如何能够做好主动沟通

在这次年中反思会中,同事们提出的关于沟通的话题非常有意思。不擅长于沟通的朋友,往往会因为很多猜测而放弃进行沟通的勇气。
往往沟通的勇气来源于对于解决问题的向往。但并不是每一个人都能够用友沟通的才干的。有时候会问,为什么会放弃沟通呢?答曰:他不能够解决问题。
用老牛的一句话讲,这好像有点用人如器的感觉。虽然有点夸张,但是仔细想想,我们感觉别人有用(能够解决问题),才和他进行沟通。否则就不理会了。是不是有点那种感觉呢?
但是,别人的能力,很多是我们看不到的。举一个非常有意思的例子,这是我从年中反思会上,亲身感受的。如果让你找一位俯卧撑能力很强的人做你的副手,你会找谁呢?我能够想到的是伊博。除此之外,好像没有什么人选。
沟通,却让我有了非常意外的收获。小梁告诉我他每天做100个俯卧撑。确实难以置信。但他用实际行动证明了这点。
这个故事告诉我们,沟通,能够让我们了解到别人很多潜在的能力。
我们回过头来,先回答一下沟通到底有多少好处:
  1. 了解对方的能力及想法
  2. 获取对方知道的第三方知识
  3. 帮助自己梳理思路
  4. 对方帮助自己出主意
  5. 获取对方的认可和支持
其实,上面的一定还可以补充。但我们会注意到,仅仅对于我们解决工作中的问题,上面所带来的好处,足以让我们应该重视沟通这个活动。
我有时候的沟通是无意识的。实在在不知道和对方说什么好的时候,可能就是坐下来,看看他手头正在做的事情。问问他最近有什么收获,问问他有什么困惑。
我的本意可能是感觉,是否能够给别人些许帮助,但每次都能从中获取很多意外的收获。小贾就非常认同这个,因为他经常被我骚扰。很多时候,沟通对对方也是有压力的。小贾说最怕我问他最近有什么收获。哈哈。我确实第一次听他这么说。先收下他的反馈!
不过我们确实也应该清醒的认识到,有些人,并不是天上热爱沟通。在他们跨出沟通之前,有很多障碍。我尝试列举一些沟通:
  1. 感觉自己的知识不足以和对方交流,对方会瞧不起自己
  2. 感觉自己做得不够完美,担心准备地不够充分,会让对方认为自己思考不仔细
  3. 感觉沟通会影响对方的工作时间
  4. 感觉沟通不一定能够带来好的效果
  5. 感觉对方不一定喜欢沟通
  6. 感觉自己不喜欢对方,所以不愿意沟通
  7. ...
上面大家能够注意到一点,很多时候,都是当事人“感觉”到什么,然后放弃了。这就是这个人的常态。要让他改变这点,是非常难的。我上次和小邱讨论这个问题的时候,就说过,我们要打破的不是常规,而是常态。比如喝醉酒就是一个非常好的方法。或者是发生激励的冲突。或者是某一方发生严重的势力衰减。或者就是压力。
晓平让我写沟通报告,我就能感受到非常大的压力,让我不得不写。团队的激荡,能够让大家得以互相理解和融合。很多合同是在喝完酒后签订的,也是非常有道理的。某某发生一些不顺利的事情,双方容易产生谅解,比如我终于还是向艳秋道歉了,我最怕的就是知道女孩子受委屈。
这些种种的方法,都是可以让我们能够走向沟通的成功路径。正对不同人,还是要不同的方法的。就是针对不同的事情,也是需要区别对待的。这点非常重要。
但可以知道的是,我们必须走出沟通这一步!
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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