酒桌上的规矩

      工作了,有同事了;有上司了;不久后,就有下属了;做销售的有客户了;做采购的有厂商了; 一堆一堆的人际关系,有很多时候,就在酒桌上谈成了. 但酒桌上的一些小道理,你懂吗?

      大家可以参考一下下面的哟:

         第一,如果自己不能喝,丫就别开始第一口,自己端着饭碗夹了菜一边吃着去。   

         第二,如果确信自己要喝,就别装墨迹,接下来就是规矩了。   

  • 规矩一,酒桌上虽然“感情深,一口闷;感情浅,舔一舔”但是喝酒的时候决不能把这句话挂在嘴上。
  •  规矩二,韬光养晦,厚积薄发,切不可一上酒桌就充大。   
  • 规矩三,领导相互喝完才轮到自己敬。   
  • 规矩四,可以多人敬一人,决不可一人敬多人,除非你丫是领导。   
  • 规矩五,自己敬别人,如果不碰杯,自己喝多少可视乎情况而定,比如对方酒量,对方喝酒态度,切不可比对方喝得少,要知道是自己敬人。   
  • 规矩六,自己敬别人,如果碰杯,一句,我喝完,你随意,方显大肚。   
  • 规矩七,自己职位卑微,记得多给领导添酒,不要瞎给领导代酒,就是要代,也要在领导确实想找人代,还要装作自己是因为想喝酒而不是为了给领导代酒而喝酒。比如领导甲不胜酒力,可以通过旁敲侧击把准备敬领导甲的人拦下。   
  • 规矩八,端起酒杯(啤酒杯),右手扼杯,左手垫杯底,记着自己的杯子永远低于别人。自己如果是领导,知趣点,不要放太低,不然怎么叫下面的做人?   
  • 规矩九,如果没有特殊人物在场,碰酒最好按时针顺序,不要厚此薄彼。   
  • 规矩十,碰杯,敬酒,要有说词,不然,我tmd干吗要喝你的酒?   
  • 规矩十一,桌面上不谈生意,喝好了,生意也就差不多了,大家心里面了了然,不然人家也不会敞开了跟你喝酒。   
  • 规矩十二,不要装歪,说错话,办错事,不要申辩,自觉罚酒才是硬道理。   
  • 规矩十三,假如,纯粹是假如,遇到酒不够的情况,酒瓶放在桌子中间,让人自己添,不要傻不垃圾的去一个一个倒酒,不然后面的人没酒怎么办?   
  • 规矩十四,最后一定还有一个闷杯酒,所以,不要让自己的酒杯空着。跑不了的~   
  • 规矩十五,注意酒后不要失言,不要说大话,不要失态,不要吐沫横飞,筷子乱甩,不要手指乱指,喝汤噗噗响,不要放屁打嗝,憋不住去厕所去,没人拦你。   
  • 规矩十六,不要把“我不会喝酒”挂在嘴上(如果你喝的话),免得别人骂你虚伪,不管你信不信,人能不能喝酒还真能看出来。   
  • 规矩十七,领导跟你喝酒,是给你face,不管领导怎么要你喝多少,自己先干为敬,记着啊,双手,杯子要低。   

     1、不要主动出击,实行以守为攻战略;   

     2、桌前放两个大杯,一杯放白酒,一杯放矿泉水,拿小酒盅干杯,勤喝水,到酒桌上主客基本都喝8分醉时,可以以水代酒,主动出击;   

     3、干杯后,不要马上咽下去,找机会用餐巾抹嘴,把酒吐餐巾里;   

     4、上座后先吃一些肥肉类、淀粉类食品垫底,喝酒不容易醉;   

     5、掌握节奏,不要一下子喝得太猛;   

     6、不要几种酒混着喝,特别容易醉;   

     7、领导夹菜时,千万不要转酒桌中间的圆盘,领导夹菜你转盘是酒桌上大忌;   

     8、喝到六分醉时,把你面前的醋碟中的醋喝下,再让服务员添上……

 

【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 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、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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