入职后力不从心?教你几招快速提升工作能力

本文分享了四个提升工作能力的关键点:学会述职,避免浮浅工作,自我增值和有效处理职场人际关系。强调了深度工作的重要性,建立个人知识体系,并介绍了CPR模型来解决职场冲突。通过实例和技巧,帮助读者提升工作效率和影响力。

如何能够快速提升自己的工作能力?
我也是自从加入了团队后,才意识到工作能力的高低远远要比学历来得重要的多。会做事永远比做好事更重要。
1,不会述职,只会加班,活该你不如别人
比如我刚加入新的运营团队第一个月,负责的事情基本都是比较杂的事情,每天都忙得晕头转向,几乎头一个月每一天都在加班,月底开总结会议写汇报总结,我竟然觉得没有什么重要的事情可以写,基本都是i一些零碎的事情,我这样写上去岂不是很搞笑。所以我我这是吃了不会述职的亏。看到其他同事即便一件小事,也能从自己工作内容中的感知认知,总结到产生的价值以及是否与公司战略同步,不得不说,学会述职是职场必备的技能之一。这大概就是“说的比做的好”淋漓尽致的体现吧。
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2,挖掘自己的工作内容,沉浸在自己的工作内容里,而不是每天都在做浮浅工作
每个人一开始做的工作基本都是会按照之前的人的套路做,因为这样做肯定不容易出错。但是这样其实是对自己的能力提升没有一点好处的。更好的办法应该是,尽可能的无限挖掘自己目前手上的工作内容,让自己的在这个领域的知识能力达到最大值,创造出新的价值,而且是不可替代的价值。所以在平时要可以安排深度工作的时间,尽可能把这个时间延长,最好是排除外界的干扰,这样才能保证自己的计划顺利进行。
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3,学会学习给自己增值,为什么看起来很努力,但就是不出成绩
看到这个标题我建议大家自己拿张纸列一下,自己都做过哪些为自己增值的事情。哈哈,可能大部分人都没有吧。其实还是自己没有一个搭建知识体系的意识,那就更不用说把知识和知识结合了,对这一点,希望大家可以围绕1个点去探讨,就是我在工作中遇到的问题,或者说我哪些行为导致我的工作不顺利,而哪些知识又是可以把这个行为改进的。围绕这个问题你可能就知道要去如何学习了。看看下面对知识体系的认知,也许你会有更深的领悟。
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4,借助CPR模型,应对职场人际关系
不管是同事,还是领导还是下属,总会有大大小小的冲突,这个应该是职场里最难搞的事情了。摔门,拍桌子,撕文件,一言不合就互相拉黑的同事关系,让本来就压力很大的工作最后终于崩溃了。有人的地方就有江湖,有江湖的地方就不会太平,而应对这些职场人际关系难题,最有效的方式自然还是沟通。在沟通中其实是可以发现,有很多是双方理解上的误区导致的理解偏差,所以只要把话说透说明白,问题自然而然就解决了(这是content),这种人与人之间的冲突不可能是一次的,你会和不同的人因为不同的事会发生更多冲突,这个时候需要你自己去建立一套应对的模式,什么人什么性格什么事都需要一套模式来随时应用,这是处理冲突最快速有效的式(这是pattern)。所有冲突处理的原则是不可以上海双方的关系,关系这个东西是很奇妙的,有时候修复很容易有时候很难,所以不管如果处理,最坏的结果就是不要去破坏这个关系。(这是relationship)。CPR模型的详细说明可以看下面的思维导图更清晰些。
事实上很多问题都是大家在说话时产生的问题,学会说话,才是真正的关键,下面时一段沈腾和郭德纲的对话,怪不得能被全国人民喜爱呢,这无缝转折夸人又不损自己的说话方式堪称教科书啊。。。。。
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好了差不多都和大伙儿分享完了,还有一些实用的资料我没有放上来,不过都能在mindmaster的“导图社区”能找到,都是思维导图整理好的,也有其他行业相关的内容,如果需要的话,大家就按下面的步骤下载吧,祝大家新年快乐,新的一年要有更大的进步啊!牛年冲冲冲啊!在这里插入图片描述

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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