13条职场新人最需要的建议


很多新人刚步入职场,觉得很茫然,带着理想来,带着失望走,磕磕碰碰了几年才稳定下来,都说职场的水很深,其实如果我们在一些细节上多加注意,我想我们新人碰到的问题很多都可以迎刃而解的。

1、不要浮躁

我们的新人都是从学校刚出来,怀着对将来美好的憧憬进到公司,可是看到的却是与自己期望值相差很大的现状,这个时侯大家就会觉得这家公司可能不是我想要的,出去可能可以找到更好的,扑通一声跳了出去。

到了另外一家,发现好像好一点,但是跟理想中还是有差距,算了先做着吧,做着做着又发现好像没什么机会,还要受气,这怎么行,另谋高就吧,扑通一声又跳了出去。

最后又找到了一家,这个时候发现自己的同学好像升职的升职,加薪的加薪,而自己却还在基层苦苦挣扎,心情那个郁闷啊,于是拼命表现,拼命做业绩,结果发现短期内还是没有效果,心里那个浮躁更甚了,心里想看来每人识得我才了,还是换个地吧,扑通,又跳了。

这不是讲故事,而是现实中存在的,以前有,现在仍然有,以后还将有。

浮躁是职场大忌,要干得好,首先要沉下来,现在尽管不如意,但是要相信困境是暂时的,只要我一直在努力,就有出路。

2、好奇心

我遇到过很多的新人,都感觉很多人缺少好奇心,对新鲜事物好像习以为常,但是你问他的时候他又不知道,这样的新人由于缺少好奇心就少了发现新知识的机会。

3、多做事

说到做事,我想很多新人都很有感触,在刚到公司上班的时候基本是无事可做,要么老员工怕你不会做把事情搞砸了,要么是你自己不知道该干什么,我们有这样的体验,一些简单的事可以让新人做的,但是新人却很少说我来做吧,或者是当新人提出我来做吧的时候,老员工会说不用不用,其实我们都知道中国人的不用是客套话,作为新人你可千万别认真,一听不用你就不做了,如果是真不用,当你再三提出让你来做(简单的事)的时候,老员工还会拒绝的,要不然就是撒手让你来了。

多做跟少做其实是态度问题,多做大家会说你积极,少做大家会说你缺乏主动,所以,如果能够在一些力所能及的事情上多做,我想对尽快融入团队和尽快获得大家的认可会有所帮助。

4、屏蔽消极影响

新人由于初涉职场,很多时候是很容易受到周围同事、上司的影响的,我记得好几年前我刚到一家公司的时候,有一位老员工就跟我说他不久就要走了,在这里做没意思,这样的话我听了不知道多少遍了,然后我在这种消极的影响中把公司存在的一些企业常见的问题放大化了,接着心态发生了变化,觉得我没办法在这里呆下去了,最后我干了8个月就走了,而那位我刚进去就说要走的人据说到现在还没走呢,职场中各色人都有,有的人喜欢抱怨,有的人极端,当我们跟这些人接触的时候,就很容易受到消极和极端的情绪的影响,从而影响了自己对公司的看法,最后吃亏的是谁?屏蔽消极的影响,尽量减少跟这些人接触。

5、不计较得失

小刘是刚毕业的大学生,到一家公司上班,上班没几天领导就让小刘参与一个项目,本来第二天安排小刘休息的,由于项目很紧,要在第二天完成,领导也没说让小刘回来帮忙,但是小刘自己主动提出回来帮忙,他说反正我休息也没什么事,我回来帮忙吧,最后项目很顺利完成了,而小刘也给领导留下了很好的印象。

作为新人,不要太计较得失,得与失本来就没有定论,当你觉得是“得”的时候,在别人眼里(特别是你的上级)却有可能是“失”,而当你觉得多付出好像是自己吃亏(就像上面的案例)的时候,可能结果却是“得”。

