不知道这些,加薪也是白加!

本文解析了加薪时需要注意的法律细节,包括是否需重签劳动合同、奖金与工资的关系、薪资制度的合法性以及劳动合同中薪资条款的重要性。
    恭喜你,辛苦了这么久,终于收到了加薪通知。但是,小编有必要提醒各位,加薪可喜,但有些细节值得你注意。煮熟的鸭子会飞掉,到手的薪资也未必就安全。读懂以下这些法律法规,防患于未然! 

首先,加薪要不要重签劳动合同? 

    《劳动合同法》里并未对加薪是否重签劳动合同给予明确规定,所以如果要重新签订劳动合同,那需要和企业进行协商。《劳动合同法》第三十五条:用人单位与劳动者协商一致,可以变更劳动合同约定的内容。变更劳动合同,应当采用书面形式。变更后的劳动合同文本由用人单位和劳动者各执一份。一般来说,企业对员工升职加薪都有自己的一套操作流程,比如邮件确认、公司内部通告等等,企业对于员工的加薪减薪、升职降职都属于企业的自主行为,但必须具备合理原因且不违反劳动法的前提。 

其次,各种奖金涨了,真的就代表工资也涨了? 

    根据《关于工资总额组成的规定》和《<关于工资总额组成的规定>若干具体范围的解释》规定:工资总额是指各单位在一定时期内直接支付给本单位全部职工的劳动报酬总额。其中包括计时工资、计件工资、奖金、津贴和补贴、加班加点工资以及特殊情况下支付的工资。所以,企业发放给员工的奖金应当是包含在工资总额中的。 

    但是,奖金这种事,话语权在企业。劳资双方对奖金的约定大致有三类原则:一类是合同约定,一类是制度规定,还有一类是由老板拍脑袋决定的。以上这三种不同的原则对用人单位的约束力度依次递减。通常而言,如果有劳动合同或者是补充协议约定的奖金,员工在争取合法权益时将会有据可循;但如果没有劳动合同约定的话,员工对此的话语权将非常之弱,即便是企业在制度中对奖金有所规定,也可以通过一些合法途径对制度作出修改。至于老板拍脑袋决定的奖金,更是得看公司业绩和老板的心情了。所以在谈加薪时一定要知道,公司答应你的加薪,到底靠不靠谱。 

第三,奇葩的薪资制度,你要多提防! 

    有一些企业把工资的一部分作为奖金,每个月扣除,留到年底再发,这种做法合法吗? 

    劳动合同中如果明确,双方约定的月工资中有一部分工资的发放时间是在年底,这属于对工资发放时间的约定,并不违法。但要注意的是,扣除作为奖金后发放的月工资不得低于当地最低工资标准。如果员工一旦离职,这些发放时间为年底的工资应当一次性发给员工,企业不得以离职为由,克扣员工工资。 

最后,劳动合同里没有写明薪资,这份合同到底算有效吗? 

    《劳动合同法》第十七条规定:“劳动合同应当具备以下条款: 

    (一)用人单位的名称、住所和法定代表人或者主要负责人; 
    (二)劳动者的姓名、住址和居民身份证或者其他有效身份证件号码; 
    (三)劳动合同期限; 
    (四)工作内容和工作地点; 
    (五)工作时间和休息休假; 
    (六)劳动报酬; 
    (七)社会保险; 
    (八)劳动保护、劳动条件和职业危害防护; 
    (九)法律、法规规定应当纳入劳动合同的其他事项。 

    劳动合同除前款规定的必备条款外,用人单位与劳动者可以约定试用期、培训、保守秘密、补充保险和福利待遇等其他事项。” 

    单就薪资显示不明确这点来看,并不影响这份劳动合同的有效性。根据劳动合同法规定,劳动合同对劳动报酬和劳动条件等标准约定不明确,引发争议的,用人单位与劳动者可以重新协商或者由仲裁机关,人民法院等有关机构根据相关规定予以确定。对于劳动者来说,最稳妥的办法,就是和企业协商,将约定的薪资当成补充文件签字确认,或是要求公司给予书面的薪酬确认。如果都没有的话,那就得要自己搜集证据,妥善保存好工资单或是银行流水。(完)


