2021-07-15

AutoSAR 实战之路

为啥学 AutoSAR

  1   就业广 :主流汽车电子产品都使用AutoSAR   
  2   薪资好 : 到招聘网站去找一下,AutoSAR 软件 月薪 一般中位数在30K,高级工程师月薪中位数在50K左右
  3   人才缺 : 市场上AutoSAR工程师数量 少,随着AutoSAR应用的普及,AutoSAR 软件工程师缺口日益增大
  
  一个毕业2年左右的普通汽车电子软件工程师,月薪一般在15K~20K左右;如果通过1~2个月左右实操,熟练掌握AutoSAR 工具使用,换下工作,薪资就能到 25~35K;后续如果在架构上再继续深入一个年,到架构师的位置上,月薪到达45K~55K很正常; 
   当然这个30K+  50K+ 和IT行业 比不算啥,更谈不上高薪,但是IT是用996换的,汽车电子行业不用996的,从性价比上不低。再则 IT是35岁可能失业的。。。

怎么学 AutoSAR

1 大咖教: 经验丰富的大厂大咖 从真实项目实战的 角度来手把手的传授使用经验技巧
2 工具操: 上真实主流AutoSAR工具反复操练;
3 项目调: 在真实的项目软硬件上实战调试 ;

唯有如此才能练就 公司中真正 需要的 AutoSAR技能!

到哪学 AutoSAR

QQ :1065970381 AutoSAR技术实战培训群

数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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