离家近的工作到底值多少钱?

调查表明,多数人单程上下班时间在1小时内。对于路程较远的工作,除了考虑薪资外,还需计入因交通拥堵造成的时间成本,平均每月可达880元。选择工作时应综合考量距离与薪酬。

 

       上班成本,除了钱还得算算时间。前程无忧本次调查显示,七成多受访者上下班(单程)时间在1小时之内,有43%的受访者单程上下班时间为0.5-1小时,有33%的受访者比较幸福,上班单程时间仅需30分钟;有22%的上班族比较辛苦,单程时间在1-2小时,也就是每天在上下班路上所花的时间是2-4小时。

  大家都希望自己的工作满足“钱多、事少、离家近”这三个条件。经常有网友在前程无忧论坛上发帖提问,其他条件相同,一份离家很远但薪水不错的工作与一份离家近但薪水一般的工作该选哪一个。其实这里面的差别就是路程远近到底应该折算多少钱?

  2015年8月底,高德地图发布《2015Q2中国主要城市交通分析报告》,报告根据高峰期拥堵延时指数发布了“中国十大堵城”,其中北京夺得榜首,杭州、广州、济南、大连、哈尔滨、深圳、上海、重庆、成都分列2-10位。

  高德地图在这份报告中特别指出,相比去年同期,2015年第二季度,在监测的全国45大中型主要城市中,有40个城市道路交通在恶化,其中一二线城市拥堵加重明显,通勤族因交通拥堵每日付出近40元时间成本。如果以一个月工作22天计,那么每月就要堵掉880元。简单讲,如果一份工作离家太远,比如单程在一个小时以上,那么得在你的期望薪资的数额上至少再加880元。(完)

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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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