6、记录和总结

刚到一家公司,我们对新的职位的工作肯定有很多不懂的地方,可能当有人问你还有什么不明白要问的吗,一下子却想不起来,我却经常跟很多新人说,其实我们可以养成一种习惯,刚到公司上班时,每一天记录下来今天学了什么,上司交了什么给我们做,当在工作中发现问题(不懂的地方),先记录下来,然后寻机会请教同事或上司,这样的习惯坚持下来一段时间后,你会发现你对岗位掌握的速度远比你预期的要快,而这种习惯也会得到上司的赞同。

7、多观察思考、少发表意见

我近来接触到一些新人,我比较喜欢跟他们聊聊天,然后问问他们一些感受的话,当然聊聊也会聊到对现在工作的一些了解,结果发现大部分对工作还仅仅是停留在表面上,只知道怎么做,一旦问到那么为什么要这么做的时候,十有八九就支支吾吾不知所云了,后面我跟他们说我们在工作的时候是不是可以多去观察一下一些现象,在做事的时候想想我为什么要这么做,一旦自己解答不了疑问,这就是自己成长的契机了。当中遇到一个新人,我问他,明年这个时侯如果你还是这种状态,你觉得这是你想要的吗?他说那当然不是,那么如果你还是象现在这样仅仅停留在做什么的阶段,不去观察、思考,你觉得你可以获得更多???

在去年我遇到几位某个学校的实习生,他们给我的印象都是具有激情的人,做事主动,积极,但是周围的同事貌似对他们抱有敌意,后面一打听才知道这几个新人在写报告的时候,发表了很多自己对于岗位的意见,而这些意见是针对目前该岗位存在的问题的(让大家觉得你找起了我们的问题了),其实有些意见还不错,但也有一些由于对整个事态不太了解所以有失偏颇,最后当上面领导问及这些实习生怎么样的时候,大家的评价都是一般般。刚到一家公司,新人当然有很多意见和建议要表达,但是更要关注自己是否完全了解所要表达意见的全部,也要关注意见对于同事的影响,提建议是好事,但是不要过量和过度。

想写这篇文字大概是今年初吧,当时接触了很多新人,想把自己对于新人如何适应职场的个人经验总结一下跟所有的新人分享,我想我的经验并没有什么创意,都是大家在工作中遇到的,也不期待所有人都能认同,如果其中有一句话能对您有所启发,那已经是我的荣幸了。

8、写报告

新人刚到公司上班写报告是在所难免的,可能是因为新人还没有习惯写报告的,我听过很多新人都说不知道写什么,结果很多人写出来的报告拼凑到一起也就是一页纸,且内容很空洞,比如我来了几天了,学了什么东西,掌握了什么东西,说是流水账可能还没有流水账的可读性,说是感想,倒不如说是记录,说实话,这样的报告我看了开头就不会往下看的了,而对写这样报告的新人也就不会太有印象。

我想很多人都会有这样的感想,做得好同时也要会表达,报告很多时候就是我们表达工作的一种方式,特别是我们新人,因为刚进公司,基本都是从最基层做起,那么如何让领导看到你的表现呢?报告就是一种很好的展现方式,把自己在岗位写的东西写出来,把对于公司的感想写出来,把自己对于岗位工作的意义写出来,把自己对于岗位的一些有建设性的建议写出来,我想领导会看到一个有思想性的新人,新人与新人间,说谁的表现更好一点往往也是体现在类似于报告的一些小细节上,你做得好,自然就更受关注了。

9、明天会更好

新人刚进公司时我想最难熬的应该是从到岗学习到正式独立工作这段时间,这是一段融入的时间,也是比较痛苦的,因为刚来什么也不懂,周围同事可能还不怎么搭理你,好像什么都要靠自己去学,甚至有些时候还要接受上司和同事对你接受的比较慢或因为不懂做错事的批评,这个时侯心灵那种孤独真的很难受,也是因为这样很多新人受不了冷遇和批评而在学习期就愤而离职,其实职业适应期是每个人都会遇到的,这种经历可以说总是让人刻骨铭心,记得有一次我刚到一家公司上班,就让我一个人坐在很多领导的视线下的一张独立的桌子看了三天文件,没有一个来搭理我,那时候心里总是希望早点结束这种“虐待”,后来我发明了一种改善心境的办法—明天会更好,只要我遇到类似的困境,我就会告诉自己,今天熬过去了,明天会比今天好,当我这样想了以后,我发现很多时候我们所面对的那种困境其实远远没有我们想象的那么糟糕,而后困难也不断被解决。

