《2022年北海地区焊接工程师薪酬调查报告》揭示了该地区焊接工程师的薪酬状况,为行业提供了宝贵的参考数据。
这份报告详细分析了不同类型的企业的薪酬水平,帮助我们了解焊接工程师这一职业在北海地区的薪资分布情况。
报告中的“薪酬水平”部分展示了焊接工程师在北海地区的薪资范围。
数据显示,薪酬分布从较低的94,508元到较高的156,237元不等,反映出薪酬的广泛差异。
中位数(Median)为107,518元,这通常被视为平均薪资的一个稳定指标,因为它不受极端值的影响。
此外,报告还给出了第25百分位数(P25)、第50百分位数(P50,即中位数)、第75百分位数(P75)以及第90百分位数的数据,这些数值分别为94,111元、107,518元、117,835元和127,006元,这表明大部分焊接工程师的薪资集中在这个范围内。
接着,报告按照企业类型对薪酬进行了细分。
可以看到,“Foreign Owned Enterprises”(外资企业)的焊接工程师薪资中位数为100,672元,而“Joint Venture”(合资企业)的中位数为114,390元,这可能反映了外资和合资企业在薪酬政策上的差异,它们通常提供相对较高的薪资以吸引和保留人才。
相比之下,“Local Private Enterprises”(本地私营企业)的中位数为97,368元,略低于合资企业,但高于“State Owned Enterprises”(国有企业)的99,190元。
这可能与企业规模、经济效益以及行业竞争程度有关。
报告还显示,焊接工程师的年薪在100,000元至120,000元之间较为普遍,这可能是北海地区焊接工程师的主流薪酬区间。
然而,最高薪资可以达到152,361元,说明存在一定的高薪岗位,这可能与专业技能、工作经验、项目复杂度等因素相关。
综合来看,2022年北海地区的焊接工程师薪酬水平具有一定的竞争力,但具体薪资会受到企业类型、个人技能和经验等多种因素的影响。
对于求职者和雇主来说,这份报告提供了重要的市场参考,有助于制定合理的薪资策略和职业规划。
2025/6/16 2:41:29 183KB
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备注无比详细,格式美观,绝对看得懂!!基于启发式遗传算法的带容量限制的P-median设施选址问题(在N个需求点中找出P个点建设设施满足全部需求,各点设施建设有容量限制,目标为最小化距离与对应需求量的乘积),通过轮盘法进行染色体种群进化,数据部分可导入文件计算,可动态设置种群规模和繁衍次数。
2023/12/26 8:50:13 11KB c++ p-median 启发式算法 遗传算法
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influxdb是目前比较流行的时间序列数据库。
何谓时间序列数据库?什么是时间序列数据库,最简单的定义就是数据格式里包含Timestamp字段的数据,比如某一时间环境的温度,CPU的使用率等。
但是,有什么数据不包含Timestamp呢?几乎所有的数据其实都可以打上一个Timestamp字段。
时间序列数据的更重要的一个属性是如何去查询它,包括数据的过滤,计算等等。
Influxdb是一个开源的分布式时序、时间和指标数据库,使用go语言编写,无需外部依赖。
它有三大特性:时序性(TimeSeries):与时间相关的函数的灵活使用(诸如最大、最小、求和等);
度量(Metrics):对实时大量数据进行计算;
事件(Event):支持任意的事件数据,换句话说,任意事件的数据我们都可以做操作。
同时,它有以下几大特点:schemaless(无结构),可以是任意数量的列;
min,max,sum,count,mean,median一系列函数,方便统计;
NativeHTTPAPI,内置http支持,使用http读写;
PowerfulQueryLanguage类似sql;
Built-inExplorer自带管理工具。
2023/11/22 3:26:28 16.19MB influxdb 1.2.4 windows版
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主要是通过R语言,对日期数据进行处理,并补全缺失数据rawdata<-read.csv("C:/Users/li/Desktop/ss.csv",fill=F)#提取数据ss1,并组合数据-------------------------------ts1<-rawdata$ts1ts11<-as.Date(ts1,'%Y/%m/%d')false<-is.na(ts11)ts21<-ts11[!false]ss1<-rawdata$SS1ss1<-ss1[!false]library(zoo)data1<-zoo(ss1,ts21)#补全不规则数据(时间的缺失和缺失值)date1<-zoo(,seq(start(data1),end(data1),'day'))datanew1<-merge(data1,date1)datanew1[is.na(datanew1)]<-median(datanew1,na.rm=T)#提取数据ss2
2023/10/13 15:53:47 923B R语言 日期数据 缺失补全
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介绍FacilityLocation相关算法的综述性的经典文献,推荐研究P-Median和P-Center的同僚们阅读。
2023/9/19 9:53:27 6.25MB P-Median Location Allocation Algorithm
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