不懂讨好领导,不会人情事故,也是种错吗?

职场老实人策略:边界设定与情商提升
本文探讨了职场中老实人可能遇到的问题,如过度承担责任、忽视权益和过度谦逊。提倡适时展现能力,理解不同领导风格,并强调平衡诚实与策略的重要性,同时提到了识别并应对职场陷阱的技巧。

这种行为算错吗?这要看你想要的到底是什么。处理职场关系其实不该用对和错来区分,因为每个人都有自己的方式和想要实现的目标。但是,老实人在职场中往往会吃亏,因为:

1.不会推掉本不属于自己的工作

最糟的是,可能你的上级也不清楚你承担了这部分工作,吃力不讨好说的就是这种。

2.不会争取自身该有的权利和待遇

太老实的人会因此错过很多机会。

3.蒙头干活,升职加薪轮不上

会展示自己的人更可能获得升职加薪的机会。

4.缺乏警戒心,替人背锅

别以为口头的承诺就靠谱!对话记录、邮件来往都要整得明明白白,该抄送谁也别犯懒嫌烦。

那到底该不该讨好领导?和同事搞好关系?不管你承认与否,如果领导/同事对你有好感,那么你的工作也能进行得比较顺利。但是,如果你的为人偏老实又倔强,那刻意讨好他人这路戏码并不是很适合你,也许还会适得其反。那就别纠结这个问题了,专注于本职工作。你可以做个默默无闻的打工人,也可以靠着过硬的个人能力更上一层楼。同时,你也要做好心理准备:你主动舍弃了维系人际带来的收益点,可能会在平常工作中/升职加薪等关键时刻吃亏。

再者,你也可以根据领导的类型来决定做哪种下属。有的领导注重员工能力,有的领导则比较看中员工的情商。遇到第二种领导,你就可以“能力不行,讨好来凑”,把适当的讨好当成一种工作,何乐而不为?注意:你可以去刷好感度,但要把握好力度,切勿过于刻意,且唯命是从与爱献殷勤都是职场社交中容易踩雷的点。(完)

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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