提高沟通表达能力该看什么书?有哪些沟通书籍值得推荐?

《沟通与说服必读12篇》被推荐为提高沟通表达能力的首选书籍,它摒弃了理论灌输和鸡汤,用实用的方法论和案例,帮助读者从实际出发,提升沟通技巧。本书覆盖了沟通的艺术与科学,强调了沟通在职场中的重要作用。

提高沟通表达能力该看什么书?有哪些沟通书籍值得推荐?

提高沟通表达能力的书籍,我只推荐你看这一本:《沟通与说服必读12篇》。

并且仅此一本就足够了。

提高沟通能力的书籍,我只推荐你看《沟通与说服必读12篇》

 

之前我也看过很多沟通方面的书籍,并且几乎每本都号称能帮人提高沟通能力,然而结果却总是强差人意。甚至一度都想放弃,天生嘴笨,心想认命吧!

直到后来有一位朋友不经意间身我推荐了这本《沟通与说服必读12篇》。

购买过程有点小波折,几乎搜遍了各大电商平台都没能找到这本书,最后才发现这本书原来只能在其官网购买,并且价格还出其的贵(与一般书比)!

然而这些都不是重点,重点是当我买到这本书,刚看了不到半小时就深深被其折服了!

那是一种什么感觉呢?感觉自己以前的沟通类书籍都白看了有木有!

提高沟通能力的书籍,我只推荐你看《沟通与说服必读12篇》

 

太多的沟通方面的书籍都是各种抄袭、搬运和拼凑,并且逻辑混乱,要么就是给你猛灌鸡汤,要么就是通篇都是理论,反正就是不告诉你怎么从实际出发去提高沟通能力。

害得我还一直以为自己天性如此,天生就是沟通表达方面的朽木和笨蛋,却原来我的大好青春都是被耽误了啊!

从来都没有如此深切地感受到过原来“沟通”不仅是一门艺术,还更是一门科学:只要你遵循科学的训练方法,那么就一定能实现沟通能力的提升。

提高沟通能力的书籍,我只推荐你看《沟通与说服必读12篇》

 

更从来都没有想过原来“沟通”能在工作中发挥如此巨大的作用。以前都是单纯的以为“沟通”就是会说话、能与人搞好关系,却原来良好的沟通能力也直接决定了你在职场上能走多远!如果你是一名管理者,这种影响更是深远的!毕竟管理者和领导者就是要通过别人来达成目标,而在这一过程中“沟通”又扮演了最为重要的角色。

此外,《沟通与说服必读12篇》读起来也让人感觉十分轻松和愉悦。既没有晦涩难懂的理论知识也没有矫揉造作的鸡汤文,都是非常实在的大白话,并且处处都透露着沟通的哲理和智慧。

总之,这本《沟通与说服必读12篇》是成功地从各个方面刷新了我的“三观”哈。

就写这么多吧。

或许还有其他一些不错的能提高沟通能力的书籍,但到目前为止我还没有遇到,如果你遇到了,也欢迎推荐给我。

提高沟通能力的书籍,我只推荐你看《沟通与说服必读12篇》

 

综上,提高沟通能力的书籍我只推荐你看这一本,一本就够,并且绝对不会错!

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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