自我定义——职场中的生存原则

本文分享了一位资深职场人士从应聘者到面试官的角色转变过程,强调了通过具体事例评估应聘者能力的重要性,并引用电影《攻壳机动队》中的经典台词,阐述了行为决定个人价值的观点。

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作为职场老油条,找工作不止一次两次了,应聘时,在别人挑剔的目光中,努力表现自己,体会过无情质疑、当场被拒,也在无限“等通知”的日子中黯然伤神。

为了给公司挑选人才,我也面试过不少人。这时,我会变得冷血,以公司的需求为准,苛刻地探究应聘者的能力。

在选择和被选择的过程中,我们忙碌地度过一生。这样的人生轨迹,是谁决定的?是我们自己?还是选择我们的雇主?

最近公司安排了一次“卓越面试官”的培训,让我知道了如何做一个专业的面试官。我以往的个人经验不够体系化,而且有一些无用、低效的沟通,导致我拿不到足够有价值的信息,发生误判。

 

评估技巧

有一个观点触动了我,在判断一个人当前能力和未来业绩时,要看他曾经的优秀表现,最好有3个左右的完整事例。如果这些真实的经历能说明他/她的成长、发展趋势,则可以预知未来的发展情况。

为什么要具体的事例?如果应聘者说自己“很优秀,经验很丰富,很喜欢挑战,很受重用”等等,根本无法评估其真实性,以及准确性。通过对实际发生的事情的分析,才能评估应聘者真实的、全方位的能力。

为什么是3个?某一次成功或许是偶然呢,例子太少了体现不出必然性和连续性,问得太多了可能使应聘者疲倦。3个刚刚好,可以按时间顺序画出一条发展曲线。

从概率角度来看,这个方法很科学,很实用。也让我感觉到一丝丝可怕,我们未来的轨迹,真的隐藏在以往的经历之中吗?被决定的是哪些?我们还能改变什么?

现实很残酷,我还是尽量保持乐观。在退潮的时候,我会做好准备,期待涨潮的来临。

 

电影时间,来点心灵鸡汤

在《攻壳机动队》真人版电影中,主角草薙素子原本是一个普通的女孩,意外地被卷入了一个非法实验中,她被改造成了机器人。除了大脑之外,全是人工制造的义体。

虽然她原有的记忆被清除和抑制,但她可控的意识中,始终把自己当成人类的一分子,为了拯救他人以身犯险。

我们通过剧情了解到,她的记忆被操纵了,她和身体被改变了,她的人生轨迹与以往完全不同。

 

片中有一段经典的独白:

不是记忆造就了我,是我的行为决定我是谁。

We cling to memories as if they define us. But what we do defines us.

我的灵魂活着,提醒未来的义体化机器人,人性才是我们的美德。

My ghost survived to remind the next of us that humanity is our virtue.

我知道我是谁,我要做什么。

I know who I am and what I'm here to do.

 