所以当我们刚到一家公司的时候,我们当然首先要有心理准备,开头肯定会有一段刻骨铭心的适应期,我们可以告诉自己,一天会比一天好起来,困境只是暂时的,只要我们熬过今天,明天会更好。

10、跟优秀的人学习

在任何一家公司都会有优秀的人和散漫的人,而在我们的周围,肯定也会呈现出有的同事很优秀,有的同事很懒散,整体环境我们是没有办法改变的,但是我们可以改变我们跟谁接触,俗话说物以类聚,近朱者赤,优秀的人身边总是聚集一帮优秀的人,而当我们跟着优秀的人的时候,我们会受到这些人的熏陶和影响,在对事对人的态度上会变的更加积极。

对于新人而言,我想这是一个最容易受到别人影响的群体,不管是好的还是不好的,而因为人性好逸恶劳,那种不好的影响更容易侵入新人,曾经认识一位刚从学校出来的新人,开始在做事做人还是蛮积极的,也有上进心,但在进一家公司没多久就被一位同事拉去打老-虎-机,结果天天沉迷在老-虎-机的赌-博中,过了半年他说要戒了,结果还是没戒成,打了近两年的老-虎-机,工资也耗掉了,精力也耗完了,啥事都没干成,最终也走人了。所以新人刚进公司的时候可以观察一下部门的同事,多去跟优秀的同事接触,学习他们的做事方法和处世态度,让自己也变得优秀。

11、保持职场距离

职场无朋友,也无敌人。

当我们觉得职场有朋友的时候,对朋友不设防的时候,我们被朋友出卖了(有意或者无意),当我们觉得职场草木皆兵的时候,偏偏很多事情我们还要靠大家一起来完成。这大概就是职场的现状吧。

前段时间有个人跟我说,他说他跟一位同事的闲聊的一个事竟然被领导知道了,结果因为这个闲聊的事原因,他竟然错过了一次机会,因为他跟同事闲聊说如果公司没机会可能再呆一两年就会另寻出路,他完全没想到这种闲聊竟然会产生那样的结果,真是让他欲哭无泪,最后他说再也不敢相信任何人了。

这样的情景很多人大概很熟悉吧?

我想那位同事也不一定是有意告密吧,既然你可以跟他闲聊,那么他也可以跟领导闲聊,当领导随意聊起你的时候,同事可能也会不设防地把你告诉他的话讲出来,这样领导自然就知道你的想法了。

在职场中,没有不透风的墙,今天你跟一个人讲的话明天可能全公司都知道了,所以不要随意发表任何对于公司对于领导的任何看法,也不要随意跟别人表达自己职业生涯的看法,一个无意的举动很可能带来意外的结果,我们新人千万要慎言啊。

当然,我们也不要把职场看成龙潭虎穴,有制约自然就有合作,大家既非朋友肯定也非敌人,只要把这一点看清楚了,你才可能在职场站稳脚跟。

新人刚毕业,想法很多,也很直接,想到什么可能就讲什么,有时也不太注意对象,这样的新人往往容易栽跟头啊!所以不管是对同事,还是对自己的上司,适当保持一定的距离,不要什么话都讲,对自己而言,才是最好的保护方式。

12、保持激情

有一位管理者抱怨说新招的几个大学生太没激情了,整天沉沉闷闷的,也不爱说话,跟他们聊天也不怎么爱搭理,真不像新人,感觉像老油条,他说真不知道现在的新人怎么了?

新人怎么了?

社会竞争越演越烈,我们现在的新人不像以前的新人了,都可以通过网络了解到社会就业、发展的情况,由于了解的比较多,可能在还没出学校的时候就已经开始悲观了,来到企业,由于企业跟学校又有很大的区别,这种悲观加剧了,不要说激情了,就是连正常的笑容都不见得愿意绽放。

这对谁有利?

