想混的好点?先了解这些职场必知小常识...

本文针对职场新人在邮件沟通及有效提问方面存在的问题进行了详细解析,强调了清晰表达的重要性,并提供了实用建议。
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其实,挺不想聊这些常识类的话题。进入职场的同学,至少都说是读了十几年书,接触过各类形形色色的人。虽然书本上并不会教你这些常识。但是,基本的常识应该是知道的。

然而,老徐每天接触到的奇葩太多,忍不住还是简单聊聊吧。当然,此文必会引起很多人的不爽,但是那又怎样?我写我的,如有帮助,多看、多思考、多分享。如无用,忽略即可。

老徐的风格,不喜欢讲太多枯燥、无用的大道理,如果想去补理论,去翻几本书即可。聊点有用的、聊点老徐真实遇到的案例,如果能引发大家的一些思考,足矣。

1. 关于邮件

只要是在职场混过的,或者在学校读过几年书的,都知道邮件有几个必备要素。

如下摘抄一段关于邮件的观点:

如下内容不是规范,只是写邮件时的总结,请务必根据自己公司、团队的实际情况带入思考

保证把事情说明白
在1的前提下,尽可能短
必要时可以罗嗦,不要为了短而短
HTML格式与txt格式的选择,跟团队保持一致即可
写完后考虑一下受众的阅读体验
让自己的邮件易于检索
由简入繁,后而化简

翻译成人话就是:至少看到你的邮件,知道是干嘛的,需要我做什么?

OK,大家都知道:

老徐为了对大家有一些实实在在的帮助,一直有接受邮件提问,以及简历指导。

还有就是,老徐的邮箱经常会收到很多投递求职的简历

当然,还有很多其他的简历...

然而经常收到的简历是如下情况,导致几百封简历在那,完全不知道发送简历过来的这位同学是要干嘛

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如上简单帖几封比较典型的简历,完全不知道发送者要干嘛。
唯一知道的是:哦,这是一封简历,然而呢?

当然,老徐一向的风格是,收到的简历基本都会回复(虽然有些间隔时间会比较少),有时候会回复追问下,来这份邮件的目的是什么?

很多同学,从他个人的角度可能就郁闷了,心里肯定在想,老徐是个傻X,这都看不懂。

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然而,老徐想对你说,Too young !

OK,如上的几封简历可能是特例,老徐相信多数同学还是知道,邮件需要有个标题,正文,和附件的。
至于邮件正文,不是商务邮件,没必要太规范,知道你的来由,说清楚事就行。

关于邮件,有什么想说的,可直接底部留言。

2. 关于提问

关于提问话题,之前聊过多次,再次简单说几点提问的话题。

既然是请教问题,学会尊重他人,尊重知识。

提问之前,想清楚,你想问什么。

问出来的问题,至少是有答案的,带着脑袋去提问。

提问得到解答后,学会来个回应。

为何有如上几个观点?经历过会懂 !

有兴趣,可以在此公众号翻翻老徐以前的几篇提问的观点文。

** 3. 关于学习**

职场,最重要的还是学习能力。
老徐曾经写过多篇关于学习的文章,可去公众号翻翻。

补充几个观点:

如果你是刚入行的新人,可以通过视频方式学习。

否则,最高效、最有用的方式,还是文章 + 动手实践 + 总结。

至于理论知识,找本书籍,系统学学就好。

网上的太多资料,没啥用,不用收集太多。只会占满硬盘,你不会去看的。

老徐近期一直在分享的几个主题

对于Tester,想提升,想更好的发展,是必备技能:

Linux

Shell

Python

Jenkins

测试思维

简历

求职

面试

如上内容,都有对应文章,有兴趣自己去翻翻。

祝好

By IDO老徐

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IDO老徐,Tester,十年测试职业老鸟,分享原创职业观点,经验分享,答疑解惑(更多文章,关注公众号,回复你感兴的关键词直接查看:如简历 面试 求职 职业发展 深度技术文章 web app 自动化 性能 等等)。

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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