别雇用像你的人

  当你要招募新员工时,是不是经常觉得在找很像自己的人?无论在行为举止、长相、还是智力和文化方面,都要和自己类似?最好还能有同样的教育背景、经历,甚至性别、种族和信仰也要一致?

  如果你真的是用这种方法招人,那就请放心,你并不孤独。然而同时,你也和很多其他老板一样,不过是在推销自己,公司则会越发缺陷明显。这种行为,我称之为“雇用镜子中的那个人”。

  让我们来更近的审视这些“镜中人雇用法”的决定。当然,雇用“克隆人”有几个明显的优点。毫无疑问,你知道自己在一次成功的招聘中需要什么。你也知道公司需要何种知识、技能、态度、观点和行为。

  另外,你还注意到“镜中人雇用”理论对于公司的成功运转、有效率的工作还是有所帮助的。你雇用了有相似性格和专业才能的人,往往可以回避失败、保持成功。这些策略产生了不少正面效应:满意、成功和盈利。

  简单地说,你清楚地知道是什么因素引领了优异表现并最终成功。因此,你就比较容易相信,如果再进一步应用这一方法,用自己设置好的一套特定标准来招募更多人,你和公司就会取得更大的成功。他们可能会很少发生争执,不需要花太多时间去相互了解。他们会保持畅快的沟通,取得更多成功。而且,他们可能有共同的兴趣,想要更多的互动,他们可以更独立地开展工作或进行协作,当然这完全取决于你建立的是何种企业文化。

  另一方面,如果你雇用了一个“克隆人”,你可能会遗漏掉很多可以检验困难和问题的机会。这是因为出于一致性的考虑,你可能会拒绝对公司发展有互补作用的人。事实是,往往这样的人会让企业文化迅速生长并开花结果,很可能创造出一个更具生产力、创新的、有挑战性的和有益的环境。

  当你坚持己见要招聘“镜中人”时,你就缩小了自己的用人范围,太多的“相似性”可能会导致团队的“近亲繁殖”。难以避免的结果就是新的雇员看着像你,思考问题的方式像你,表现得也很像你。这样就可能导致雇员相互间缺乏挑战意识,不会问足够多的“为什么”,而满足于达成一致意见,因为不同意见会引出更多的选择、视野、观点和想法。人们常常会拒绝好的、却与自己“不同的”意见;或者更糟的是,他们从来不会表露出不同的观点,因为他们一旦表现出“不一致”就会不受欢迎。

  虽然由于一致性,“镜中人雇用法”可能会帮助你解决某个问题或者更快地采取行动,但创新和创造力该如何实现?风险又该如何承担?谁能成为那个“唱反调的人”,以提出不同的方案和不同的目标呢?

  这是很重要的建议:对于一个成功的创业者来说,应该避免过多的近亲繁殖和一致性,因为这么做将可能阻碍生产力、创新和盈利性。

  要对多元化持开放态度,不仅仅是种族、性别或者性取向,同样也包括技能、态度、兴趣、背景和经验。每个人都能给工作场所带来其独特的价值,有时候人和人真的不同。

  不同类型的雇员间可以适当地互相挑战,做事也变得很有效率。不同点可以让人们以新的、完全不同的方式去思考、做事和感受。当工作环境既有协作又能保持多样性时,创新、生产力、士气和满意度都会明显提升。这里的关键词就是“协作”和“创新”。

  无论是流程还是产品和服务,不同的观点都将激发出新的想法和创意,但是每个人都要朝着一个共同的目标而努力。如果你很希望在招聘过程中尝试新的做法,就会发现你能抓住更多竞争中的机会。就像苹果电脑经典的广告词,“Think Different”。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研员及从事预测建模的工程技术员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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