我想没有人愿意看到你的苦瓜脸,没有人去理解你的悲观,也没有人会因为你的悲观而怜悯你,只要你表现不好,走是唯一的的结果,你想看到这种结果发生?

改变不了环境就改变对待环境的看法,态度积极了,做事自然就有效果,做事有效果,领导自然就能够看到,有好的表现,也就会有的发展。

几年前接触一位刚毕业的员工,他是那种很阳光的人,每天面对你的时候保持微笑,从来不会向你表露负面的东西,当你交代任务给他的时候尽管有困难他也会很积极地说我先试试,有问题再说。他的这种积极的态度让他获得了上司的信任,让他承担了更多的责任。

13、学习无止境

新人刚从学校出来进入公司,其实也是正式从传统意义的大学步入了社会大学,我们从小学到大,终于大学毕业了,心想这下终于可以结束学习了,其实不然,如果说传统意义的大学教给我们的是学习的能力、思考的能力,那么社会大学教给我们的则是生存的能力,也就是说要生存就得学习社会大学的课程,这些课程包括哪些呢?有《沟通课》、《专业技术课》、《管理课》、《心理学》、《理财课》等等,而这种学习要养成一种习惯,而不是今天刮风明天下雨后天就晴天了,应该坚持下去,把学习当成人生永恒的主题。

看过成功人士的传记多了,我们基本都可以得出一个规律,凡是越成功的人就越重视学习,如果我们新人能够在一开始就做对这件事,我想以后的弯路会少很多。

以上13点仅仅是一个侧面的观点,新人要注意的我想也不仅仅于此,只是从个人角度提出的供大家参考的观点罢了。希望对您有所启发。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

8条超实用的职场和工作建议

要么业务能力很强,别人搞不了的你能搞,要么你很认真负责,事无巨细无差错,要么你能办事会来事,协调很厉害,要么你有背景和关系。与同事和下属相处,也是一样,不要想到什么就说什么,留上那么几分余地,你会更有威慑力。不管在哪里,都不要妄图去改变或者影响别人,哪怕你是手握权力和资源的领导,你只需要顺应人性规律,利用价值和利益去驱动即可,不需要和他们辨明真理,教他们进步。人性这个东西永远都是欺软怕硬的,适用于任何关系,该有情绪的时候要有情绪,该有意见的时候要有意见,这才应该是一个成年人的处事之道。在职场上,也是一样。

qq_38665677的博客 491

代码之外:写给年轻程序员的8条职场建议——translation科技翻译库软技能完整指南

[translation](https://link.gitcode.com/i/0667c3a1576b6abd69e3d03bac5352b5) 是一个持续更新的科技文章翻译库,除了 Java、JVM、MySQL 等技术主题,还收录了大量写给年轻程序员的职场建议与软技能文章:从职业发展规划、开发语言选型,到沟通表达、学会说"不",本文为你精选 8 条最实用的程序员职场建议,并附上延伸阅读清单,

gitblog_00708的博客 880

细数职场生存的20条实用法则

1、办公室里只有两种人,主角和龙套。   职场上,想要过的轻松,不想往上爬,那就只能做一辈子的龙套。作龙套的坏处就是:送死你先去,功劳全没有,裁员先考虑。现在的职场绝不是养懒人的地方,你要比别人生存的好,就唯有当主角,让别人去做龙套。你不能踩着别人肩膀,就只能做他人垫背。   2、每个人都要有大志,就算要毁灭世界也可以。   胸怀大志是做主角的首要条件。在职场上,你若没有一个奋斗目标,就不可能进取

