号外:10月最热行业和最富的职位

本文揭示了2015年10月全国IT类职能的招聘情况,包括职位数量、各大城市同比涨幅、各行业分类、以及热门职位如电子商务和移动支付的人才需求与薪酬水平。

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    根据前程无忧(www.51job.com)无忧指数的数据库显示,201510月全国IT类职能的网上发布职位数近69万个,与去年同期相比增长了22%,占到全国网上发布职位总数的17.4%,位列所有职位数招聘需求榜第二位。

     
从各大城市的表现来看,201510月,IT类职能网上发布职位数同比涨幅超过20%的城市有12个,分别为长沙市、杭州市、厦门市、深圳市、上海市、苏州市、长春市、合肥市、武汉市、南京市、青岛市、沈阳市(排名以同比涨幅次序分先后),其中长沙、杭州、厦门的同比涨幅都超过了30%。在IT职位需求量上,杭州向来是二线城市的标杆,据前程无忧数据显示,10月杭州IT职位需求有42千余个,同比涨幅34%

      
IT各具体行业分类来看,互联网/电子商务的网上发布职位数同比增长最为迅猛,达到了50%,其次是计算机软件,为22%,计算机服务(系统、数据服务、维修)的网上发布职位数同比涨幅也都超过了10%。一直热门的网络游戏行业涨幅放缓,同比增长5%。只有通信/电信运营、增值服务的网上发布职位数同比小幅下跌。根据前程无忧发布的《雇主招聘意愿调查报告》显示,对大学生的需求最多的来自互联网/电子商务、计算机软件和金融/投资/证券行业。这三大行业都有着明显的互联网特征,集聚着大量的新公司和资金,非常依赖技术开发、应用和网络营销,所以热衷招聘出生和生活在互联网环境下的大学生们。
    
10
月最热:电商

      2015
年天猫双11再次打破全球电商的交易纪录。同时,移动电商发展也迎来里程碑时刻,2015天猫双11全球狂欢节开场仅用1758秒,无线交易额就超过100亿元。值得注意的是,无线交易额曾一度超过90%的峰值。

      
通过无忧职位搜索器来看看,电子商务对人才需求是怎样的。搜索器显示,近一周内(截至到20151113日),电子商务相关的职位需求近万个,企业类型集中在50-500人为主的中小型民营企业。月薪分布情况中,3000—5999/月的占比最高,其次为6000—7999/月。

10
月最富:移动支付

      
出门还带皮夹?太out了!一部手机,你可以乘出租、吃饭、逛超市、看电影等等。移动支付,潇洒的不得了!你可知,移动支付类人才的薪酬,也是潇洒的不得了!前程无忧职位搜索器显示,近一周(截至到20151113日)移动支付相关的职位中,薪资为10000——19999/月占比最多!

     
德勤近日发布的《移动消费大未来:2015中国移动消费者行为》报告指出,在运营商层面上,4G已成为移动用户的主流选择,4G网络提速也为用户体验带来了革命性的冲击。无可否认,智能手机已渗透到大众的日常生活,移动支付的应用更是改变了人们的消费模式。在调研中,有六成受访者愿意使用移动支付功能,其中一半会使用该功能进行小额支付,另外近一成受访者则表示无论任何金额都愿意使用移动支付。德勤中国电信行业主管合伙人林国恩指出:在移动互联网时代,用户对智能手机的依赖度提高,特别是年轻的移动互联网原住民一代对基于手机的娱乐、生活、工作、以及移动电商的接受程度都很高。

内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测深度学习有一定了解的研究人员技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSAGRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
内容概要:本文档详细介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)优化反向传播神经网络(BP)并结合核密度估计(KDE)的多变量回归预测项目。项目旨在解决多变量回归预测中的非线性建模与参数优化瓶颈,通过CPO算法优化BP网络权重偏置参数,显著提升训练过程的全局搜索能力预测准确率。同时,利用KDE进行残差分布建模,实现对预测结果的概率密度估计误差分析。项目涵盖了数据预处理、模型设计、参数优化、误差建模与性能评估等全流程,形成了一个系统化的多变量回归预测解决方案,适用于工业制造、金融分析、环境监测医疗健康等多个领域。 适合人群:具备一定编程基础,对机器学习特别是神经网络优化算法有一定了解的研发人员数据科学家。 使用场景及目标:①提升多变量回归预测准确性,特别是在处理复杂非线性数据时;②加速神经网络训练收敛速度,提高模型的实时响应能力;③实现预测误差的概率密度估计,为决策提供风险评估支持;④增强模型的鲁棒性泛化能力,确保在不同数据环境下保持稳定输出;⑤推动群智能优化算法在神经网络训练中的应用,探索其在多变量回归任务中的具体效果;⑥支持跨领域复杂系统的智能预测需求,满足不同行业对高精度智能预测决策支持的要求。 其他说明:项目提供了详细的模型架构技术实现步骤,包括Python代码示例,帮助用户理解实践基于CPO-BP-KDE的多变量回归预测模型。项目强调了CPO算法的全局优化能力、BP神经网络的强拟合能力以及KDE的误差概率建模能力,确保模型在实际应用中的高效性可靠性。此外,项目还讨论了如何应对多变量回归任务中的挑战,如非线性建模、参数选择、计算复杂度模型解释性等。
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