年底勉强拿了个正常绩效

年底绩效考评的时候,部门领导本来是想给组内包括我在内的好几个人打个差评,但由于该领导刚入职半年多,转正不久,且最近部门离职率过高等原因,被组长劝说,最终全部给了正常绩效,侥幸逃过一劫。目前每月工资的构成是基础工资+绩效,如果是考核是差的话,年终奖会少一半甚至没有,并且直接影响第二年的月工资,几乎只有离职一条路。

绩效考评之前有很多迹象表明部门领导对我所在的组,特别是我和另外几个人不太满意。被逼无奈又去面试,结果面试流程还没完全结束,突然得到消息,因突发状况,招人的团队解散,流程终止,不得不感慨,世事无常。

部门领导在阿里系工作过几年,之前在网上看到过关于“阿里味”的吐槽,这次总算是切身感受到了。我是五月中旬入职,他比我晚了一个月,在他来之前,部门氛围一片和谐,欣欣向荣,自从他来了之后,乌烟瘴气。几乎每个月都有人因为忍受不了他而离职,并且他还卡了一个新同事的试用期,没让新同事通过,据说他在之前的公司就非常喜欢卡人。

网上说的阿里系的通病他全都有,具体就不吐槽了。

简历已经花了,至少熬到明年底再看情况了,希望他早点被干掉。

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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