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我也要
上海的工资更高，而且工作机会更多，不过没有北京多。很想去上海试一试。
老家江西，在武汉工作了2年，在广州工作了5年，现年27岁。
还在观望到底该不该去上海，广州这边工作机会和薪资真的不如深圳、上海。
| 2015/8/16 PHP | ||||
| 月薪范围 | 广州 | 深圳 | 上海 | 北京 |
| 8K-10K | 252 | 263 | 413 | 393 |
| 10K-15K | 242 | 422 | 741 | 944 |
| 15K-20K | 47 | 148 | 388 | 539 |
| 20K-25K | 7 | 13 | 57 | 156 |
| 25K-30K | 7 | 20 | 50 | 6 |
| 30K以上 | 1 | 7 | 10 | 15 |
南京工业大学高性能计算平台基础使用指南
高性能计算平台基础使用指南前言什么高性能计算南京工业大学高性能计算平台如何登录如何进行文件传输进行任务提交(本文以提交MATLAB任务为例)环境变量的配置（推荐）使用Environment Modules进行环境变量管理Modules 指令自定义MODULEFILE常见软件任务脚本 前言 第一次接触使用学校的高性能平台是在今年上半年进行毕业设计的时候，当时有大量的数据需要在Matab中进行模型运算，便向学校申请了账号，使用了HPC平台。计算速度确实比个人电脑快了太多太多。 近期，有很多初次想使用高性能计算
上海街头，东北人因为上海人地域歧视要讨个说法
时间：昨天晚上九点左右地点：我租房那小区后门那条街“复兴大药房”门口远远看见一大票人挤在药店门口，一顶大檐帽堵住门口尤其显眼，思忖怎么也没我什么事儿，正打算飘过，一句话拦住了我的脚步，“杂的拉，他这么说就是歧视我们东北人，这是人格问题，得说清楚”静静的呆了三分钟，事情搞明白了，这药店据说是国营的，下了班后一个东北女的来买药，卖药的不愿意下了班还工作，就不乐意卖，因此找些理由搪塞过去，结果说
AXI VIP配置全指南：从报错到成功仿真的完整流程（Vivado 2023版）
本文详细解析了在Vivado 2023环境中配置AXI Verification IP（VIP）进行协议仿真的完整流程。针对常见的include和import报错问题，提供了具体的解决方案和代码示例，指导用户从IP核创建、参数化配置，到构建可工作的仿真测试平台，最终实现成功仿真。
入行IT为啥建议首选Java？小白学Java你不知道的理由
美团王兴曾说：“2019年可能会是过去十年里最差的一年，却是未来十年里最好的一年”。不管过得好与坏，2019年已经过去。而2020，却注定是不平凡的一年！此时身处战“疫”风暴与互联网金三银四招聘季中的毕业生，究竟该怎样提升自己，才能逆流而上？ 随着5G技术、物联网、云计算、大数据、人工智能的发展和普及，计算机专业又一次被推上了就业的高峰。一线城市对优秀的程序员依然求贤若渴，互联网行业需求旺盛！而J...
【08】C#实战篇——C#调用C++ 动态库dll,报错 “无法加载DLL“xxx.dll”: 找不到指定的模块。 (异常来自 HRESULT:0x8007007E)。”
摘要： 本文详细分析了C#调用C++封装的DLL时出现“无法加载DLL”错误的排查与解决方法。通过案例演示，列举了常见原因（如平台不匹配、路径错误、依赖缺失等），并重点介绍了使用VS的dumpbin工具检测DLL依赖项的方法。最终定位问题为缺失依赖的LineApi.dll和opencv_world455d.dll，将其放入C#的exe目录后解决。文章还对比了C++与C#的报错差异，提供了通用解决方案，包括检查运行时库、环境变量等，帮助开发者高效解决类似问题。 关键词： C#调用C++ DLL、dumpbin
Zephyr、FreeRTOS 和 RT-Thread
你是…更适合用嵌入式新手，刚接触 RTOSFreeRTOS（入门简单）IoT 项目开发，需要 BLE/WiFi/MQTTZephyr（协议全）想快速构建可部署的产品Zephyr（模块统一）只做单个任务或简单状态机控制FreeRTOS（轻量）做平台化、持续集成、自动测试Zephyr（CI 支持强）
上海月薪 1w 和家乡月薪 5000 你选择哪？
如题，这是我在知乎上看到的一个热门话题——要现在的我来回答的话，毫无疑问会选择上海，即便月薪只有 5000 也去，还要趁早去。 有读者可能会质问我：“你之前不是说在三线城市洛阳工作很爽吗？怎么反悔了？” 不要着急反驳我，听我来说说原因嘛。 我上了两年大学，稀里糊涂的，对未来完全没有计划。大二结束后就随波逐流地去了苏州，又稀里糊涂地进了一家日企，算上大三实习的一年，我在苏州停留了 3 年半。 之后回...
