深圳平均月薪6644元

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深圳平均月薪6644？有这么高吗？看来我们都拖后腿了。
2020年一线城市程序员工资大调查
juwikuang的专栏
01-05 10万+
人才需求 一线城市共发布岗位38115个，招聘120827人。 其中 beijing 22805 guangzhou 25081 shanghai 39614 shenzhen 33327 工资分布 2020年中国一线城市程序员的平均工资为16285元，工资中位数为14583元，其中95%的人的工资位于5000到20000元之间。 和往年数据比较： yea...
应届生平均月薪期望8431元
weixin_33690963的博客
12-12 177
据教育部消息，2019届全国普通高校毕业生预计将达834万人，再创新高。对于这些年轻人来说，今年的毕业季可谓赶上了一个好时候： 近日发布的《第十六届中国大学生最佳雇主调研综合报告》显示，今年六成以上企业的校园招聘需求较去年有所上升。 大学毕业生选择的第一份工作，往往也要挑选城市。 而对现在的年轻人来说，幸运的是，除了北上广深这些传统的一线城市以外，以成都、南京、杭州为代表的一批新一线城市也在快速崛...
java开发深圳平均工资_深圳2017平均工资100173元！！这次你又又又拖后腿了吗！？...
weixin_36006615的博客
02-26 722
原标题：深圳2017平均工资100173元！！这次你又又又拖后腿了吗！？ 最近深圳的天气我和烤肉之间真的只差一撮孜然简直热到原地爆炸虽然未来的几天即将开启雨雨雨的模式但是依然湿热不过大家也不要灰心毕竟有位名人曾经说过当上帝为你关上一扇门时还会顺便夹一下你的脑袋已经够绝望的盆友们，达姐是来雪上加霜的深圳统计局前几天发布了2017年深圳市城镇单位从业人员年平均工资数据公报城镇非私营单位在岗职工年平均工...
深圳2019四年java工资_2019年深圳最新平均工资报告 平均月薪超8000
weixin_30313365的博客
02-28 879
日前，相关单位发布了《2019年秋季中国雇主需求与白领人才供给报告》。报告显示，2019年秋季，全国38个主要城市的平均招聘月薪为8698元，环比上升2.9%，同比涨幅为10.8%。其中，深圳平均月薪超8000元职位占比51.8%从薪酬的分布情况来看，深圳地区薪酬水平很高，8000元以上/月的职位在职位总量中占比达51.8%，平均月薪6001元/月至8000元/月的占24.3%。十大高薪行业具体来...
广州平均月薪11710元，月薪5000的人不少吧
爱开发
02-06 854
据2022年第四季度《中国企业招聘薪酬报告》显示，2022年我国企业招聘薪酬整体在波动中上升，第四季度全国平均招聘薪酬10558元。排在第一位是北京13930元，第二上海13832元，第三深圳13086元，第四杭州11963元，第五广州11710元。没看错，广州平均月薪11710元。看到这一组数字不知道有多少的心灵受到伤害了，又有多少人表示严重拖后腿了。实在不明白，搞这种平均月薪意义何在。举个简单...
北京平均月薪已经18976了...
良月柒
06-16 128
程序员的成长之路互联网/程序员/技术/资料共享关注阅读本文大概需要 4 分钟。来自：网络，侵删推荐一个我自己写的程序员常用工具网站：http://cxytools.com涵盖了时间戳、JSON工具、随机数、UUID、文本对比等常用工具，复制URL可直达。以下是正文。日前，同道猎聘旗下猎聘发布《2023上半年人才流动与薪酬趋势报告》，报告显示，从2023年上半年趋势来看，越来越多的年轻人正涌向新一...
东莞php平均薪资,本科生平均月薪3572元！东莞高校发布2017届毕业生就业质量年度报告...
weixin_39644021的博客
03-20 253
东莞时间网讯 日前，广东科技学院发布了2017届本专科毕业生就业质量年度报告。该院2017届毕业生总数为3995人，其中本科毕业生有3277人，专科毕业生有718人。报告显示，该院2017届毕业生的平均就业率为99.75%，其中，本科生的就业率为99.73%，专科生的就业率为99.86%；毕业生的待遇方面，本科生平均月薪为3572元，专科生平均月薪为3075元；近8成的毕业生选择在珠三角地区工作，...
深圳月薪两万属于什么水平？
深度学习与计算机视觉
12-06 3363
链接：https://www.zhihu.com/question/361776418编辑：深度学习与计算机视觉声明：仅做学术分享，侵删作者：别丢掉https://www.zhihu.c...
