打工的最高境界:和老板一起干

本文分享了在职场中获得成功的关键原则:与老板齐心协力、选择正确的领导、抓住公司面临的问题作为机遇、保持感恩之心、创造价值以及积极面对挑战。遵循这些建议可以帮助员工在职业生涯中脱颖而出。
 
打工的最高境界:和老板一起干! 做到这六点,你就是公司和团队的宝。 1、不要老想着做不顺就跳槽,哪个公司都有问题,哪个公司都有优点。 2、跟对领导很重要,愿意教你的,放手让你做的领导,绝对要珍惜。 3、公司的问题就是你脱颖而出的机会,抱怨和埋怨公司就是打自己耳光,说自己无能,更是在放弃机会! 4、心怀感恩之心,感谢公司给你平台,感谢同事给你配合。 5、为公司创造利润是你存在的核心价值,公司不是慈善机构。 6、遇到问题请先思考,只反映问题是初级水平,思考并解决问题才是高级水平。 谁能最后享受到胜利成果? 第一、能始终跟着公司一起成长的人。 第二、对公司的前景始终看好的人。 第三、在公司不断的探索中能找到自已位置的人。 第四、为了公司新的目标不断学习新东西的人。 第五、抗压能力强且有耐性的人。 第六、与公司同心同德,同舟共济,同甘共苦的人。 第七、不计较个人得失,顾全大局的人。 第八、雄心博大,德才兼备,有奉献的人!
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,是为了梳理总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),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)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...
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