洗脑式的激励

本文讨论了外行老板常用的员工激励手段——洗脑式公司文化的局限性,并提出了物质激励结合良好公司文化才是提升员工积极性的有效途径。

近几年的工作中

遇到的老板都是外行

他们都有一个共通的特点

时不时的给员工洗脑

洗得不亦乐乎

但是效果往往是越来越差


洗脑的内容通常的是些将来的不确定的奖励,和一堆公司文化

例如股份,奉献,人生... 

全都是些很虚的东西

员工都不是猪

一次两次是有效果的

长期这样能行吗

最后就是全都免疫了


老板经常说让我把员工的积极性调动起来

然后不给任何权力

我真的有这能力 光凭一张嘴

就能调动一帮人我就不用打工了

调动一帮人自己创业不好


调动员工的积极性不能只靠一张嘴,然后不停的洗脑

最有效的方法还是物质上的激励

一套有效的物质激励制度

(单纯的固定工资制度等于没有激励,而且还有反效果)

这样就可以把员工的积极性发挥到60%~80%

然后在建立一套好的公司文化

就可以提高到接近100%


物质奖励满足的是员工的物质需求

公司文化满足的是员工的精神需求

精神需求是建立在物质需求之上的

不能直接越过物质到达精神层面

洗脑式的公司文化灌输可能很多人都经历过

作用有多大,时间有多长大家心里都清楚

















根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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