腾讯员工平均月薪高达8.5万元，过来人教你普通人如何进大厂
2301_76643199的博客
07-11 1049
对于大多数的小伙伴而言，进入大厂工作可以说是最终梦想，诚然大厂的薪资和福利确实令人羡慕，但不得不承认，在其高薪的背后，他们的能力与努力，是绝对配得上这份收入的。其实无论在哪个公司哪个行业，只有足够优秀和勤奋，才会获得远超常人的收入。因此，想要进大厂的小伙伴，不妨把它作为提升自己前进的目标，将想化身为行动，无论结果如何，起码确实的提高自己职场竞争力。
白领平均月薪排行出炉 无锡白领平均月薪5196元
weixin_34112900的博客
05-03 138
2013年全国人均月薪排行 上海人均7112元居首全国人均月薪排行 苏州人均4009排名第八　　从第一季度城市人均薪水排行数据来看，平均月薪排名前十的城市分别为，上海、深圳、北京、广州、杭州、南京、大连、苏州、成都、厦门。上海以平均月薪7112元居首，其次为深圳，平均月薪为6787元；北京排名第三，平均月薪为5453元。　　值得关注的是，苏州作为非一线城市，以月人均薪水400...
df = pd.read_excel(file_name) data___=pd.read_excel(file_name)#取了一个应该不会重复的名字 data__ = data___.loc[:, ['经验要求', '文凭要求', '薪资待遇_平均月薪']]#把这里改成df # 对于分类变量，使用LabelEncoder转换 le = LabelEncoder() # 用了这四个指标预测 data__['经验要求'] = le.fit_transform(data__['经验要求']) data__['文凭要求'] = le.fit_transform(data__['文凭要求']) # data['公司性质'] = le.fit_transform(data['公司性质']) # data['规模'] = le.fit_transform(data['规模']) # 将数据分为特征X和目标y X = data__.drop('薪资待遇_平均月薪', axis=1) y = data__['薪资待遇_平均月薪'] # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练线性回归模型 reg = LinearRegression().fit(X_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_pred = reg.predict(X_test) data___['预测薪资待遇_平均月薪'] = reg.predict(X) # 计算均方误差 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) # 这个改成文件夹路径 data___.to_excel('深圳2023年求职信息预测.xlsx') del df['Unnamed: 0'] del df['公司性质_规模'] print(df.info) mape=np.mean(np.abs((y_test - y_pred)/y_test))*100 print("MAPE:",mape) # 展示预测结果 predictions = pd.DataFrame({'经验要求': X['经验要求'], '文凭要求': X['文凭要求'], '薪资待遇_平均月薪': y, '预测薪资待遇_平均月薪': data___['预测薪资待遇_平均月薪']}) print(predictions)
05-29
这段代码的功能是使用线性回归模型预测深圳2023年求职信息中的平均月薪，并输出预测结果和均方误差。 以下是对代码进行优化的方案： ```python import pandas as pd from sklearn.preprocessing import ...
将这代码进行修正，保障可以运行， # 阶段三 数据分析 df = pd.read_excel(file_name) data___=pd.read_excel(file_name)#取了一个应该不会重复的名字 data__ = data___.loc[:, ['经验要求', '文凭要求', '薪资待遇_平均月薪']]#把这里改成df # 对于分类变量，使用LabelEncoder转换 le = LabelEncoder() # 用了这四个指标预测 data__['经验要求'] = le.fit_transform(data__['经验要求']) data__['文凭要求'] = le.fit_transform(data__['文凭要求']) # data['公司性质'] = le.fit_transform(data['公司性质']) # data['规模'] = le.fit_transform(data['规模']) # 将数据分为特征X和目标y X = data__.drop('薪资待遇_平均月薪', axis=1) y = data__['薪资待遇_平均月薪'] # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练线性回归模型 reg = LinearRegression().fit(X_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_pred = reg.predict(X_test) data___['预测薪资待遇_平均月薪'] = reg.predict(X) # 计算均方误差 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) # 这个改成文件夹路径 data___.to_excel('深圳2023年求职信息预测.xlsx') del df['Unnamed: 0'] del df['公司性质_规模'] print(df.info mape=np.mean(np.abs((y_test - y_pred)/y_test))*100 print("MAPE:",mape) # 展示预测结果 predictions = pd.DataFrame({'经验要求': X['经验要求'], '文凭要求': X['文凭要求'], '薪资待遇_平均月薪': y, '预测薪资待遇_平均月薪': data___['预测薪资待遇_平均月薪']}) print(predictions)
05-28
predictions = pd.DataFrame({'经验要求': X['经验要求'], '文凭要求': X['文凭要求'], '薪资待遇_平均月薪': y, '预测薪资待遇_平均月薪': data['预测薪资待遇_平均月薪']}) print(predictions) ``` 主要的修正...
