开篇 | 各城市互联网公司盘点+23届春招招聘信息汇总

这篇博客汇总了23届春季招聘的互联网公司信息,涵盖北京、杭州、深圳、成都、西安、南京、青岛、厦门、苏州等地的知名企业,包括腾讯、阿里、华为等,并提供了招聘信息链接和各公司的详细盘点。

前言

前言:汇总各城市部分公司与春招信息。

一、23届春招招聘信息汇总

1、简介

  • 汇总各大公众号和求职网的春招信息,尽量每天更新。
  • 早投早好,边面试边准备。

2、招聘信息汇总

链接:[腾讯文档] 2023届春招招聘信息汇总


二、北京互联网公司盘点

1、思维导图

2、私企

  • 腾讯
  • 阿里
  • 美团
  • 华为
  • 百度
  • 快手
  • 京东
  • 网易
  • 滴滴
  • 用友
  • 贝壳
  • 搜狗
  • 旷世
  • 商汤
  • 优酷
  • 小米
多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源不确定性(如可再生能源出力波动、负荷变化等),提升系统运行的安全性与经济性。文档还列举了大量相关的电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、配电网重构等多个方向,并提供了YALMIP等工具包的网盘下载链接,支持科研复现与进一步开发。整体内容聚焦于电力系统建模、优化算法应用及鲁棒性分析。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化的工程技术人员;熟悉优化建模(如鲁棒优化、分布鲁棒优化)者更佳。; 使用场景及目标:①开展电力系统动态最优潮流研究,特别是含高比例可再生能源的场景;②学习和复现分布鲁棒优化在IEEE118等标准测试系统上的应用;③进行科研项目开发、论文复现或算法比较实验;④获取相关Matlab代码资源与仿真工具支持。; 阅读建议:建议按文档结构逐步浏览,重点关注模型构建思路与代码实现逻辑,结合提供的网盘资源下载必要工具包(如YALMIP),并在Matlab环境中调试运行示例代码,以加深对分布鲁棒优化方法的理解与应用能力。
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