【转载】12项职场缺陷行为你有吗?

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为什么许多有才华的人会失败?美国哈佛商学院mba生涯发展中心主任詹姆士middot;华德普与提摩西middot;巴特勒博士,受命协助那些明明被看好却表现不佳,甚至快要被炒鱿鱼的主管。


什么样的行为模式会成为致命缺陷,严重阻碍职业生涯?下文归纳出12项职场缺陷的行为模式。


1.总觉得自己不够好


这种人虽然聪明、有历练,但是一旦被提拔,反而毫无自信,觉得自己不胜任。此外,他没有往上爬的野心,总觉得自己的职位已经太高,或许低一两级可能还比较适合。


这种自我破坏与自我限制的行为,有时候是无意识的。但是,身为企业中、高级主管,这种无意识的行为却会让企业付出很大的代价。


2.非黑即白看世界


这种人眼中的世界非黑即白。他们相信,一切事物都应该像有标准答案的考试一样,客观地评定优劣。他们总是觉得自己在捍卫信念、坚持原则。


但是,这些原则别人可能完全不以为然。结果,这种人总是孤军奋战,常打败仗。


3.无止境地 追求卓越


这种人要求自己是英雄,也严格要求别人达到他的水准。在工作上,他们要求自己与部属ldquo;更多、更快、更好rdquo;。结果,部属被拖得精疲力竭,纷纷ldquo;跳船求生rdquo;,留下来的人则更累。


结果离职率节节升高,造成企业的负担。这种人适合独立工作,如果当主管,必须雇用一位专门人员,当他对部属要求太多时,大胆不讳地提醒他。


4.无条件地回避冲突


这种人一般会不惜一切代价避免冲突。其实,不同意见与冲突,反而可以激发活力与创造力。一位本来应当为部属据理力争的主管,为了回避冲突,可能被部属或其他部门看扁。


为了维持和平,他们压抑感情,结果,他们严重缺乏面对冲突、解决冲突的能力。到最后,这种解决冲突的无能,蔓延到婚姻、亲子、手足与友谊关系。


5.强横压制反对者


他们言行强硬,毫不留情,就像一部推土机,凡阻挡去路者,一律铲平。因为横冲直撞,攻击性过强,不懂得绕道的技巧,结果可能伤害到自己的事业生涯。


6.天生喜欢引人侧目


这种人为了某种理想奋斗不懈。在稳定的社会或企业中,他们总是很快表明立场,觉得妥协就是屈辱,如果没有人注意他,他们会变本加厉,直到有人注意为止。


7.过分自信,急于成功


这种人过分自信,急于成功。他们不切实际,找工作时,不是龙头企业则免谈,否则就自立门户。进入大企业工作,他们大多自告奋勇,要求负责超过自己能力的工作。


结果任务未达成,仍不会停止挥棒,反而想用更高的功绩来弥补之前的承诺,结果成了常败将军。 这种人大多是心理上缺乏肯定,必须找出心理根源,才能停止不断想挥棒的行为。除此之外,也必须强制自己ldquo;不作为、不行动rdquo;。


8.被困难ldquo;绳捆索绑rdquo;


他们是典型的悲观论者,喜欢杞人忧天。采取行动之前,他会想像一切负面的结果,感到焦虑不安。这种人担任主管,会遇事拖延,按兵不动。因为太在意羞愧感,甚至担心部属会出状况,让他难堪。这种人必须训练自己,在考虑任何事情时,必须控制心中的恐惧,让自己变得更有行动力。


9.疏于换位思考


这种人完全不了解人性,很难了解恐惧、爱、愤怒、贪婪及怜悯等情绪。他们在通电话时,通常连招呼都不打,直接切入正题,缺乏将心比心的能力,他们想把情绪因素排除在决策过程之外。


这种人必须为自己做一次ldquo;情绪稽查rdquo;,了解自己对哪些感觉较敏感;问朋友或同事,是否发现你忽略了别人的感受,搜集自己行为模式的实际案例,重新演练整个情境,改变行为。


10.不懂装懂


工作中那种不懂装懂的人,喜欢说:ldquo;这些工作真无聊。rdquo;但他们内心的真正感觉是:ldquo;我做不好任何工作。rdquo;


他们希望年纪轻轻就功成名就,但是他们又不喜欢学习、求助或征询意见,因为这样会被人以为他们ldquo;不胜任rdquo;,所以他们只好不懂装懂。而且,他们要求完美却又严重拖延,导致工作严重瘫痪。


11.管不住嘴巴


有的人往往不知道,有些话题可以公开交谈,而有些内容只能私下说。这些人通常都是好人,没有心机,但在讲究组织层级的企业,这种管不住嘴巴的人,只会断送事业生涯。他们必须随时为自己竖立警告标示,提醒自己什么可以说,什么不能说。


12.我的路到底对不对


这种人总是觉得自己失去了职业生涯的方向。ldquo;我走的路到底对不对?rdquo;他们总是这样怀疑。他们觉得自己的角色可有可无,跟不上别人,也没有归属感。


华德普与巴特勒认为: 每个人或多或少都具备上述12种行为模式的影子,在迈向成功之路时,不论主管或基层员工,都有必要时时检视自己。

从代码学习深度强化学习 - 目标导向的强化学习-HER算法 PyTorch版 经典的深度强化学习算法,如 PPO、SAC 等,在各自擅长的任务中都取得了非常好的效果。但它们通常都局限在解决单个任务上,换句话说,训练好的算法,在运行时也只能完成一个特定的任务。想象一个场景:我们想让一个机械臂能把桌子上的任何一个物体重置到任意一个指定位置。对于传统强化学习而言,如果目标物体的初始位置和目标位置每次都变化,那么这就是一个全新的任务。即便任务的“格式”——抓取并移动——是一样的,但策略本身可能需要重新训练。这显然效率极低。为了解决这类问题, 阅读详情

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