职场中的10种贵人

贵人特质
1、愿意无条件力挺你的人

我常说,如果有人愿意挺你,他肯定是你的贵人。当他愿意无条件的挺你,只因为你是你,他相信“你”这个人,他接受你。一个愿意接受我们的人,他肯定是我们的贵人。当他知道有小人在你背后中伤你说你的不是,他会挺你,帮你说好话来澄清!那你愿意无条件的挺你身旁的人吗?

2、愿意唠叨你的人

因为他关心你,所以他才会唠叨!因为他在意你,所以他才会唠叨!他的唠叨是提醒,在事情发生前,他希望你可以少走冤枉路。而你愿意成为那个在乎及唠叨你身旁伙伴的贵人吗?唠叨其实是需要技巧的,唠叨不应该让对方感觉到你很烦,想要离开你。唠叨要经常和激励配合,我们通常会在唠叨对方后,立即激励他,说我们“知道你肯定会改、肯定可以做得更好、肯定不会让心爱你的人伤心。”

3、愿意和你分担分享的人

愿意陪你一起度过风雨的伙伴,是你的贵人。很多人会在有难时离开你,但是当你有成就时,他们就想要和你一起领功。没分担,只要分享。这哪里可能?可以陪同你分担一切的苦,分享一切的乐,这是贵人。愿意陪同他人经过这过程的人,也是贵人。你呢?

4、教导及提拔你的人

他看到你的好,同时也了解到你的不足之处,他能协助你,提拔你,他不嫌弃你,不是你的贵人,是什么?朋友们,如果你也想当你伙伴的贵人,那你得提升自己的能力,成为他人的教练,好好的教导及提拔他人。

5、愿意欣赏你的长处的人

一个愿意发现你的长处、欣赏你的长处、接纳你的长处的人,肯定是你的贵人。有些上司虽然发现你的长处,但是他未必可以喜欢及欣赏它,更别说接受它!这关键在于他们往往会担心你会对他造成威胁,特别是当你的长处是他缺乏的。相反地,你是否也能欣赏你伙伴的优点及长处呢?

6、愿成为你的榜样的人

贵人言行一致,讲到就肯定做得到,他们往往不喜欢夸大,常会默默地做,做比讲来得多。这种贵人具有实力和谦虚的性格。一旦他们开始自大,他们就完全从贵人变成小人。

7、愿意遵守承诺的人

贵人都只同意自己愿意遵守的承诺,因为他们能够很清楚的知道自己的能力所在,自己能不能全力达到承诺的内容。

如果你想成为伙伴的贵人,你一定要跟自己的能力定下协议,一旦承诺了,就一定要全力以赴将事情办好。你不可以临时改变或退出,因为他们相信你的承诺才愿意和你配合,所以我们不可以出尔反尔,只能遵守下去。我并不是说贵人不能改变自己的立场,他们当然可以,只不过每一个决定,都必须经过深思熟虑后才能采取行动。

8、愿意不放弃而相信你的人

如果你问自己是不是其他伙伴的贵人,那你是否有好好栽培对方和相信对方?贵人是不会放弃他的组员的,贵人会相信对方。贵人会视对方无罪,一直到对方被定罪为止,这代表贵人会完全相信他的伙伴,全力支持他。

9、愿意生你气的人

如果他还愿意生你的气,你就得感激他。这是因为他还很在乎你。试想想,如果你完全不再爱对方,你会理会他吗?爱的相反并不是恨,而是冷漠。如果我们恨对方,这动作告诉我们其实自己还是很爱他,如果你对对方所做的一切,一点感觉也没有,这叫做冷漠,这才是完全不爱了。看看自己还会生气吗?

10、愿意为你的人

如果他愿意为你,只因为你是你,那你肯定很幸福,因为他处处为你着想,他是你的贵人。朋友,如果你也想成为别人的贵人,哪你愿意为你的伙伴们做些什么呢?

【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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