大道至简 职场上做人做事做管理

本文探讨了在职场上如何通过提供优质服务、保持专注以及高效管理团队来实现个人职业发展的策略。作者强调了服务意识的重要性,指出在面对工作和客户时,应将自己视为提供服务的角色。同时,分享了如何在处理问题时保持冷静,通过分解问题和寻找简单解决方案来提高工作效率。此外,还提出了在管理团队时,德行、敬业精神和技术能力的重要性。本文旨在为职场人士提供一套简单、有效且全面的方法论,帮助他们在职业生涯中取得成功。
 

        大道至简,越是根源和基本的问题,道理实际上越简单。关于如何做人、做事、做管理的书很多,我看得不多,但是我觉得这些书更多是侧重技术和实现细节上的,而很少从人的思想和观念去讲。实际上,从根本上去说,如何做人做事是世界观的问题,也是一个哲学话题。但实际上,很多人和我一样,已经到了快30的年纪,是需要去思考一下应该如何做人如何做事的,也需要一套简单、有效、完整的体系来指导自己,而这套体系将是让自己安身立命于这个世界的基石。

     职场上如何做人

        关于在职场上如何做人,我只谨记两个字--服务。你要把自己当成一个品牌去爱惜,当成一家公司去经营,你要牢牢记住你之所以能在一家公司立足,是因为公司需要你的服务。我们经常会抱怨某某银行的工作人员服务态度不好、某某商品的售后服务不好,但从来不去思考自己对公司的服务好不好?公司的任务有没有如期完成,是不是没有哪个任务是提前完成的,几乎所有任务都拖到“最后期限”?工作完成的够不够彻底,是不是答复已经完成了,结果日后又出状况?完成后有没有向上级反馈,是不是等到上级问你完成了没有,你才去报告进度?拖延的任务有没有持续跟进,是不是上级不追了这个任务最后就不了了之了?上面这些问题我都是反复遇见的,其实根本原因就是没有意识到你其实在做一项服务,你在公司的发展前景,全都取决你对公司的服务够不够好。设想一下,如果交给你的每件事情都可以迎刃而解、化险为夷,让人感觉稳妥、放心、踏实,你自然会收到更多更重要的“订单”。当你的单多到你忙不过来的时候怎么办?招下属啊,呵呵,恭喜你,你已经是领导了。反之,如果给你一件事情你要拖延,给你一件事情你办不好,给你一件事情就没了下文了,让人不放心,久而久之你就“无单可做”了,那么公司重新请一个人就可以了,干嘛非要用你呢?

        服务不光是对于自己供职的公司,对于公司的客户也是一样的。每一次去客户那里出差前,我总是再三叮嘱自己,我此次之行是为客户做服务的,是去为客户解决问题的。这个心态非常重要,我们做软件系统的,去见客户除了做演示、做培训,很多时候就是处理现场问题,难免遇到客户对系统的投诉,比如系统速度慢、bug多等问题。当你有了这样的心态,你就会谦虚地接受客户的批评,细致地记录客户提出的问题,然后一项项地去思考如何解决,并且应该给客户一份详尽的解决方案。有了这样的心态,你会不自觉地、自然而然地与客户站在一边,让他感到你是在为他着想,帮助他去解决问题的。在你面对客户时,应该有这样一个虔诚的信念:我是去为客户服务的,为他解决他所解决不了的问题的。如果你没有这样的心态,对于投诉很可能就会产生厌烦,而且容易为自己的问题进行辩解。这种做法给客户的感觉就是你竭力在证明你是对的他是错的,这样你就站在客户的对面了。

        在客户面前的表现对你的职场发展也是非常有好处的,尤其是接触到一些跨国企业时,你优良的职业素养会为你赢来客户的认同与尊敬。这样当你哪天希望寻找更高的平台,只要放个口风出去,立即就会有Offer了。所以认真服务好客户只赚不赔。

     职场上如何做事

         关于如何做事,也有很多的理论,比如要事第一,把事情分为紧急、重要等等,这些我都不讨论了,我只就我自己的经验来谈一谈。

对于如何做事,我也恪守一个信条:不焦不燥,把心沉下去,将注意力集中于要解决的问题上。

我看过这样一个故事,是说从前有一户人家,家里的菜园中有一块大石头,经常会有人不小心撞到;儿子就问:为什么不把他挖走呢?他的爸爸说:这个石头爷爷的时代就有了,就是因为它那么大,不好挖才一直在那里;又过了一代人,家里的一个媳妇实在受不了,就扛着锄头去挖了,她已经做好了心理准备要挖几天的时间,结果一天就挖完了... ...原来那个石头的中间是空的。

