助上班族成功的10大哲学

助上班族成功的10大哲学
   来源:新华网  日期: 2007-09-13

  你是上班族吗?做好了下面10个平凡简单的道理,你距离成功之路就不远啦!

  1.擦去玻璃上的污迹或为同事打来一壶热水,这些微不足道的小事是你要养成并不断强化的良好习惯。对于你的工作而言,这是一笔平稳可信的资本。

  2.面对别人的轻视和怠慢,我们不应回避和退缩。应主动表示友好,这样做才是有益和实用的,在退避三舍和锋芒之间有一块中间地带,不妨一试。

  3.在现今的市场中,竞争总是不可避免的。涉及到业绩评价及利益分配时更难免有高低之分,不要因此而敌视对方,最有能力的竞争者往往能与他们的对手坦诚相处。

  4.帮助新来的同事做他份内的工作是十分得体的举动,感激的一面会在他步入正常工作轨迹后慢慢变味,图报与拉笼人心的心理使对方难以进一步沟通。

  5.如果你没有显赫的社会人际关系背景,并且因为分配不公而深感失望的话,不要盲动,你身上还有一种最为可靠的力量可以信任,那就是忍耐。

  6.当别人忽略或冷淡你,他们是在告诉你如何对待他们,每种状况都隐含着多种潜在的建议,也许最终你要把握的只有一条,放低姿态,露出坦诚的笑脸并不是一件很难的事。

  7.你讨厌玩牌,同别人相比你是明智的。你如果因此而讨厌那些喜欢玩牌的同事,那就是很不明智了。

  8.你是你自己事业的中心,你的同事是他自己王国的国王,他可能会对你感兴趣,但这种兴趣很难与他寻求自我保护和对自己个人前途的关心相比。所以,在工作中要分清“你的”和“我的”这个界限,相对的警惕对于维护双方工作及人格上的独立都有好处。

  9.同一个单位难免会有待遇的高低不等,就像100元面值和1元面值的纸币,不能简单地理解为前面的面积为后面的100倍,在这个问题上无须过多烦恼。

  10.不管你目前的职业前途如何,积极着眼于目前实实在在的工作一定有好处,空有才华而不懂得表现是人世中最可悲哀的,因为这会使你白白丧失许多成功的机会!

 
【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有于减少工伤事故。
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