人大自主招收农村生源 要求家中三代内无大学生
郁闷阳光的专栏
10-31 1830
人大在其官网公布了2012年自主招生方案，学校将实行“校长直通车计划”和“圆梦计划”。获得这两个计划推荐的考生，将直接进入面试环节，通过面试就会取得预录取资格，只要明年高考达到生源省份一批录取线，人大就将予以录取。人大招办表示，“圆梦计划”每年拟选定50所县及县以下生源好、信誉好的中学。进入“圆梦计划”推荐序列的考生，原则上要求平时成绩排名为所在中学的前10%且家庭中三代之内无大学生的农村户籍学生
最从容的抢银行：监控拍下草帽大盗撬ATM机 猪篓背走50万
郁闷阳光的专栏
10-31 1219
农民老汉草帽大盗用菜刀铁棍，撬开银行ATM机，草帽大盗用割猪草的背篓装满50万元，草帽大盗大摇大摆地走出银行，这样的“草帽大盗”你HOLD住吗？草帽大盗是发生在四川的一个真实案例，银行监控拍下了他盗取50万元的全过程！ 牛B的人啊！大家去看看视频吧！
“逃离北上广”为何又“逃回北上广”
郁闷阳光的专栏
10-31 1208
这两年，有关逃离“北上广”(北京、上海、广州)的话题受到社会关注。近期，逃回“北上广”的话题引发了新一轮热议。“逃离”又“逃回”，其背后深层次的原因是“无法适应中小城市拼关系”。究竟，我们何去何从？
CPI泄密案
郁闷阳光的专栏
10-31 1066
去年5月以来，中国宏观经济数据多次被泄露，引发广泛社会关注。记者10月24日获悉，目前，该案件已立案侦查6件6人，有两副处级官员因此被判刑。
西门子1200多轴伺服步进FB块程序详解及其工业自动化应用 - 工业自动化 实战版
08-13
西门子1200伺服步进FB块程序的特点和应用。该程序由两个FB组成，分别采用Sc L和梯形图编写，支持PTO脉冲和PN网口模式，适用于多种伺服和步进电机。文中提供了详细的中文注释和关键代码片段，展示了其在不同品牌设备如西门子s120、v90、雷赛步进、三菱伺服等的成功应用案例。此外，还强调了程序的兼容性和灵活性，使其能适应多轴控制和复杂控制需求。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是那些需要深入了解和应用西门子1200伺服步进FB块程序的人群。 使用场景及目标：①用于多轴伺服和步进电机的精确控制；②适用于PTO脉冲和PN网口模式的控制需求；③帮助工程师快速理解和调试程序，提高工作效率。 其他说明：本文不仅提供了理论讲解，还有实际操作指导，确保读者能够在实际项目中顺利应用该FB块程序。
【C语言编程】函数调用规则与实现：函数声明、调用方式及参数传递详解
最新发布
08-13
内容概要：本文详细介绍了C语言中函数调用的相关知识。首先阐述了函数调用的一般形式，强调即使无参函数也需保留括号；当存在多个实参时，它们之间需用逗号分隔且数量与类型须匹配形参。文中特别指出不同编译器对实参求值顺序可能存在差异，如Turbo C++采用从右至左求值。其次，讲解了三种函数调用方式：作为语句执行特定操作、作为表达式返回值参与运算、作为参数传入另一函数。再者，强调了函数声明的重要性，包括库函数需通过预处理指令引入头文件，用户自定义函数若定义在调用之后则需要提前声明，明确了函数声明与定义的区别。最后提供了几个练习题，帮助读者巩固所学知识。; 适合人群：正在学习C语言编程，尤其是对函数调用机制感兴趣的初学者或有一定基础的学习者。; 使用场景及目标：①理解函数调用的基本规则，包括实参与形参的对应关系；②掌握不同编译环境下实参求值顺序的差异；③学会正确地声明和定义函数以确保程序正确运行。; 其他说明：文中还提供了几个实践题目，鼓励读者动手实现pow()、sqrt()函数及字符统计程序，以加深理解。此外，提及了fishc.com网站VIP会员可获取相关资源，支持网站运营和个人发展。
MATLABSimuLink环境下三相STATCOM无功补偿技术的研究与仿真
08-13
内容概要：本文探讨了在MATLAB/SimuLink环境中进行三相STATCOM（静态同步补偿器）无功补偿的技术方法及其仿真过程。首先介绍了STATCOM作为无功功率补偿装置的工作原理，即通过调节交流电压的幅值和相位来实现对无功功率的有效管理。接着详细描述了在MATLAB/SimuLink平台下构建三相STATCOM仿真模型的具体步骤，包括创建新模型、添加电源和负载、搭建主电路、加入控制模块以及完成整个电路的连接。然后阐述了如何通过对STATCOM输出电压和电流的精确调控达到无功补偿的目的，并展示了具体的仿真结果分析方法，如读取仿真数据、提取关键参数、绘制无功功率变化曲线等。最后指出，这种技术可以显著提升电力系统的稳定性与电能质量，展望了STATCOM在未来的发展潜力。 适合人群：电气工程专业学生、从事电力系统相关工作的技术人员、希望深入了解无功补偿技术的研究人员。 使用场景及目标：适用于想要掌握MATLAB/SimuLink软件操作技能的人群，特别是那些专注于电力电子领域的从业者；旨在帮助他们学会建立复杂的电力系统仿真模型，以便更好地理解STATCOM的工作机制，进而优化实际项目中的无功补偿方案。 其他说明：文中提供的实例代码可以帮助读者直观地了解如何从零开始构建一个完整的三相STATCOM仿真环境，并通过图形化的方式展示无功补偿的效果，便于进一步的学习与研究。
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