启示

虽然我们平常的生活没有电影中那么夸张,没有主角那样复杂的经历,超人的能力,但我们自己的命运始终在自己手上,别人没法定义我们,决定我们的未来。

不要拘泥于过去,当下和未来的言行,才会决定我们每一个人的价值。

所以,在职场,感谢那些评价我们的人,不管是好的、坏的,都是我们成长的依据。

不沮丧,不骄傲,用自己的行动,改变自己,定义自己。

内容概要:本文从关键概念、核心技巧、应用场景、代码案例分析及未来发展趋势五个维度探讨了Python编程语言的进阶之路。关键概念涵盖装饰器、生成器、上下文管理器、元类和异步编程,这些概念有助于开发者突破基础认知的核心壁垒。核心技巧方面,介绍了内存优化、性能加速、代码复用和异步处理的方法,例如使用生成器处理大数据流、numba库加速计算密集型任务等。应用场景展示了Python在大数据处理、Web开发、人工智能和自动化运维等多个领域的广泛运用,特别是在FastAPI框架中构建异步API服务的实战案例,详细分析了装饰器日志记录、异步数据库查询和性能优化技巧。最后展望了Python的未来发展趋势,包括异步编程的普及、类型提示的强化、AI框架的深度整合以及多语言协同。 适合人群:已经掌握Python基础语法,希望进一步提升编程技能的开发者,特别是有意向从事数据科学、Web开发或AI相关工作的技术人员。 使用场景及目标:①掌握Python进阶概念和技术,如装饰器、生成器、异步编程等,提升代码质量和效率;②学习如何在实际项目中应用这些技术,如通过FastAPI构建高效的异步API服务;③了解Python在未来编程领域的潜在发展方向,为职业规划提供参考。 阅读建议:本文不仅提供了理论知识,还包含了丰富的实战案例,建议读者在学习过程中结合实际项目进行练习,特别是尝试构建自己的异步API服务,并通过调试代码加深理解。同时关注Python社区的发展动态,及时掌握最新的技术和工具。
内容概要:本文档《Rust系统编程实战》详细介绍了Rust在系统编程领域的应用,强调了其内存安全、零成本抽象和高性能的特点。文档分为三个主要部分:核心实战方向、典型项目案例和技术关键点。在核心实战方向中,重点讲解了unsafe编程、FFI(外部函数接口)和底层API调用,涉及操作系统组件开发、网络编程、设备驱动开发、系统工具开发和嵌入式开发等多个领域,并列出了每个方向所需的技术栈和前置知识。典型项目案例部分以Linux字符设备驱动为例,详细描述了从环境搭建到核心代码实现的具体步骤,包括使用bindgen生成Linux内核API的Rust绑定,定义设备结构体,以及实现驱动核心函数。 适合人群:对系统编程有兴趣并有一定编程基础的开发者,尤其是那些希望深入了解操作系统底层机制、网络协议栈或嵌入式系统的工程师。 使用场景及目标:①掌握Rust在不同系统编程场景下的应用,如操作系统组件开发、网络编程、设备驱动开发等;②通过实际项目(如Linux字符设备驱动)的学习,理解Rust与操作系统内核的交互逻辑;③提高对unsafe编程、FFI和底层API调用的理解和运用能力。 阅读建议:由于文档内容较为深入且涉及多个复杂概念,建议读者在学习过程中结合实际操作进行练习,特别是在尝试实现Linux字符设备驱动时,务必按照文档提供的步骤逐步进行,并多加调试和测试。
内容概要:本文针对现有配电网灵活性评估方法对网络传输能力考虑不足的问题,提出了一种新的评估方法。该方法首先建立了配电网灵活性供需模型,分析了4种供需匹配情况,接着提出3类灵活性评估指标,构建了以运行成本最低为目标的优化调度模型。通过改进的IEEE33节点配电网仿真验证了方法的有效性。重点解决了高比例分布式电源接入带来的波动性问题,为配电网灵活性评估提供了新思路。文中还详细介绍了MATLAB代码实现,涵盖参数初始化、灵活性需求和供给计算、评估指标计算、优化调度模型及可视化结果等方面。此外,对灵活性供需匹配的4种情况进行深入分析,并扩展实现了完整的灵活性评估系统,增加了动态时间尺度、增强可视化和实用扩展等功能,提升了系统的可扩展性和实用性。; 适合人群:从事电力系统研究、配电网规划与运营的专业人士,特别是关注分布式电源接入和电网灵活性评估的研究人员和技术人员。; 使用场景及目标:①评估含高比例分布式电源的配电网灵活性,解决DG接入带来的波动性问题;②通过优化调度模型最小化运行成本,提高配电网的运行效率;③利用扩展实现的系统进行多时间尺度仿真和不同场景下的对比分析,支持实际工程应用。; 其他说明:此资源不仅提供了详细的理论分析和MATLAB代码实现,还通过模块化设计增强了代码的可扩展性和实用性。建议读者结合具体配电网参数调整设备容量约束,根据当地电价政策优化成本系数,并采用历史数据训练更精确的场景生成模型。同时,可以通过并行计算加速仿真过程,采用交叉验证和蒙特卡洛仿真验证结果的稳定性和鲁棒性。
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