE边值问题为例进行仿真验证,展示了该方法的有效性和精度。此外,文档还附带多个相关科研方向的Matlab案例资源链接,涵盖状态估计、优PINN物理信息神经网络用于求解二阶常微分方程(ODE)的边值问题研究(Matlab代码实现)化调度、机器学习、信号处理等多个领域,突出其在科学研究中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定数学基础和Matlab编程能力的理工科研究生、科研人员及从事科学计算、工程仿真等相关工作的技术人员。; 使用场景及目标:①用于求解传统数值方法难以处理的复杂或高维微分方程问题;②为科研工作者提供PINN方法的入门实践路径,推动其在物理建模、工程仿真等领域中的创新应用;③结合所提供的丰富资源拓展至电力系统、故障诊断、优化调度等交叉学科研究。; 阅读建议:建议读者结合文中的Matlab代码逐行理解PINN实现机制,动手复现并尝试修改方程形式与边界条件以加深理解,同时可参考附带资源扩展应用场景,提升科研效率与创新能力。
内容概要:本文研究在电力系统负荷发生突变的情况下,采用无迹卡尔曼滤波(UKF)和自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)进行三相状态估计的方法。针对负荷突变带来的系统非线性和不确定性,文章对比了UKF与AUKF在状态估计中的性能差异,重点分析AUKF通过自适应调整噪声协方差矩阵的能力,提升对突变工况的响应精度和鲁棒性。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖系统建模、量测方程构建、滤波算法设计及仿真验证流程,展示了在动态变化环境下实现高精度状态估计的有效途径。; 适合人群:具备电力系统分析基础和Matlab编程能力,从事电【状态估计】基于UKF、AUKF的电力系统负荷存在突变时的三相状态估计研究(Matlab代码实现)力系统状态估计、智能电网监控或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于含高比例分布式电源和负荷波动剧烈的现代配电系统状态估计;②用于提升电力系统在突发事件下的实时监测与故障预警能力;③为高级能量管理系统(EMS)提供可靠的动态状态信息支持。; 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AUKF中噪声协方差自适应机制的设计逻辑,并可通过修改负荷突变场景进行仿真实验,深入掌握不同滤波方法在动态环境下的适用性与局限性。
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