10大最愿意以貌取人的职业排行

 

10大最愿意以貌取人的职业排行

    1、机关门卫。
  经典场景:一长相土气的老人来到市政府机关门卫值班室。------同志,请问王××在吗?------喂,老头,你胆子不小啊,敢直呼我们市长大名?------俺是找他有事啊。------别没事找事,去去去,你找他能有什么事?------他是俺儿子。
  
  2、酒店服务员。
  经典场景:一头发有点凌乱的男子来到五星级酒店大堂。------请问,这里酒店总统套房多少钱一天?------总统套房?谁住?你吗?这可是要美金结帐的啊?------没关系,我暂包租3个月吧。

  3、商场营业员。
  经典场景:一手上拎着超市塑料袋的中年女子走近商场珠宝柜台。------小姐,麻烦您把5克拉的钻戒拿出来给我看看。------看看可以啊,你隔着柜台玻璃就可以看到了啊。------不可以拿出来看吗?------哼,你买的起,我就拿啊。------那好吧,我买少一点,就拿4颗吧。

  4、教师。
  经典场景:一有点驼背的中年男子被孩子的班主任进了学校。------你是×××孩子的家长?在哪上班啊?------在市教育局工作。------哦,在市教育局工作?是看门的还是茶水房的?------怪不好意思的,我是局长。

  5、售楼小姐。
  经典场景:一骑着自行车的男子来到高档楼盘售楼处。------请问你们这还有别墅卖吗?------有倒是有,不过我们这里可没有普通楼盘卖,你最好到别处去看看吧。------不用了,就是那个2000万元一幢的别墅,买2幢吧。

6、出租车司机。
  经典场景:一外地口音的拎包男子上了辆出租车。------喂,你去哪?------师傅,请把我送到机场。------机场蛮远的啊,起码要两个半小时。------不会吧,我就在机场上班。就算堵车,最多半小时就到了啊。

  7、护士。
  经典场景:一七十多岁的瘦巴巴的老人住进了医院。------×××床,你这个月的医疗费已用光了,今天请你搬出特护房。------我继续交钱可以住这吗?------交钱也不行。------那我是你们院长的老丈人也不行吗?------哎哟,您老怎么不早说呢,您提交钱的事多见外啊。

  8、人力资源经理。经典场景:一相貌普通的男子前来一家知名公司人力资源部应聘。------你是国内哪所名牌大学毕业的?------我是在国外读的书,美国耶鲁大学毕业。------你应聘的是哪个部门的岗位?------抱歉,我应聘的是贵公司的副总经理。

  9、交通警察。
  经典场景:一辆轿车因违章被交警拦下。------你为什么开着车打手机?------对不起,我认罚。今天因赶着上班开会,忘记带钱包了,能不能换种方式处理呢?------不行,就算你是市委书记也不行,法律面前人人平等。------这是我的驾照,你先扣下吧。------啊?您是市委李书记啊,实在对不起,我拦错了啊,对不起!

  10、演员。
  经典场景:一满口土话的老妇要见一位当红女演员。------哼,真是林子大了什么鸟都有,连乡下老太太都要见我,告诉她,就说我不在。------你还是见一见她吧。------不见就不见,怎么着?你以为我是谁啊,谁想见我就得见?------她可是×××大导演的老妈啊。------你怎不早说呢?现在我就去看她老人家去。

                                                       ——来源不明!

【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法通过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行统一建模,构建出整个微电网的集中状态空间模型,并在此基础上实施线性化处理,便于后续的小信号分析与稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤,包括电路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导,终通过Matlab代码实现模型仿真验证,展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事微电网、新能源系统建模与控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网中多变换器系统的统一建模方法;②理解状态空间平均法在非线性电力电子系统中的应用;③实现系统线性化并用于稳定性分析与控制器设计;④通过Matlab代码复现和扩展模型,服务于科研仿真与教学实践。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程,重点关注状态变量的选择与平均化处理的数学推导,同时可尝试修改系统参数或拓扑结构以加深对模型通用性和适应性的理解。
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