b5236300的专栏 562

职场生存秘籍:16条黄金法则

这是因为在一个组织中,通常只有表现卓越的前20%的员工会获得更多的激励和发展机会。在这个瞬息万变的时代,职场不仅是实现个人价值与梦想的舞台,更是一场智慧与勇气的较量。我们身处于这个复杂而精彩的世界,如何在激烈的竞争中脱颖而出,如何在变化莫测的环境中稳健前行,成为了每一位职场人士必须面对的课题。职业发展的早期阶段,优先考虑校招机会、大型企业、以及国有企业等更稳定的工作环境,这些选择通常能提供更多的职业发展机会和工作生活平衡。在接到任务时,不要仅仅回复“好的收到”,而应展现出对任务的积极态度和准备行动的意愿。

m0_74885516的博客 853

小心陷阱,少走弯路!游戏职场中21条的建议

本文转自GameRes,点击访问原文 继上篇对游戏职场应聘、薪资等问题探讨后,众多网友和学生在后台及其他媒体平台留言,询问到底如何才能进入游戏行业而又避免少走弯路。本篇就来说说如何选择好一个团队、评估好一个项目、维系好一份工作。这也是游戏圈子里非常重要的问题,当团队、项目、工作都能够运筹帷幄时,自己未来的道路才能走的更稳更远。   评估好团队,抉择未来路   1、选择目的

程序人生的博客 1352

职场建议31条

职场建议31条:1.无论发生什么事情,都要首先想到自己是不是做错了。如果自己没错(那是不可能的),那么就站在对方的角度,体验一下对方的感觉。2.让自己去适应环境,因为环境永远不会来适应你。即使这是一个非常非常痛苦的过程。3.大方一点。不会大方就学大方一点。如果大方真的会让你很心疼,那就装大方一点。4.低调一点,低调一点,再低调一点(要比临时工还要低调,可能在别人眼中你还不如一个干了几年的临时工呢)...

乐在其中/Leo在其中 150

28条职场语录

     1、国学大师南怀瑾先生,提出了当将军的五个条件:牛一样的健壮,狗一样的下贱(指能屈能伸),狐狸一样的狡猾,猴子一样的精明,魔鬼一样的魅力。(其实,每个老板都是一个将军啊。)  2、 南怀瑾先生说:有些同学出去作生意,我以八个字吩咐他,这是赚钱的原则:爱钱如命,立地如钉,站在那里守着摊位像钉子钉在地上一样,连吃饭都不重要,可以忍一忍,赚钱要紧,这样才能发财。  3、 严介和:“

饿的神啊 1207

【职场技能】职场人应懂的22条人际关系建议

最实用, 除了工作能力,职场中的人际关系不可忽视,往往对你的职业路有着巨大的影响。   1. 有一个圈子。   无论如何做都是画地为牢。不加入一个圈子,就成为所有人的敌人;加入一个圈子,就成为另一个圈子的敌人;加入两个圈子,就等于没有加入圈子。只有独孤求败的精英才可完全避免圈子的困扰--这种人通常只有一个圈子,圈子里只站着老板一个人。   2. 争取成为第二名。   名次与帮助你的人数成正比--如果是第一名,将因缺乏帮助而成为第二名;第二名永远是得道多助的位置,坏处是永远不能成为第一名。

一个人的软件艺术 605

职场打拼多年的13条感悟

<br /> 打拼多年,有了一些心得,愿意与大家一起分享,毕竟,人除了追求爱情,还要工作与生活,所以,请您一定看完。<br /><br />一、 态度决定思想,思想决定行为,行为决定结果。<br /><br />   每个人做事情前,根据事情的性质,均抱有自己的态度,或认真或懒散或认为走走过场,而影响到相应的行为,由于行为的不同产生结果的不同。<br /><br />   所以,如果想要一个好结果,先要有一个好态度。<br /><br />二、 付出十分努力,并不一定得到高于十分的回报。 这和努力的方式及技

狂奔的蜗牛 1927

分享 :Google的42条军规,别说你懂职场,太有价值了

本文是谷歌产品高级副总裁Jonathan Rosenberg在其母校克莱蒙特·麦肯纳学院向毕业生分享的他自己多年的职场经验,包括沟通、文化、团队建设、决策、创新和谦卑等六方面内容。这浩浩...

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gufengjava
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