告诉你一个真实的北京文思创新

AD(Altium Designer)器件封装——立创商城导出原理图和PCB完成器件封装操作指南 官网:www.SZLCSC.COM以芯片为例器件类——>芯片类——>对应芯片确定芯片——>数据手册1:原理图2:PCB3:打开操作流程选中原理图——>文件——>导出——>AD1: ✔2:导出AD文件操作流程选中PCB图——>文件——>导出——>AD1: ✔2:导出AD文件1:PCB图2:原理图操作流程文件——>打开操作流程选中文件——>打开操作流程项目文件——>添加新的...到工程——>Schematic Library新原理图库操作流程项目文件——>添加新的...到工程——>PCB Library新的PC 阅读详情

我去年12月到的北京文思创新。
外包华为java工程师。 之前2.5年经验现在三年经验。(后来得知同组人的薪水都是不同的差别有2到3k) 确实有谈好了薪水又每月扣除500的事情,说干够一年给。 现在薪水5.5k(啥补助都没有,还是税前的。 剩下的就只有4800) 不给工资条 这样每月都克扣你70 80元的你也不好意思要去。估计要去也要不出来。(5000员工每人每月扣70 多少大家算吧 每年就有400多万)。
我不满意的地方:
1. hr面试时说的薪水6k 给offer时出尔反尔5.5k。(薪资方面诚信有问题) 薪资方面猫腻较多 你只要回去一算就明白。 特别注意保险缴费 要常去社保去查。 有时候他会给你说交4000却只交1800。 我就在第4各月时查出来了所以又给我改回来了。
2. 说不加班是你加的班他都不给你算加班。(加班过多) 天天加班你不干行吗,每天都到9点多。没有加班费9:30以后打车才能报销。
3. 说公司有薪水调整那是你要离职逼出来的。(过于小气) 3月份据说调薪水 但是好像没人涨工资 涨的都是主动去逼出来的。(你要有拿住他的地方就去冒险试试 如:不长就走人最管用)。
4. 经常去面试(外派项目都比较短)你永远都不知道你马上要去哪边工作。(外派工作地点不固定) 而且每个项目都要面试 如果你面试不上就要开除你。(好多人都是这个项目干的挺好的项目完了 有没有别的项目就被赶走了,而且给你的离职证明写的特别不好。基本都是员工上班不必努力准予辞退。)
5. 面试是说项目中表现好有奖金。一组人8个没有拿到的十大家都不好吗?(没有任何奖励和项目奖金没有其他各种福利年终奖也很少不到1k 感觉没有人情味 )
6. 经常开人而且是公司原因却强行要求员工签署自愿离职。

(工作不稳定) 按项目派人半年的功夫 软件园港湾国际 金融街的新胜大厦 华三都去过了每个项目也就干3到4个月(不管你是否家远,都是强行安排 天天加班不给加班费 打车托着你 你不急了就不报)不去就开除你。 我没有说一句脏话,我只说事实。

 

--------------------以上为转贴,下边为亲身经历-------------------------------------------------------------------

我本人也接到过文思的面试打电话,说是做一个ERP。因为和其他的面试冲突,所以就想反正也去不了,先探探口风,“我至少要6K税后”。当时她就回了我一句“这样的薪水至少要十年的工作经验呢。。。。。。”我当时没说啥,把电话挂了。

111. 如何创建 SAP ABAP 锁对象(Lock Object)和加锁以及解锁函数 至此,我们完成了 ABAP 系统锁机制和加锁解锁函数的介绍。有了这些基础知识,大家就能在实际工作中,使用 Lock Object 和加锁解锁函数,编写出支持并发访问控制的 ABAP 应用程序了。 阅读详情

