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

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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