如何对待服务人员的酗酒行为

本文探讨了如何识别服务提供者可能存在的酗酒问题,包括迟到、错误频发、健康问题等迹象,并讨论了雇主如何正确处理此类情况。

杰夫写道:你了解过你的服务提供者是否有酗酒的习惯么?我认识的很多酗酒者善于隐匿他们的这个缺点,至少是在一段时间内是这样的。”

这是个好问题,但是我当时不能马上回答。政府认为服务提供者的这种酗酒行为是危险的,我怀着巨大的兴趣开始研究这个问题。下面是一些现在我意识到的迹象,但是当时并没有注意:

耽误任务和错过截止日期

这一点我肯定注意到了,但是没有认识到其潜在的重要性。我仅仅告诉自己,服务提供者是一个习惯性迟到的人。像很多其它迹象,迟到可能归因于很多原因,不仅仅是酗酒,所以我没有意见也不计较它。

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忧郁和情绪波动

这个问题我也意识到了,但没有认识到它的重要性。我一直这样想, 好吧,这些人只是在性格上有些怪异。实际上,我的下一个服务提供者的表现完全推翻了这个假设。她真的很吓人。
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错误

每个人都会犯错误,对于人们犯的错误我总是非常宽容。由于我没有一个合理的反馈机制,所以某些服务提供者的错误没有及时地被指出,这是我的错。但是,我注意到一个错误,它远比从服务提供者身上看到的错误更严重,然而却忽略了它。

拿私人问题搪塞错误和拖延
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提供者从不缺少解释错误和拖延的借口。健康、家务琐事、狗吃了我的日历”——亏他想得出来。

哪里有酒,就在哪儿吃饭

我过去和会计人员在一起午餐的机会不多(一个人吃饭可能是酗酒的另一种信号),但是回想以前,我意识到他总是坚持在有酒吧的餐馆用餐。

暴露出嗜酒的本性

我当初从来没有在服务提供者身上注意到这个迹象,但是在随后的几年里,我已经在其他服务提供者身上看到了它。无论他们是否喝醉了,都是不能接受的。例如,如果某个人醉酒操作剪草机,这对他的四肢没有好处,对他的生命也有危险——如果他因为在为我工作的时候砍伤了自己的脚而控告我,这样也会影响到我的生意。
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健康问题

任何人都会遇到健康问题——我就是一个最好的例子。但是如果某人总是接二连三地生病,那么他就可能表现出了典型的酗酒症状。同样的道理也适用于那些经常收到伤害和遭遇事故的人。但是,当然啦,他们可能是一个天生的笨蛋。
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热烈谈论喝酒

我早应该意识到这个问题,因为我母亲曾是个酗酒者。当她谈起Southern Comfort这种酒时,总是眉飞色舞地。服务人员喜欢不同的酒,但是他们有共同的爱好,的确,就是他们喜欢谈论所有的酒。
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迹象,不是证据

这些迹象没有一点可以直接证明某人是一个酗酒者。他们身上可以存在诸多问题——比如对有些事情过度着迷或者对某些领域一窍不通。但是我的工作不是证明服务人员是酗酒者,这件事是非常困难的。因为酗酒者善于否认、善于表现出理性、善于编造借口、责怪他人、误导你,他们也很善于伪装自己。况且,他们是否酗酒也不关你的事。
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你的职责

你的事就是你的事。你雇一个服务人员提供一项特定的服务。如果他们的服务不够好,你的责任是换掉他们,而不是为他们找借口。当然更不是找机会修理他们。设定考核标准,并和服务人员就这些考核标准进行沟通。观察服务人员与考核标准相关的表现,当他们的表现不能胜任的时候,就采取行动。他们为什么不能胜任就不是你要管的工作了。

我没有和服务人员事先进行沟通,所以当他们出现酗酒的情况时,我遇到了麻烦。酗酒是他自己的事,但是我的责任就是保护自己。目前,我更好的履行了作为一名业务所有者的责任。总体来说,我不仅仅要防止服务人员的酗酒,也要防止其他不是由我产生的问题在我周围发生。
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但她是我的朋友
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这听起来冷酷无情吗?或许你的好朋友是你的服务提供者?你能这样对待你的朋友吗?

只举一个例子,我曾经有一个文字编辑,她总不能按时完成任务。我们有弹性工作的时间,但是我无法指望她的工作时间。其实,她并不是一个酗酒者,只是一直在为她三年前去世的妈妈感到压抑。她每天几乎睡1214小时。在一天下午,她错过了我发一封重要邮件的最后期限,事后她说,哦,如果你需要我的时候但我不在,你可以打电话叫醒我。

那不是我的工作。她不是我的客户。我只好用一个能自己叫醒自己的编辑代替了她。

然后,作为她的朋友,而不是她的客户,我帮助他找了一位优秀的医生。就像我帮助服务提供者履行他的AA十二步。结论是,如果你想帮助那些有问题的人,其实不雇用他们,事情会更容易些。


原文链接:http://secretsofconsulting.blogspot.com/
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【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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