相关推荐

Halcon —— 图像像素类型与转换

图像类型 就目前工业领域主流的图像处理工具halcon来讲,有以下几张图像类型:‘byte’, ‘complex’, ‘cyclic’, ‘direction’, ‘int1’, ‘int2’, ‘int4’, ‘int8’, ‘real’, ‘uint2’,具体含义如下图所示。相互间的转换可通过convert_image_type算子完成,但盲目转换会导致图像像素值异常。 ‘byte’ 每像素1字节,无符号 值范围: (0到255) ‘int1’ 每像素1字节,有符号 值范围: (-128到127) ‘

baidu_35536188的博客 1万+

文思创新软件技术有限公司

Worksoft(文思创新)是1995年成立的美国独资的软件企业,是中国软件外包行业的开拓者和先行者。我们面向全球,为客户提供应用软件开发与维护、全球化、测试&质量保证、业务流程外包(BPO)、和套装应用软件等多方面的服务。Worksoft的业务面涵盖了High Tech、IT、通信、金融、民用航空、制造业、零售业等众多的专业领域。在我们

袁德俊的专栏 4517

Android:Google三方库之Adjust集成详细步骤

Android为APP添加google adjust功能

学习就是我的个性 4473

文思创新(杭州)面试

今天去文思创新面试,这笔试题出的,绝大部分都是概念题,给我难为的,什么是事务,事务的特征,什么是异常,为什么要处理异常,什么是ORM,列举出5种常见的运行时异常,5种常用的JAR包以及它们的作用,session和request常用的三种方法及其作用,简要列出文件的读写操作,用static和final修饰的区别,什么是实体完整性,什么是参照完整性,继承和多态的区别,接口存在的意义,面向对象的概念,以...

iteye_18108的博客 204

qt实现程序密钥注册功能,MD5加密+AES加密,并实现一台电脑系统一个密钥

qt实现了一个给自己软件加密的功能。 原理是: 需要被注册的软件第一次运行的时候,在系统的注册表里面注册一个键值,如下: 这个值作为生成密钥的用户识别号,然后生成密钥文件key.db,把这个key.db文件放到软件执行目录下,即可完成软件的注册并正常使用软件。 软件第一次打开的界面及密钥生成工具软件界面如下: 将密钥生成工具软件生成的key.db放到软件执行目录下之后,软件即可正常使用,如下图: 代码使用了MD5加密 外加 AES加密, 解密和加密的核心代码如下: QSt.

weixin_43935474的博客 4127

在URP中正确写入Sprite深度以使用DOF

我准备在文字冒险中加入景深的效果,但是因为unity内置shader的缘故,sprite是不会写入深度的,而如果要使用PostProcessing的DOF效果的话,是必须要将半透明物体的深度正确写入Depth Buffer的,这篇消耗了我大量精力的文章就是要介绍正确写入的方法。 其实,如果只是要在2D游戏中实现类似于景深的效果,不写入深度其实也是可以的,我找到的有两种方案:一种是实时对Sprite进行模糊计算;二是直接使用离线预模糊的图片,根据强度进行混合。 离线预模糊 虽然这两种方法都可以比较简

FREEstriker的博客 2729

程序员新公司入职被拒 只因离职证明多了一句话!

程序猿(微信号:imkuqin) 猿妹 整编 新闻报道来自:成都商报 近日,成都一名程序员被新应聘的公司通知入职,然而因为原公司给他出具的一份离职证明上,记载了一句“该员工在项目未完成情况下因个人原因离职”,让他最终被新公司拒绝。 业内人士表示:" 在 IT 行业,程序员没做完项目就离职,对公司影响很大,因此用人单位都很忌讳。"如今他已经不敢再到同行公

程序猿 1万+

从零到一:如何用GraphRAG Visualizer打造你的第一个3D知识图谱

本文详细介绍了如何使用GraphRAG Visualizer从零开始构建3D知识图谱,涵盖环境准备、Parquet数据处理、可视化操作及高级分析功能。通过简洁的步骤和实用技巧,帮助用户快速掌握这一强大的知识图谱可视化工具,提升数据分析和关系挖掘效率。

rock5的博客 216

对美软件外包快乐并痛着

北京中关村软件园八号楼上,巨大的"Peoplesoft"招牌格外醒目,美国仁科(Peoplesoft)软件公司的研发中心就隐身在这栋方方正正的建筑的三层。而实际上,这家研发中心目前并不归仁科所有,而是属于文思创新软件技术有限公司--一家地地道道的中国公司。去年3月,文思与仁科签署协议,以BOT(建设-经营-移交)的方式为仁科兴建了这家研发中心。 三层的另一侧与仁科遥遥相对的是文思自己的办公场所。站

天行健 ● 君子以自强不息 2459

运维简历优化指南,DeepSeek助您运维简历秒变高分!