        我们遇到的很多事情也是一样的,看似棘手、难以解决,实际上只要你认真地去分析、去思考,然后放手去做,往往并没有想象中的那么困难。你需要克服心中的顽石。我发现一些人遇到问题后,很轻易地就会说:这个我做不了,这个实现不了,这个我也没办法。其实就好像看到这块大石头一样,被它的“外表”吓住了,而放弃了采取行动。

而且我发现了一个有趣的现象,不管多么困难的问题,只要你沉下心去思考如何解决,就好像在冥冥之中上苍在看着你一样,当你拼到最后就要打算认输的时候,往往会出现新的契机和方法。

        另外,我发现有些人遇到问题的时候,他想的是这件事如何困难如何难以完成,这样的思维方式是有问题的,是一种保守且退缩的思维;遇到问题的时候,想的应该是如何才能够完成。我一般采取这样几个步骤:1、列出所有的可能性;2、分析各种可能性;3、选择一种实现起来最简单、快速的可能性;4、去实现。

        除此以外,我发现一些人在做事的时候,会以“这样做很麻烦”来作为不采纳方案的理由,而不是“这样是否必要”或者“这样是否更好”来作为标准,实际上“麻烦”应该是排在“是否必要”、“是否更好”后面进行考虑的。如果一种实现方式,虽然麻烦,但是很有必要,且对客户来说更好,那么就算麻烦也要去做。但是程序员往往关心的是会不会很麻烦,是不是要修改很多地方,是不是给自己带来很多工作量... ...告诉你,你关心的这些不是最重要的。

     职场上如何做管理

        和上面一样,做管理也有很多的细节,我也都不谈了,因为这些都是一本书一本书的讲,而我觉得要简单、有效、好操作,所以我也只说三点。

我觉得做好一个技术经理,只要下面的三点就好了:

        1、德行

       德行其实就是品德,简单地讲就是要善良、诚恳。最重要的,你做事的出发点要是好的,对别人是没有坏心的。德行是基本的,有一个好的德行,至少可以保证你的下属不会讨厌你。

       2、敬业

       如果有人问我,下属和经理的区别是什么。我会告诉他:下属等着别人交代事情做,经理想着还有哪些事情可以做。这其实是一个积极心态的问题,作为一个中层干部,你需要将公司的事情当成自己家的事情来处理,当你有这样的心态,你就是再怎么加班都不会有怨言的,即便分文不取... (有谁见过给自己家装修叫苦不迭的?)如果你可以长期保持这样的状态,你的这种献身精神和敬业精神,会很轻易地感染你的下属和你的同事,你会感觉到在公司左右逢源,而且你也会更有话语权,大家会更重视你的意见,同事和下属也会对你报以更多的信任。当这种情况出现时,管理起下属还会困难吗?

       3、技术

        如果有人问我,技术人员和其他人员最大的区别是什么。我会告诉他:技术人员个个自以为是,认为别人的技术都不如自己。呵呵,可能大家不爱听,但我观察到的现象就是这样的。很少有人愿意去读别人的代码,彼此都觉得写得好烂。所以,如果想赢得技术人员的钦佩,你需要有压倒性的技术能力。这个压倒性的优势,不是下属70分,你80分,而是下属70分,你要做到100分;下属100分,你要做到150分。所以,缺乏技术能力的人去管理技术人员往往是吃力不讨好的,可能下属表面上服从你,心里根本不当你一回事儿,这样管理起来就存在障碍了。

