鬼子们的钱不好赚

作者加入一家软件外包企业已有一年,虽然英语水平有所提升,并有机会接触新技术,但工资待遇、工作强度等问题令人沮丧。面对频繁的加班和客户不满,员工离职率逐渐升高。
自从去年踏入这家软件外包企业,自己深深地被这种新型的软件工业模式所吸引。陌生的鬼子鬼调,弹性的工作制度,和新兴的软件技术都一齐涌过来。

可是工作一年以后,除了发现自己的英语水平有了一定的提高,其他的一切,似乎还是停留在原地,悲乎?抑或说自己有了足够的时间去琢磨自己的技术,技术上有了更大范围的提高,喜乎?

鬼子们为了省钱而选择了具有廉价劳动力的中国,当我们每月从老板那里抠来的微弱的报酬的时候,心里不知道是什么滋味。在我们看来,鬼子们的确是很大方了,不管你是junior还是senior都是25美金/小时,爽啊!一人天8小时就是200美金,一人月就是几乎25000人民币!满眼都是$和¥... 但是,自己拿到的却不到其中的1/2。

钱少了,认了!至少老板们也要盈利,而且还要养活公司这个大机器。听HR的老大说,今年的工资不会调整了,心都凉了半截。跳槽吧?时间太短,工作才刚1年就跳槽,下家会怎么看你?用情不专,再怎么个才华横溢,人家也不敢要你啊。

郁闷接踵而来,鬼子们经常对我们发脾气,说这个做得不好,那个做得太慢!而事实上,我们的人在一个接一个的起义和辞职,工作量却一天不比一天少。能怪谁?终于有一天,鬼子们发毛了: "Starting tomorrow, I want *daily* reports sent to me at the end of your day detailing progress in the standard form that we agreed."

一句感叹: "误入歧途,鬼子们的钱不好赚!"
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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