[转]可以让你少奋斗10年的工作经验

第一:不要认为停留在心灵的舒适区域内是可以原谅的。
         每个人都有一个舒适区域,在这个区域内是很自我的,不愿意被打扰,不愿意被push,不愿意和陌生的面孔交谈,不愿意被人指责,不愿意按照规定的时限做事,不愿意主动的去关心别人,不愿意去思考别人还有什么没有想到。这在学生时代是很容易被理解的,有时候这样的同学还跟“冷酷”“个性”这些字眼沾边,算作是褒义。
        然而相反,在工作之后,你要极力改变这一现状。否则,你会很快变成鸡尾酒会上唯一没有人理睬的对象,或是很快因为压力而内分泌失调。但是,如果你能很快打破之前学生期所处的舒适区域,比别人更快的处理好业务、人际、舆论之间的关系,那就能很快的脱颖而出。
        第二:不要把“好像”;“有人会……”;“大概”;“晚些时候”;“或者”;“说不定”之类放在嘴边。尤其是和上级谈论工作的时候。
        我十分痛恨听到的一句话是:“我晚些时候会把这个文件发给所有的人”;因为这往往预示着我必须时刻提醒他不要忘记。同样,以下这些言辞也会让人觉得厌恶至极:
“到时候有人会把那些东西都准备好”
“大概是明天”
“明天或者后天客户会过来拜访”
“好像他说……”
        似是而非的应答往往一样会暴露出你更多的弱点。可能是以下中的一个或几个:
1.你之前没有想到这个工作,或者一直在拖延。
2.你没有责任心,认为这些并不重要。
3.你应付上级。
4.你不敢说真话。
5.你喜欢逞能,答应一些做不到的事情。
6.你不能独立工作。
当你的上级在以上选项中怀疑的时候,潜意识中你已经同时具备了以上所有的弱点了。
第三:不要拖延工作
很多人喜欢在学习和玩耍之间先选择后者,然后在最后时间一次性赶工把考试要复习的东西突击完成。但是在工作中请不要养成这样的习惯,因为工作是永远做不完的,容不得你“突击”。又或者,当你在徘徊和彷徨如何实施的时候,你的领导已经看不下去,自己去做了。----这是一个危险的信号。
往往我们总是想把事情从头到尾全部想好了,才开始走第一步-----就摔倒了。
举个例子: 我小学的时候第一次给我一个喜欢的女孩子打电话的时候,想象了各种情况-------1,她接电话的时候在做作业。2,她在做作业,她妈妈接的电话。3. 她也很无聊,很想找人说话。4.她正在被父母训斥。 5.她正在想另外一个男孩。6.她父亲接电话。 7.她家正好来了什么亲戚,亲戚接了电话。 8.她接了电话,但父母就在身边,说话不方便。。。。。等等等等。我整整想了一个下午,想好了各种情况的心理准备和应对的策略。然后勇敢的拿起电话机,按下了那几个按钮。结果-------她不在家。
所以,当你徘徊不前而手足无措的时候,你要意识到你正在拖延工作。徘徊是因为害怕这个事情可能发生的后果需要自己承担或应付。工作的时候需要一种起码的自信,相信自己有能力,不管下一步是什么状况,我都能把它引导到我需要的那条线上去的。另外,告诉自己,不要想太多时间,如果不知道,就赶快求助,或想办法,苦恼和忧虑会给你更多的压力也会把剩下的时间蚕食殆尽。
第四:不要认为理论上可以实施就大功告成了!
这点太重要了,往往当真正实施的人开始做了才会发现计划完全等于鬼话。如果不亲自实践,做计划的人会早晚被实施的鄙视。永远需要提升自己的办实事的能力,而不是空谈。
第五:不要让别人等你
在任何情况下都不要让别人放下手头的工作来等你。在大学中可能只是同寝室的人的几句半开玩笑的抱怨,在工作上很可能导致你的潜在合作伙伴的丢失。
你在做一个工作的同时要知道别人的进度,而永远不要落后。这不像是在考试,你比别人做的慢,别人可以先交卷,你到时间了做不完你自己承受扣分。在工作中的情况是这样的:这是一场没有人能做完的考试,所有的人,都分配做一张试卷的不同部分,有的人分到的是阅读理解,有的人做的是完形填空,有的人做的是语法…… 然后大家做完了相互抄,这样,所有人都做完了。 如果大家都把各自的部分做完了,而你却还在没有做完,那么做得快的别人会开始做你的那部分题目,然后也是相互抄。慢慢地,大家会发现你的工作量完全可以由另外人来代替,整个团队中可以不需要你,这个时候,没有人从你这里得到试卷的答案,也没有人会给你他们的答案--------很不幸,你已经没有利用价值了。
请一定记住这个例子。
第六:不要认为细节不重要
在大学里,往往做事粗枝大叶,看看差不多就行了。相反,在企业里管理的精髓就在于将简单的事情做到细节。一个慌忙寻找保险箱钥匙的动作就很有可能丧失你晋升财务主管的机会。
公司的管理,其实需要的并不是把很难的事情做到90%----比如,优化管理层的核心工作流程、改变公司在当地政府面前的形象,提高产品质量,改善工作环境…… 而管理要做的是把每个简单的事情做到100%-----比如,把公司的每个人的档案都按照一定的规律整齐的存放起来、在门卫设立一个外来人员的签到台、把会议室多余的椅子拿走、和电视台讲好下个礼拜三来公司做采访、把试用装送到客户手里、在生产的咖啡上加一个口子、给下一期的封面人物拍照……等等如此。 如果你能把所有细节的问题都如实做到,那你才有开口升职的本钱。
第七:不要表现得消极,仅仅因为你所做的事情不是你的兴趣所在。
学会喜欢自己的工作,并把注意力放在日常工作能学到些什么上去。如果现在你努力的抱怨工作,那么接下来你就是努力的寻找工作。尽量少用“有趣”,“好奇”之类的词语来描述自己想要的工作,而是“充实”,“有成就感”,“乐意”之类。
第八:绝对不要把改善工作能力仅寄托在公司培训上
很多学生很看重所选的公司有没有培训,这说明,你不但不知道这个公司做什么,你甚至不知道怎样学习这些技能。
我们把参加培训和达到效果很幼稚的画上了等号。其实往往集体培训上所得到的信息是最没有实际操作价值的。永远不要期望单靠听课,靠老师把同样的东西给所有的人,你会得到比别人更多。把更多的心思放在观察和思考自己的需要上,找到问题的所在再通过观察和实践得到的答案才是真正的知识。
所以,刚刚开始工作,什么都不会,不要认为那样是正常的,因为公司还没有培训过呢!等我接受培训了之后,我就全都会了。如果你一无所知还等待别人会可怜你的无知而施舍你知识,那你会为你的无知而付出更多的智商。