Qt之自定义带游标的QSlider
最近翻看6年前写了一篇关于QSlider的博客：Qt自定义带游标的slider，在滑块正上方显示当前值 发现存在很多问题，比如游标的坐标不准确；如果游标宽度稍大，滑到Slider最左或最右的时候会显示不全；游标不够美观。 PS：这里有个漂亮的Slider样式表https://blog.youkuaiyun.com/caoshangpa/article/details/53389517于是今天再实现了一遍，依然是子类化QSlider，效果如下，支持设置游标的尺寸：这一次的实现比之前简洁很多，只需要重新paintEvent
跨专业考取上海交大计算机研究生其实并不难,跨专业考取上海交大计算机研究生其实并不难...
跨专业考取上海交大计算机研究生其实并不难 本文关键词：上海交大，考取，并不难，研究生，跨专业跨专业考取上海交大计算机研究生其实并不难 本文简介：明天就要举行毕业典礼了，意味着从某种程度上要与交大来个了结，所以有种迫不及待想留下什么的感觉。下面我结合自身经历来谈谈我对跨专业考研的看法，希望或多或少能让某些人“顾虑”少一点。先说下我自已吧。目前是自动化专业，报考的是上海交大的计算机系，也就是别人眼中的...
基于STM32、HAL库、I2C接口的姿态传感器/陀螺仪之ICM-42670-P驱动 C语言程序设计
/ 设置加速度计和陀螺仪的工作模式。// 读取加速度计和陀螺仪数据。
AI工具赋能日常工作的实践指南：以产品经理与程序员为例
AI工具赋能日常工作的实践指南：以产品经理与程序员为例
2020年劝同事买房总结（上海）
去年5月份，项目攻坚太辛苦，每周996加班，一直赶进度。有次团队（都是程序开发的）聚餐吃饭放松下。吃饭过程中，大家肯定要开开车或者聊点其他的。因为我正好满5年，刚好在上海可以买房，我就顺聊下对上海房行情的看法。 我觉得上海房价就是白菜价，有需要买房的赶快买房，买到就是赚到。他们觉得我在说疯话，说上海房价平均5万以上，我们程序员工资每月3~5万，要不吃不喝多少年才能买得起房呀，房价已经无上涨的空间。 我把白菜价理由说出来。首先，上海均价5万，深圳均价7万，上海和深圳排名都一样，属于超一线城市，房价应该对比
深度剖析：Spring AI 与 LangChain4j，谁才是 Java 程序员的 AI 开发利器？
首先介绍 AI 时代 Java 开发框架选择背景，接着对比两者功能特性（Spring AI 的生态集成与标准化设计、LangChain4j 的多模型适配与提示工程）、应用场景（企业级系统改造与创新产品开发）、开发体验（学习成本与调试工具）、生态扩展（Spring 商业支持与 LangChain4j 开源社区）、性能安全（企业级优化与自主安全实现）及成本趋势（短期投入、长期回报与技术演进），最后给出选型建议与混合架构方案。
导师：不打算念博士，就连硕士也不要上！
点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文来源：徐耀科学网博客 作者：徐耀早就想和硕士生们说句心里话，不打算念博士，就连硕士也不要上。我不是好为人师，而是这些年目睹一批批研究生费尽心思考进来，混个硕士文凭走出去，就业越来越困难，生存越来越艰难，我在为他们的前途担忧的同时，也在为科研资源浪费而叹息，更在为这些硕士生的糊涂选择而无奈。硕士生不愿意继续攻读博士，一百个人就有...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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上海交通大学计算机专业课,上海交通大学计算机专业课138的经验_跨考网
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华为的C语言编程规范.pdf
华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。
[指南]上海逛街大全
淮海东路有一百货大楼群，上海广场、香港广场等，相对平淡，比较热闹的是太平洋百货，俗称淮太。太平洋是不用玫瑰多罗嗦的店吧，这家店在别的地方开一家倒一家，在中国开一家火一家。很多城市都有。 有时代广场连卡佛，这是玫瑰喜欢的店，玫瑰为数不多的会员卡里就有她。连卡佛的一楼里有GUCCI，COACH，菲格拉慕，BALLY等品牌，对了还有玫瑰喜欢的杰尼亚。 ...
