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。
在这里插入图片描述

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。
在这里插入图片描述

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。
在这里插入图片描述

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。。。。。
在这里插入图片描述

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

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值