职业生涯中12个愚蠢想法

1、总觉得自己不够好
  
  这种人虽然聪明、有经验,但是一旦被提拔,反而毫无自信,觉得自己不胜任。此外,他没有往上爬的决心,总觉得自己的职位已经很高。这种自我破坏与自我限制的行为,有时候是无意识的。但是,身为企业中的高级主管,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。其实,这些原则别人可能完全不以为意。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,他们求求自己与部属更多、更快、更好。结果部属被拖得精疲力竭,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-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
  

  这种人会不惜一切代价,避免冲突。一位本来应当为部属据理力争的主管,为了回避冲突,可能被部属或其它部门看扁。为了维持和平,他们压抑感情,使他们严重缺乏面对冲突、解决冲突的能力。
  
  5、强行压制反对者
  
  他们言行强硬,毫不留情,因为横冲直撞,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,他们会变刺口厉,直到有人注意为止。
  
  7、过度自信
  

   这种人过度自信。他们不切实际,在找工作时,不是龙头企业则免谈,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。结果任务未完成,仍 不会停止好高鹜远,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,才能停止好高鹜远的行为。
  
  8、被困难绳捆索绑
  

  他们是典型的悲观论者,喜欢杞人忧天。采取行动之前,他会想象一切负面的结果。这种人担任主管,会遇事拖延,按兵不动。因为太在意羞愧感,甚至担赠部属会出状况,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,冷悯等情绪。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情绪稽查,了解自己对哪些感觉较敏感;问朋友或同事,是否发现你忽略别人的感受,搜集自己行为模式的 实际案例,重新演练整个隋境,改变行为。
  
  10、不懂装懂
  
   工作中那种不懂装懂的人,喜欢说:这些工作真无聊。但他们内心的真正感觉是:我做不好任何工作。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不胜任,所以他们只好装懂。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,什么话题可以公开交谈,什么内容只能私下说。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。我走的路到底对不对?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。
   
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
内容概要:本文介绍了福建亘川科技有限公司及其研发的“亘川管网降雨量智能监测系统”。该公司专注于智慧水务领域,融合物联网、大数据、云计算和人工智能技术,打造了覆盖“水库、水厂、管网、泵站、排口、河湖”的“六位一体”智慧水务监测运维系统。该降雨量监测系统采用高精度传感器,支持总降雨量、瞬时降雨量和24小时累积雨量的实时监测,具备多维度数据采集、联动预警、太阳能绿色供电和4G稳定通信等功能,广泛应用于城市内涝、山洪、水库及边坡等灾害预警场景。系统依托“亘川智慧云”平台,实现远程数据监控、历史数据查询、多设备接入和自动报警,提升城市排水管理智能化水平。; 适合人群:从事智慧水务、城市防汛、环境监测等相关领域的技术人员、市政管理人员及系统集成商;具备一定物联网或水务行业背景的专业人员。; 使用场景及目标:①用于城市合流管网区域的降雨实时监测,评估排水能力,预防内涝;②在山洪、水库、边坡等场景中实现灾害早期预警;③通过云端平台实现多设备统一管理与数据可视化分析,提升运维效率。; 阅读建议:本资料侧重系统功能与应用场景介绍,建议结合实际项目需求,进一步了解设备参数、平台接口及定制化服务能力,以便更好地应用于智慧城市建设与应急管理中。
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