第九:不要推卸责任
推卸责任是害怕的条件反射。不要认为别人看不出这点。
我记得我小学里的一件事情。我一次作业没有带来,老师要训斥我,说:你怎么老是作业不带?
我当时说:不是。。。。 当我正要支支吾吾时候,老师说:什么不是?你带来了没有?
我说:没有
老师说:那不就是没有带!什么不是!就是!
之后我就发现,我只是害怕承担责任而条件反射似的就说了“不是”,仔细观察一下周围,你会发现,身边有无数的人在用“不是”作为被责问之后的第一反应。
其实现在很多人面对工作也是这样,当上级责问的时候,很条件反射的就做出了推卸动作,然而这样的动作,接下来往往是无力的辩解,以及一些很粗糙的借口。这样会让上司感到你这个人很难沟通,并且很不真实。
第十:不要对自己说“我是大学生”
这点包涵了很多信息。
1.不要认为自己有多清高
2.不要仍然以学生的标准要求自己
3.不要感觉低人一等
4.不要等待别人的关怀
5.不要把这个作为犯错误自我安慰的借口
6.不要忘记搞清楚,公司究竟给自己的待遇是多少,老练些,这不是在做志愿者。

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中,纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变化,纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系,进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中,传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时,往往显得力不从心。 因此,智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位,其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制,成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内,粒子群优化算法(PSO)和反向传播神经网络(BP神经网络)是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术,它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解,该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能,在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络,它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整,从而达成学习与预测的目标。 在实际操作层面,反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷,因此被广泛部署于各类预测和分类任务之中。 然而,该方法也存在一些固有的局限性,例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参与神经网络优化时,能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度,有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法与反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络,通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细化调整,能够在预测纱线断裂强度方面,显著提升预测结果的...
植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
室内物体实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:室内物体实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4923张图片 验证集:3926张图片 测试集:985张图片 总计:9834张图片 • 训练集:4923张图片 • 验证集:3926张图片 • 测试集:985张图片 • 总计:9834张图片 • 分类类别: 床 椅子 沙发 灭火器 人 盆栽植物 冰箱 桌子 垃圾桶 电视 • 床 • 椅子 • 沙发 • 灭火器 • 人 • 盆栽植物 • 冰箱 • 桌子 • 垃圾桶 • 电视 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片为常见格式如JPEG或PNG。 二、适用场景 • 实例分割模型开发:适用于训练和评估实例分割AI模型,用于精确识别和分割室内环境中的物体,如家具、电器和人物。 • 智能家居与物联网:可集成到智能家居系统中,实现自动物体检测和场景理解,提升家居自动化水平。 • 机器人导航与交互:支持机器人在室内环境中的物体识别、避障和交互任务,增强机器人智能化应用。 • 学术研究与教育:用于计算机视觉领域实例分割算法的研究与教学,助力AI模型创新与验证。 三、数据集优势 • 类别多样性:涵盖10个常见室内物体类别,包括家具、电器、人物和日常物品,提升模型在多样化场景中的泛化能力。 • 精确标注质量:采用YOLO格式的多边形标注,确保实例分割边界的准确性,适用于精细的物体识别任务。 • 数据规模充足:提供近万张标注图片,满足模型训练、验证和测试的需求,支持稳健的AI开发。 • 任务适配性强:标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLO系列),便于快速集成到实例分割项目中,提高开发效率。
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