互联网职场:有人炫耀十几万年终奖,有人焦虑年后的大裁员

互联网行业年终奖丰厚,部分员工收到高达数十万的奖金,但同时也有公司因经营不善或战略调整进行大规模裁员,形成鲜明对比。

如果说哪个行业变化最多,可能就是互联网了。在这个行业里,每天有无数个公司成立,也有很多公司倒闭走人,互联网知识无时无刻都在更新着,不积极学习,不拥抱变化,很可能就会被其所抛弃。

互联网行业千千万,有的活得滋润,而有的却活得惨不忍睹。

先来看一波炫耀年终奖的互联网圈子。

互联网职场:有人炫耀十几万年终奖,有人焦虑年后的大裁员

 

有员工晒出了银行流水截图,税后达到了11万之多,还有工作仅仅三年的员工表示收到了9万多的年终奖,激动的手都在发抖。然而,这还不算,有华为员工表示这个年终奖只能算一般般的水平了。

互联网职场:有人炫耀十几万年终奖,有人焦虑年后的大裁员

确实,对于某些互联网明星企业而言,数十万的年终奖可能真的只是一般般的水平,效益好的时候,发上二三十万甚至百万都是时有发生的事情。

有人欢喜有人愁,有人炫耀年终奖,而有的人却在吐槽,称节后就迎来大裁员!

互联网职场:有人炫耀十几万年终奖,有人焦虑年后的大裁员

如上是某知名共享单车企业的裁员消息,如下也是年前裁了一波,年后继续优化裁员的某知名互联网企业旗下事业。

互联网职场:有人炫耀十几万年终奖,有人焦虑年后的大裁员

另一波互联网人在抱怨公司的裁员政策,这里面有名不经传的小企业,也有知名大企业,有些是经营不善没找到业务突破口,而有些则是战略调整而裁员。

对于那些过完春节欢欢喜喜来上班的小伙伴来讲,当听到节后就要裁员消息的时候,估计也是受了雷霆一击:弄啥?为什么过完春节公司就不行了,别人发年终奖,晒开工红包,我们发裁员大礼包!

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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