学会个人管理和自我管理必看的书籍推荐

职场中个人管理是必备技能,本文推荐4本经典个人管理书籍。《自我管理必读12篇》助你在职场常保卓越;《学会提问》培养批判性思维;《情商必读12篇》强调情商对职场的重要性;《非暴力沟通》教你有效沟通。

古往今来,任何事业成功的人都是十分擅长个人管理和自我管理的人,几乎无一例外。

在职场上,个人管理同样也是必备技能之一。

今天小编给大家推荐4本经典个人管理书籍,学会自我管理必看!

请注意,本书单中凡是涉及到「必读12篇」的书都仅能从12Reads官网购买哦,其他书籍一般渠道都有得卖。

1、个人管理书籍推荐之:《自我管理必读12篇》

个人管理书籍推荐,学会自我管理必看

 

这是一个充满机会的年代:只要你有足够的能力、抱负,不管出身为何,都能在自己选择的事业领域登上巅峰。不过,责任也总是伴随着机会而来。在职场中,你必须当自己的老板。你必须自行决定要在何处安身立命,知道何时该换职涯跑道,让自己努力投入工作,保持生产力。要做好这些事情,你必须深刻了解自己:不仅要认清自己的长、短处,也要知道自己如何学习、如何与别人共事、价值观为何、在哪里能做出最大贡献。

每一位职场精英、每一位高效能的领导人,都懂得自我管理的重要性。要想在职场上常保卓越表现,实现赢家人生,你必须发挥本能直觉并管好自己的情绪、时间、精力、职涯及能力等。为何聪明人的表现不如预期?如何乐在工作?如何与家人常保幸福?如何拥有正直的人生?《自我管理必读12篇》将引领你的工作、生活更上层楼。

2、个人管理书籍推荐之:《学会提问》

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在美国这本书被推荐为大学生必修书目,所谓必修书目,往往就是学起来不轻松的意思。但拥有批判性思维是具备理性思维的一种基础修炼。

就像现在无数专家都说股市要跌、房价要涨,或者激烈地唱着反调,那么我们应该相信谁?质疑谁?结论是唯一的吗?

这些都是让人脑壳痛的问题,在面对这些问题的时候,我们应该怎么去思考,去提问?反正,这本书我是一定要读然后研究一番的。

3、 个人管理书籍推荐之:《情商必读12篇》

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情商是一切自我管理和个人管理的基础,因此,这本书也是小编重点要读的书之一。

在决定卓越领导力的所有素质中,情商的重要性,是其他能力的两倍。并且,情商不仅只对领导者有决定性的影响,对各个层级、各类职务的人而言,情商的重要性都无与伦比。

作为领导自我、领导部属、领导团队、领导组织必备的软实力,高情商帮助你的事业跨越障碍。要成为卓越领导人,不只要才智出众,更要有「情商」!不管你再优秀、多能干,都只是具备了基本条件,而《情商必读12篇》将会是你纵横职场的必胜利器。

4、个人管理书籍推荐之:《非暴力沟通》

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只要是跟人有接触的工作都必须要学会沟通,但我们身边会沟通的人实在太少了。这本书是能让人之间沟通99%的问题都能得到解决。

我们时常会在情绪失控时说一些伤害亲人朋友的话,在平时与同事、同学的相处中,也可能因为一些误会口不择言激化矛盾。

我从来都认为“心直口快”、“刀子嘴、豆腐心”是在为情商低的人辩解,真正理性而智慧的人会时刻在意自己给别人带来的感受。

如果说《情商必读12篇》是“道”,那《非暴力沟通》就是“器”,它会教给我们怎样基于彼此尊重、相互理解的原则进行沟通。

内容概要:本文详细介绍了一个基于JavaVue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定JavaVue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方的例子。 简单的平方问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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