efm32 入门.pdf
本PDF共计22页，介绍的是操作驱动API，下载与否自己斟酌。
我的上海情结（一）
转眼间对于我的那段上海之行已经过去了三年多的时间，但在这三年多的时间里每每想起来心里总是感觉好像是有那么个疙瘩，怎么解都解不开，忘不了那一段与上海的情结。 故事要从2006年开始说起了，那时候小猪高考完了之后跑到盐城工学院就读本科。自打进入该校的第一天起我就发誓我在大四的时候一定要考研，虽然那会我并不确定我要考哪一所学校，也不知道哪一所学校的本专业比较好，更不会在心里打算我要靠哪个地方的学...
上海交大计算机学研和专研,跨专业考取上海交大计算机研究生其实并不难_跨考网...
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上海电信之具有地域歧视的霸王条款
来上海一年半了，一直使用的是上海电信的宽带，大家都知道，在上海电信几乎是个人宽带用户的唯一选择，别的服务商网通不做个人用户，长城宽带业务覆盖面太小，很多地方装不上，有线通的稳定性实在是让人不敢用。因此，在上海，电信公司几乎垄断了所有的个人宽带用户。我之前装的宽带，办的是月付制，按照上海电信的规定，如果本人不是上海人，或没有上海身份证担保，必须交纳500元人民币的压金，我不知道我哪里比上海人的风险大...
外地人如何在上海办准生证 或者 2016年准生证办理流程 不同版本
外地人如何在上海办准生证 1、 女方开具《初婚初育证明》： 【地点】：女方户籍所在地的街道办事处 【材料】：女方户口本、身份证、结婚证 【要求】：到街道办事处开具《初婚初育证明》和介绍信 2、 女方开具《流动人口婚育证明》： 【地点】：户籍所在地的乡（镇）人民政府或计划生育办公室 【材料】：女方户口本、身份证、结婚证、《初婚初育证明》、介绍信、一寸照
上海交大跨专业考研计算机,跨专业考取上海交大计算机研究生其实并不难_跨考网...
明天就要举行毕业典礼了，意味着从某种程度上要与交大来个了结，所以有种迫不及待想留下什么的感觉。下面我结合自身经历来谈谈我对跨专业考研的看法，希望或多或少能让某些人“顾虑”少一点。先说下我自已吧。目前是自动化专业，报考的是上海交大的计算机系，也就是别人眼中的“三跨”，幸运的是最终顺利考上了。四年来对计算机和英语兴趣浓厚，但底子一般，也没接触过多大的工程。学习成绩是应该是倒数%40,挂科数目统计六七门...
上海往事之看房子
上海往事之看房子 2015年夏天，老婆趁孩子放暑假的机会，带孩子一起来上海我所入住的酒店和我一起生活。那段时间，我所参与的AKM项目已经于7月1日上线了，加上项目上线后运行比较稳定，所以事情不算太多，比较清...
上海往事之水月周庄之行
周末闲来无事去人民广场游玩，看到地铁口有人发房地产广告，就拿了一份广告，是关于周庄的一个别墅的。周庄是个千年古镇，距离上海不远，一个小时车程，我想去瞅瞅。所以就跟发广告的小伙子沟通了，问如果想看...
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