深圳 上海 北京 南京 武汉

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有人能解答下么?武汉,长沙,深圳,北京,南京,杭州,厦门生活薪资状态
2011-04-16 10:57 提问者: 匿名 | 浏览次数:1711次
想了解一下这几个城市。  本职从事软件开发, 换个城市后想转销售 。 请问下这几个城市销售的薪水待遇,城市文化,市场, 治安,消费水平。大家知道一点的就帮我回答一点吧。 希望得到真实客观的评价!
我来帮他解答
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2011-04-16 11:11
我在深圳,南京,杭州,厦门生活过,总的感觉深圳的生活压力最大,也最丰富。杭州的竞争压力最大,现住在南京,感觉南京是最差的。厦门消费水平不高,但是厦门做生意真的很有意思。很典型的成功销售模式到处看得到。(卖家更在意你对产品的肯定而不是东西卖不卖出去)。别的三个城市我不清楚。建议你如果抗压能力差点可以考虑厦门。想高薪可以考虑深圳。在南京和杭州生活压力比较大,而且个人认为对以后没什么帮助。个人意见,仅供参考。
追问
深圳,杭州,武汉都生活过,深圳生活压力在哪些方面压力大呢?总说治安不是很好,不知道是不是真的?到厦门做销售很好??我现在的情况比较尴尬 ,想学做销售,但是一直没有做成,现在和以前公司的老总创业,可能抗压能力还在一个增长的阶段,老总说我性子好,沉稳,乐观。但是欠缺社会经验,出去比较容易受骗。同时我自己也觉的自己的抗压能力不是很好,然后性子太刚烈。
回答
其实深圳关内的治安相当好的。我在深南出差的时候好心人甚至在雨天把伞送给我。不过深圳是活力城市,生活有无限憧憬和追求。看你自己对性格描述在深圳发展空间应该很大。现在内地竞争很激烈,不建议你考虑杭州或南京。做销售并不是说自己行不行的问题,合适的时间遇上合适的机会,又恰恰满足了合适的需要,交易基本都成了。从内心来说我还是很喜欢厦门的,竞争小多了,而且环境好。在那里对个人成长是非常有帮助的。个人意见,仅供参考。
追问
行 ,谢谢你,这样一个个排除也好,总比自己瞎折腾强。最初我也是想选择深圳的,年轻人的城市么。厦门的环境好?对个人成长有帮助?哪方面的?
回答
首先厦门属于比较开放的沿海城市,独特的闽南文化和内地打工潮融合的很好。比杭州,南京等内地重视本地人轻视外地人好多了。其次,厦门工业比较少,商业气息很浓厚。不管是从商和学经商都是个很好的平台。福建人很懂得和气生财,也很懂得做生意。在一块好的土壤里种出来的庄稼比差的地方种的肯定投入的要少得多。再次,厦门气候好,治安好。出门在外几乎不用担心感冒或别的身体不适。再次,厦门不跟武汉长沙北京南京一样有那么多的高校,在学历竞争方面的压力会少得多。最后:厦门挨着台湾,有更多的机会可以发掘。
数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控与巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师技术人员学习电力线检测与识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量与实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计与实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理与状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控与控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计与滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合与状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模与滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模与滤波参数调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
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