上面就是一点点心得,欢迎交流。

在计算机视觉的研究范畴内,针对书面文字的定位与辨识构成了一项基础而关键的工作。尤其对于汉字这类结构繁复、形态多样的书写系统,相关技术面临更为显著的困难。本文旨在探讨一种基于深度学习的解决方案,该方案整合了角点文本提议网络与密集连接卷积网络两项模型,以应对汉字文本的检测与识别挑战。下文将系统阐述这两个模型的基本原理及其在汉字处理任务中的具体应用。 角点文本提议网络最初于2016年由He等人提出,其核心目标在于实现文本行的精确定位。该模型在区域提议网络的基础上进行了重要改进,通过引入方向性锚点机制,使模型能够同时预测文本行的上下边界与左右角点位置,从而显著提升了文本框定位的精度。结合滑动窗口策略与多尺度检测技术,该网络能够在复杂图像背景中稳定地识别出文本行区域。 密集连接卷积网络则由Huang等人在2017年提出,是一种具有创新连接结构的深度卷积神经网络。该网络的核心思想是建立密集连接,即每一层的特征输出都会直接传递至后续所有层作为输入。这种设计不仅有效缓解了深层网络中的特征退化问题,还大幅减少了模型参数数量,提升了训练过程的效率。在汉字识别任务中,该网络凭借其强大的特征表征能力,能够从图像中提取出判别性强的文本特征,进而提高字符分类的准确性。 在本方案的实施流程中,首先利用角点文本提议网络对输入图像进行扫描,定位出所有潜在的文本行区域并生成对应的候选边界框。随后,将这些候选区域裁剪出的图像块送入密集连接卷积网络进行特征编码与字符分类。识别过程通常采用逐字符预测的方式,并借助时序分类或序列转换器等序列建模技术,将离散的字符预测结果整合为连贯的文本字符串。 项目的完整实现通常涵盖以下几个关键环节:其一,数据预处理阶段,涉及对汉字文本图像的标准化操作,如尺寸归一化、对比度调整等,以优化模型输入质量;其二,模型构建与训练阶段,包括网络结构的代码实现、损失函数定义以及超参数配置;其三,性能评估阶段,需在公开的汉字文本基准数据集上进行定量测试,以验证模型的有效性;其四,推断应用阶段,提供将训练完备的模型部署于新图像并完成端到端文本识别的功能代码。 此类综合性研究项目有助于学习者深入掌握深度学习技术在视觉信息处理中的实际应用,特别是针对汉字这一特定对象的处理方法。通过完整的开发实践,研究者能够进一步熟悉主流深度学习框架的操作,并提升解决复杂工程问题的能力。 综上所述,本方案通过融合角点文本提议网络的定位优势与密集连接卷积网络的识别效能,构建了一个能够对汉字文本进行可靠检测与识别的完整系统。该工作为相关领域的研究与实践提供了有价值的参考范例。 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!
内容概要:本文介绍了在PMSM无感FOC控制中,如何将锁相环(PLL)与滑模观测器(SMO)结合使用,以解决因滑模观测器自身机制造成的高频抖振问题。由于抖振会影响反电动势的观测精度,进而导致转子位置和速度估计误差增大,因此通过引入PLL结构,构建转子位置检测系统,能够有效滤除高频抖动,提升估计精度。文章详细阐述了PLL的基本组成(鉴相器、环路滤波器、压控振荡器)及其工作原理,并展示了其在电机控制中的具体应用结构,说明了如何通过误差反馈实现相位与频率的动态跟踪,最终实现对转子位置和速度的精确估计。; 适合人群:从事电机控制相关工作的工程师、具备一定电力电子与自动控制理论基础的研发人员,以及高校电气工程、自动化等相关专业的研究生; 使用场景及目标:①应用于永磁同步电机无位置传感器控制中,提高转子位置与速度的估算精度;②优化滑模观测器输出信号的质量,抑制高频抖振对系统性能的影响;③在Simulink等仿真平台中搭建PLL+SMO联合观测器模型,用于算法验证与控制器设计; 阅读建议:建议读者结合滑模观测器的基础知识进行学习,重点关注PLL各模块的功能与参数设计方法,并通过仿真工具动手实践,深入理解其在闭环控制系统中的动态响应特性与稳定性调节机制。
本资源库提供多个版本的MATLAB软件环境支持,涵盖2014、2019a及2021a等发行版,并附有相应的仿真结果数据。内容主要面向智能优化算法、神经网络预测、信号分析、元胞自动机模拟、图像处理、路径规划以及无人机应用等多个科学与工程领域的仿真研究。具体研究方向包括但不限于:改进型单目标与多目标智能优化算法;生产调度中的装配线平衡、车间排程与水库优化调度;各类路径规划问题,如旅行商问题、车辆路径规划、机器人导航及无人机三维航迹规划;物流领域的装箱优化与设施选址分析;电力系统方向的微电网设计、配电网重构与储能配置策略。 在神经网络应用方面,涉及BP、LSSVM、SVM、CNN、ELM、KELM、ELMAN、LSTM、RBF、DBN、FNN、DELM、BiLSTM、宽度学习、模糊小波神经网络及GRU等多种模型,用于回归预测、时间序列分析与模式分类任务。图像处理部分包括图像识别(如车牌、人脸、字符、病灶、物体识别等)、图像分割、目标检测、图像噪、融合、配准、增强与重建等技术。信号处理方向涵盖信号识别、检测、嵌入提取、噪以及基于脑电、心电、肌电信号的故障诊断分析。此外,还包含元胞自动机在交通流模拟、人群疏散、病毒传播及晶体生长建模中的应用,以及无线传感器网络中的节点定位、覆盖优化、室内定位和通信中继优化等相关研究。 本材料适用于高等院校本科生、研究生及相关科研人员进行教学研究与学习参考。开发者长期致力于MATLAB仿真技术的精进与创新,注重算法研究与实践应用的结合。 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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