东哥发钱,大帝升官,禾赛,闻泰,ARM,海力士裁员

多家科技企业裁员、人事及薪资动态

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经典好文推荐,通过阅读本文,您将收获以下知识点:

  • 激光雷达龙头:禾赛科技被曝裁员:N+1,无年终奖
  • 手机ODM 龙头:闻泰科技被曝裁员:N+1后壮士断腕,出售9家ODM业务给立讯
  • 芯片架构: ARM中国裁员 30-40 人,裁员补偿“N+3”
  • 芯片生成商:SK 海力士子公司被曝裁员:赔偿 12 个月工资,子女学费全包
  • 京东刘强东:东哥又给江苏老家发现金了,60岁以上每人1万
  • 京东科技宣布:2025 年将实现全员平均 20 薪
  • 红米:王腾晋升为小米中国区市场部总经理,兼任REDMI品牌总经理
  • 小米:雷军辟谣小米只招35岁以下员工:只有招聘未来之星时才有年龄限制

激光雷达龙头:禾赛科技被曝裁员:N+1,无年终奖

有网友在脉脉平台上爆料称,激光雷达科技企业禾赛科技正在开启裁员计划,据相关消息显示,此次裁员比例可能达到数百人。赔偿N+1,无年终奖。

手机ODM 龙头:闻泰科技被曝裁员:N+1后壮士断腕,出售9家ODM业务给立讯有限。

昔日ODM 龙头:闻泰科技被曝被老美制裁后,上海,深圳,无锡,西安等地裁员多人,赔偿N+1,现在又被曝ODM业务买个立讯有限,昔日闻泰,华勤,龙旗 三家ODM代工老大,逐渐退出历史舞台,更加专注半导体业务。
12月30日晚间,闻泰科技(600745.SH)发布公告称,公司与立讯有限签署协议,将把旗下与产品集成业务相关的9家公司股权和经营资产转让给立讯有限或其指定方。

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芯片架构: ARM中国裁员 30-40 人,裁员补偿 N+3

近日,有网友在社交平台爆料,安谋科技(成立于 2016 年,也就是原先的 Arm China,是一家独立运营、中资控股的合资公司)CPU 开始裁员,团队约三四十人,赔偿N+3,年终奖正常,社保交到2月份。虽然听起来不多,但对于他们这种规模的公司来说,也是不小的震动。据悉,这也不是安谋科技第一次裁员了,去年二月份,安谋科技就曾开启过裁员措施,涉及近百人(90-95人),大多数是研发工程师,主要包括SoC(系统级芯片)、HPC(高性能计算)两部门

芯片生成商:SK 海力士子公司被曝裁员:赔偿 12 个月工资,子女学费全包

据媒体报道,日前业内人士爆料,称SK海力士旗下晶圆代工子公司SK海力士系统IC开始对员工重组。爆料称,SK海力士系统IC已收到以生产工人为主的国外员工和以上班族为主的韩国员工自愿退休申请。退休条件包括一年的基本工资、2500万韩元(约合12.3万元人民币)的慰问金、子女学费。据爆料,SK海力士系统IC重组是由于同行业低价竞争和市场状况长期放缓导致经营状况恶化。

京东刘强东:东哥又给江苏老家发现金了,60岁以上每人1万

1月1日,刘强东老家江苏宿迁光明村村民透露,已接到通知,2025年春节刘强东将再次给光明村村民发现金,“每家有几千元礼品,60岁以上老人有一万元”,具体发放时间已确定在8号,目前村主任在挨家挨户通知宣传。

京东科技宣布:2025 年将实现全员平均 20 薪

昨日,京东科技宣布落实20薪计划——2025年将实现全员平均20薪,与员工共享拼搏的硕果。这也是京东集团继公布2024年年终奖发放计划和超2万名京东客服涨薪通知后,在2024年底再次落地大规模加薪计划。

红米:王腾晋升为小米中国区市场部总经理,兼任REDMI品牌总经理

近日,小米公司内部人事调整传来新消息,王腾的职位再次发生变动,其微博认证已更新为小米中国区市场部总经理、REDMI品牌总经理。这一变动标志着王腾在小米公司的职业发展迈上了新的台阶,实现了从副总经理到总经理的晋升。

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小米:雷军辟谣小米只招35岁以下员工:只有招聘未来之星时才有年龄限制

昨晚小米创始人、董事长兼 CEO 雷军在直播中辟谣了“小米只招聘 35 岁以下员工”的相关传闻,他表示,小米只有在招聘“未来之星”的时候才有年龄限制,因为这是一个面对博士生的专项招募。

上个月中旬时,网上有传闻称“小米拒招 35 岁以上员工”,当时小米集团公关部总经理王化在微博发文辟谣,称公司招聘过程完全没有年龄限制,并对相关的谣言进行了三点辟谣

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### 使用Python进行闻泰科技股票数据分析 #### 获取数据 为了获取闻泰科技的股票数据,可以利用 `yfinance` 库来下载来自雅虎财经的历史股价信息。安装此库可以通过 pip 完成。 ```bash pip install yfinance ``` 加载所需的模块并抓取特定时间段内的日交易记录: ```python import yfinance as yf symbol = '600745.SS' # 闻泰科技股份有限公司在上海证券交易所上市使用的代码 start_date = '2023-01-01' end_date = '2023-12-31' df = yf.download(symbol, start=start_date, end=end_date) print(df.head()) ``` #### 数据预处理 清洗和准备用于分析的数据集非常重要。这可能涉及到缺失值填充、异常检测以及特征工程等方面的工作[^1]。 ```python # 填充任何存在的NA/NAN条目 df.fillna(method='ffill', inplace=True) # 计算每日收益率 df['Return'] = df['Adj Close'].pct_change() ``` #### 可视化探索性分析 绘制时间序列图有助于直观理解价格变动趋势和其他模式。 ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(14, 7)) plt.plot(df.index, df['Close'], label="收盘价") plt.title('闻泰科技 股票 收盘价') plt.xlabel('日期') plt.ylabel('价格 (CNY)') plt.legend() plt.show() ``` #### 构建预测模型 基于历史表现构建机器学习模型来进行未来走势预测是一项复杂但有趣的挑战。这里展示如何应用简单的线性回归方法尝试预测未来的调整后收盘价。 ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression X = df[['Open', 'High', 'Low', 'Volume']].shift(-1).dropna()[:-1] y = df['Adj Close'][1:] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) model = LinearRegression().fit(X_train, y_train) predictions = model.predict(X_test) accuracy_score = model.score(X_test, y_test) print(f"Model Accuracy Score: {accuracy_score:.2f}") ``` 请注意,在实际操作中应该考虑更多因素,并采用更复杂的算法如随机森林或LSTM神经网络等以提高准确性。
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