跳槽重回前公司?当初的离职原因没解决,早晚还得辞职

一名网友在离职后想回到原公司,但担心选择错误。专家建议考虑新职位的了解、离职原因是否解决、公司变化、降薪的合理性、自身价值及跳槽准备。需要对职位、公司状况、个人价值和未来发展有清晰评估。

       网友:“去年中旬,我从一家工作了七年的公司跳槽了。当时主要原因是觉得:1.要出去多学点东西; 2.整个公司加班厉害,一周五天有三四天需要加班。结果第一天到新公司,就各种不适应,后悔了,主动打电话找老东家表明想回去。直到今年三月,我的原上司来联系我回公司,不过薪水会比我离职的时候低一点点,职位也换了。

       目前越来越接近回去的日子了,心里莫名地开始害怕恐慌,怕自己再一次选择错误,想回去的理由是:

1.这次回去是降薪跳槽,但职位还是我喜欢的。

2.老东家氛围单纯,工作会忙碌充实,目前的工作太轻闲了,觉得自己变得不重要,也没什么上升和进步空间,回去可以学习提升技能。

3.老东家离家近,双休,可以照顾到孩子。

4.我对老东家有归属感,有我爱的同事朋友领导。

当然我也害怕回去后同事们鄙视,觉得我是混不下去,怕原单位同事领导不待见。大家帮我看看这次回头到底对不对呢?”

        无忧专家答复:这是一个我们常谈的“要不要吃回头草”的问题。在回头前,我们需要考虑下面几个问题:

1.对于回去任职的岗位了解吗?

       回去的职位已经有所变化,那么对于这个新职位需要做更多的了解与评估。虽然你在介绍中表达了自己对于新职位的喜欢,但真实的情况是否与你想的一样,需要找个内部人员问清楚。询问的信息

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化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应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 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,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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