快速得到公司(老板)认同的方法——摘自七里香---走出软件作坊:三五个人十来条枪 如何成为开发正规军(十六)

本文分享了一位资深职场人士从新人到优秀管理者的转变过程,包括迅速了解公司内外部环境、掌握关键人物关系网及核心业务的方法。适用于即将步入职场或正考虑跳槽的人士。

 我最后也成为了一个老员工了,我也由于个人发展原因跳了槽。天下没有不散的筵席。我又作为一个新人来到了一个新的环境中,要面临一个我未知的办公室潜规则,要置身于一个我还没有了解的利益集团中。

 

    这次我是娴熟的老员工。

 

    1公司所有人的联系方式要到

 

    2每个部门的头都短期内认识了。认识方法就是吃饭

 

    3现有产品深刻使用操作了一遍,发现了问题,也知道了现状,也知道了未来如何改进

 

    4现有客户,现有正在跟单的项目情况

 

    5离老板最亲近的几个人,和他们玩,聊天,吃饭,深刻观察了解他们的做事方法,观察他们为什么能离老板这么近。近朱者赤近墨者黑。这样也能看出老板是个什么样的人

 

    6每个部门的事实领导人,有些人不是头,但是很有影响,是事实上的内部头目,和他们玩,请他们吃饭,把部门的利益团伙和公司历史,公司的真正收入来源和真实收入数额和盈利模式都了解清楚

 

    7瞅机会,创造一切机会,和每个老板聊,了解每个老板的想法

 

    8改进现有产品最大的几个难点问题,寻求短期内出彩的活让公司所有人立刻刮目相看

 

    很快,我又成了优秀的管理者,开展工作巧妙平衡执行恰到位。

 

    我想起了李开复曾经讲过的一个经验,他也是要联系方式,然后主动联系吃饭聊天(聊什么就很多啦)。如出一辙。

 

    希望自己的新人经历和跳槽适应新公司的经历能给大家带来启发。不管是还没有走上社会或刚刚毕业或刚刚入职的学生,还是不知道跳好还是不跳好正在前后犹豫的老人(估计还没跳过槽),还是跳过去但遇到排挤或冷遇孤独的老人,希望能帮助你们走好自己的第一步。

btw:应该是很好的方法,我想,也不限于新员工。

这是一个基于AI视觉识别与3D引擎技术打造的沉浸式交互圣诞装置。 简单来说,它是一棵通过网页浏览器运行的数字智慧圣诞树,你可以用真实的肢体动作来操控它的形态,并将自己的回忆照片融入其中。 1. 核心技术组成 这个作品是由三个尖端技术模块组成的: Three.js 3D引擎:负责渲染整棵圣诞树、动态落雪、五彩挂灯和树顶星。它创建了一个具备光影和深度感的虚拟3D空间。 MediaPipe AI手势识别:调用电脑摄像头,实时识别手部的21个关键点。它能读懂你的手势,如握拳、张开或捏合。 GSAP动画系统:负责处理粒子散开与聚合时的平滑过渡,让成百上千个物体在运动时保持顺滑。 2. 它的主要作用与功能 交互式情感表达: 回忆挂载:你可以上传本地照片,这些照片会像装饰品一样挂在树上,或者像星云一样环绕在树周围。 魔法操控:握拳时粒子迅速聚拢,构成一棵挺拔的圣诞树;张开手掌时,树会瞬间炸裂成星光和雪花,照片随之起舞;捏合手指时视线会拉近,让你特写观察某一张选中的照片。 节日氛围装饰: 在白色背景下,这棵树呈现出一种现代艺术感。600片雪花在3D空间里缓缓飘落,提供视觉深度。树上的彩色粒子和白色星灯会周期性地呼吸闪烁,模拟真实灯串的效果。 3. 如何使用 启动:运行代码后,允许浏览器开启摄像头。 装扮:点击上传照片按钮,选择温馨合照。 互动:对着摄像头挥动手掌可以旋转圣诞树;五指张开让照片和树化作满天星辰;攥紧拳头让它们重新变回挺拔的树。 4. 适用场景 个纪念:作为一个独特的数字相册,在节日陪伴自己。 浪漫惊喜:录制一段操作手势让照片绽放的视频发给朋友。 技术展示:作为WebGL与AI结合的案例,展示前端开发的潜力。
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种计及连锁故障传播路径的电力系统N-k多阶段双层优化及故障场景筛选模型,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型旨在应对复杂电力系统中可能发生的N-k故障(即多个元件相继失效),通过构建双层优化框架,上层优化系统运行策略,下层模拟故障传播过程,从而实现对关键故障场景的有效识别与筛选。研究结合多阶段动态特性,充分考虑故障的时序演化与连锁反应机制,提升了电力系统安全性评估的准确性与实用性。此外,模型具备良好的通用性与可扩展性,适用于大规模电网的风险评估与预防控制。; 适合群:电力系统、能源互联网及相关领域的高校研究生、科研员以及从事电网安全分析、风险评估的工程技术员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模与风险评估;②支撑N-k故障场景的自动化筛选与关键脆弱环节识别;③为电网规划、调度运行及应急预案制定提供理论依据和技术工具;④服务于高水平学术论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建细节,重点关注双层优化结构的设计逻辑、故障传播路径的建模方法以及场景削减技术的应用,建议在实际电网数据上进行测试与验证,以提升对模型性能与适用边界的认知。
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