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任务描述 本关任务:根据第二、三、四关与本关知识点,用Python实现支持向量机,并通过鸢尾花数据集中鸢尾花的2种属性与种类对支持向量机模型进行训练。我们会调用你训练好的支持向量机模型,来对未知的鸢尾花进行分类。 相关知识 为了完成本关任务,你需要掌握:1.软间隔。 数据集介绍 数据集为鸢尾花数据,一共有150个样本,每个样本有4个特征,由于支持向量机是一个二分类模型,这里我们只利用其中两个特征与两种类别构造与训练模型,且支持向量机算法返回的值为1与-1,所以要将标签为0的数据改为-1部分数据如下图: 数据获取代码: #获取并处理鸢尾花数据 def create_data(): iris = load_iris() df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) df['label'] = iris.target df.columns = ['sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width', 'label'] data = np.array(df.iloc[:100, [0, 1, -1]]) #将标签为0的数据标签改为-1 for i in range(len(data)): if data[i,-1] == 0: data[i,-1] = -1 return data[:,:2], data[:,-1] 软间隔 假如现在有一份数据分布如下图: 按照支持向量机的思想,黄色的线就是最佳的决策边界。很明显,这条线的泛化性是很好,造成这样结果的原因就是数据中存在着异常点,那么如何解决这个问题呢,支持向量机引入了软间隔最大化的方法来解决。 所谓的软间隔,是相对于硬间隔说的,即之前我们所讲的支持向量机学习方法。回顾下硬间隔最大化的条件: min 2 1 ​ ∣∣w∣∣ 2 s.t.y i ​ (w T x+b)≥1 接着我们再看如何可以软间隔最大化呢?SVM对训练集里面的每个样本(x i ​ ,y i ​ )引入了一个松弛变量ξ i ​ ≥0,使函数间隔加上松弛变量大于等于1,也就是说: y i ​ (w T x+b)≥1−ξ 对比硬间隔最大化,可以看到我们对样本到超平面的函数距离的要求放松了,之前是一定要大于等于1,现在只需要加上一个大于等于0的松弛变量能大于等于1就可以了。也就是允许支持向量机在一些样本上出错,如下图: 当然,松弛变量白加,这是有成本的,每一个松弛变量ξ i ​ , 对应了一个代价ξ i ​ ,这个就得到了我们的软间隔最大化的支持向量机,模型如下: min 2 1 ​ ∣∣w∣∣ 2 +C i=1 ∑ m ​ ξ i ​ s.t.y i ​ (w T x i ​ +b)≥1−ξ i ​ ξ i ​ ≥0 这里,C>0为惩罚参数,可以理解为我们一般回归和分类问题正则化时候的参数。C越大,对误分类的惩罚越大,C越小,对误分类的惩罚越小。也就是说,我们希望权值的二范数尽量小,误分类的点尽可能的少。C是协调两者关系的正则化惩罚系数。在实际应用中,需要调参来选择。 同样的,使用拉格朗日函数将软间隔最大化的约束问题转化为无约束问题,利用相同的方法得到数学模型: max( i=1 ∑ m ​ α i ​ − 2 1 ​ i=1 ∑ m ​ j=1 ∑ m ​ α i ​ α j ​ y i ​ y j ​ x i T ​ x j ​ ) s.t. i=1 ∑ m ​ α i ​ y i ​ =0 C−α i ​ −μ i ​ =0 α i ​ ≥0 μ i ​ ≥0 这就是软间隔最大化时的线性可分支持向量机的优化目标形式,和之前的硬间隔最大化的线性可分支持向量机相比,我们仅仅是多了一个约束条件: 0≤α i ​ ≤C 编程要求 根据提示,在右侧编辑器补充 Python 代码,实现支持向量机算法,并利用训练好的模型对鸢尾花数据进行分类。 测试说明 只需返回分类结果即可,程序内部会检测您的代码,预测正确率高于95%视为过关。
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