例如,当掌握了新的运维技术,如 Serverless 架构的运维管理,就将其添加到简历的专业技能部分,并简要描述在相关项目中的应用情况和成果,如 “在 [项目名称] 中,负责 Serverless 架构的运维工作,成功实现了应用的低成本、高弹性运行,降低了运维成本 30%”。上传简历至 DeepSeek,并输入指令:“请根据以下岗位招聘要求,帮我重新解构我的简历,按照【教育背景→实习经历→项目经历→个人评价→技能证书】的模块,输出一份符合下述岗位的简历,提升我的求职竞争力。

大模型大数据攻城狮的专栏 1465

从被秒封到稳过Cloudflare!Canvas/WebGL/WebRTC多维度浏览器指纹隐身全实战

反爬和反反爬,本质上是一场持续的博弈,没有100%的隐身,只有不断升级的伪装。网上很多教程只给了个基础的噪声代码,却没讲透反爬的检测逻辑,导致你用了还是被封。这套方案的核心,不是简单的API重写,而是站在反爬的角度,模拟真实用户的所有特征,保证所有指纹的一致性、合理性、完整性。目前这套方案我用了半年,跑了上千万次请求,稳过国内国外99%的主流反爬平台,没有出现过一次因为指纹关联导致的批量封禁。大家有什么更狠的反爬场景,或者更好的伪装技巧,欢迎评论区一起交流。

专注于Python爬虫开发,分享爬虫技巧、项目实战与反爬经验,使用Scrapy、BeautifulSoup等工具,解决数据抓取难题。 1193

告诉你一个真实的北京

看看,说的挺对,哈哈。 http://photo.weibo.com/1742566624/wbphotos/large/photo_id/3557497258440036?refer=weibofeedv5

学习记录 1095

【WRF理论】配置诊断变量 &diags

【WRF理论】配置诊断变量 &diags

WW、forever的博客 136

RabbitMQ 面试题

你发一条消息,在网络上并不是一个整体飞过去的。如果消息比较大,RabbitMQ 的底层协议会把它切成多个数据包(帧),按顺序发送,Broker 收到后再拼起来。假设线程 T1 和 T2 同时用同一个 Channel 发消息:T1 发消息 A,被切成三个帧:[A1] [A2] [A3]T2 发消息 B,也被切成三个帧:[B1] [B2] [B3]如果没有任何保护,这两个线程的帧可能交错到达 Broker,变成 [A1] [B1] [A2] [B2] [A3] [B3]。

互联网叫兽 452

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

基于 TVM Relax BYOC 扩展 Example NPU 后端:从跑通官方流程到自定义算子融合

至于 codegen 要不要补,取决于 Example NPU 的实现细节——先跑通分区验证,再决定是否深入 codegen,是更稳妥的路径。而「扩展一个原本不支持的融合模式」这件事,恰好能证明你不是照着教程抄了一遍,而是真的理解了 BYOC 的分区规则是怎么工作的。),那么新模式即使被切出来,codegen 阶段也可能报「不支持的算子」。如果 Example NPU 的 codegen 是「按算子名硬编码」的,那么新模式切出来之后,这句话本身没问题,但偏「结果导向」,面试官会追问细节。

Maxwell_Newton的博客 273

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

上一篇: .net 经典笔试题(字符排序)
下一篇: freetextbox 保存的时候报错 __doPostBack(dotNetName,'Save');
libinlink
博客等级 码龄19年 41粉丝 10原创
评论 2
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值