论乔家大院中的薪资方式

    这两天一直在看《乔家大院》,感觉很不错,除了那个男主角陈建斌演得差了一些,别的我都还比较喜欢的,感觉演员都很专业,演得都很好,很符合央视的风格:)
    其中有这么一段,在商界,小学徒在柜台上学了4年徒之后,就要出师,就要寻找新的下家,这样才可能有大的发展,才能更上一层楼。马旬就是其中这么一位,这个小学徒非常有才华,而且也有头脑,乔东家很想留下他,就问他如何才能留下他,他说了原因,主要也是因为钱少,希望能顶一份身股。这样他干活就有劲头了,就可以留下来。乔东家,就从新立下了一个店规,规定了学徒师满后,如果愿意留下来的,就可以按照年龄,能力来顶一份身股。
    看到这里,我突然想起现在的程序员来,程序员也是这么一个行业,刚开始什么都不懂,在一个公司里面学徒,两年后,就基本上可以应对一些事情,可以小小出师了一把,这个时候,也是大多数程序员准备离开公司的时候,因为对于程序员来说,公司虽然知道有些才华,但是依然不愿意给增加薪水,仅仅是因为还没有到经理的地步,所以就只能拿那个级别的钱,并且人也有这么一个弱点,“熟视无睹”,很多东西看得时间长了,就没有什么感觉了,所以程序员的工资更是如此了,一般程序员不提,是不可能涨的。而外面的人,一来就是一个新的面孔,新的感觉,可以感受到技术,才华什么的,这也是为什么很多公司愿意出大价钱雇佣外面的人,也不愿意出钱留下自己更熟悉的,更有才华的人了。
    想象现在的软件公司,为什么不也学一下乔家呢,也给可以出师的程序员一份身股,当然了,这个程序员也要有些才华了,不能是个出师的程序员就给身股了,这样一来可以挽留有才华的人,二来呢,也弥补了普通程序员与项目经理之间的薪金鸿沟。
    其实人员的才就是公司的财,只有留下人才,公司才能发财,才可以更大的扩展自己的事业,更好的规划自己的宏图。
   
基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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