职场不得不知的六个潜规则

本文揭示了职场中的三条潜规则:不要苛求完全的公平、避免与同事发生金钱往来以及聊天时要避开上司的敏感话题。通过具体的案例分析,帮助读者更好地理解这些规则背后的道理。

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    潜规则1:不要苛求百分百的公平

    显规则告诉我们要在公平公正的原则下做事,潜规则却说不能苛求上司一碗水端平,尤其是老板更有特权。

    孙小明刚进公司做计划部主管时,除了工资,就没享受过另类待遇。一个偶然的机会她得知行政主管赵平的手机费竟实报实销,这让她很不服气!想那赵平天天坐在公司里,从没听她用手机联系工作,凭什么就能报通讯费?不行,她也要向老板争取!于是孙小明借汇报工作之机向老板提出申请,老板听了很惊讶,说后勤人员不是都没有通讯费吗?“可是赵平就有呀!她的费用实报实销,据说还不低呢。"

    老板听了沉吟道:“是吗?我了解一下再说。”

    这一了解就是两个月,按说上司不回复也就算了,而且孙小明每月才一百多块钱的话费,争来争去也没啥意思。可是偏偏她就和赵平较上劲了,见老板没动静,她又生气又愤恨,终于忍不住和同事抱怨,却被人家一语道破天机:“你知道赵平的手机费是怎么回事?那是老板小秘的电话,只不过借了一下赵平的名字,免得当半个家的老板娘查问。就你傻,竟然想用这事和老板论高低,不是找死吗?”

    孙小明吓出一身冷汗,暗暗自责不懂高低深浅!怪不得老板见了自己总皱眉头!从此她再也不敢提手机费的事,看赵平的时候也不眼红了。

    提 示:

    一味追求公平往往不会有好结果,“追求真理”的正义使者也容易讨人嫌,有时候,你所知道的表象,不一定能成为申诉的证据或理由,对此你不必愤愤不平,等你深入了解公司的运作文化,慢慢熟悉老板的行事风格,也就能够见惯不怪了。

    潜规则2:莫和同事金钱往来

    显规则告诉我们同事间要互相帮助团结友爱,潜规则却说不是谁都可以当成借钱人。

    一种叫做“同事”的人际关系,阻碍了职场里的资金往来。

    客户主任SUNNY就曾当了一次尴尬的杨白劳!那次时值月底,正是她这种月光女神最难捱的痛苦时光,偏偏又赶上交房租,囊中羞涩的SUNNY只好向同事LILY求助,第一次开口借钱,LILY自然不好拒绝,很痛快地帮她解了燃眉之急,可是3000块钱也不是一时就能还清的,拮据的SUNNY只好一次次厚着脸皮请人家宽限,最后一次,LILY回答SUNNY说不着急,前几天给女儿交学琴费倒是用钱,不过我已经想了办法。SUNNY没心没肺地连声道谢,过后就被“好事者”指出其实人家是在暗示你还钱呢,再说了,你满身名牌会还不起这3000块钱?谁信?话里话外都在影射SUNNY的赖账。SUNNY心里别提多么不舒服了,第二天马上找到同学拆墙补洞,才算暂把这一层羞给遮住,至于日后是否留下不良口碑,SUNNY却是想也不敢想了。

    提 示:

    的确,谁让这年头时兴本末倒置,欠账的是爷,赊账的是孙子呢!“同事”是以挣钱和事业为目的走到一起的革命战友,尽管比陌生人多一份暖,但终究不像朋友有着互相帮衬的道义,离开了办公室这一亩三分地,还不是各自散去奔东西。所以如果不想和同事的关系错位或变味,就不要和同事借钱。

    潜规则3:闲聊天也要避开上司的软肋

    显规则告诉我们“言及莫论人非”,

    潜规则将其深化成“言及莫论人”,因为少了一个“非”字,也就少了失言的机会。

    总公司的市场经理MONICA初次来办事处指导工作,中午请部门同事一起吃饭,席间谈起一位刚刚离职的副总王琳,入职不久的LINDA说王琳脾气不好,很难相处。MONICA说是吗,是不是她的工作压力太大造成心情不好?LINDA说我看不是,三十多岁的女人嫁不出去,既没结婚也没男朋友,老处女都是这样心理变态。

    闻听此言,刚才还争相发言的人都闭上了嘴巴。因为,除了LINDA,那些在座的老员工可都知道:MONICA也是待字闺中的老姑娘!好在一位同事及时扭转话题,才抹去MONICA隐隐的难堪,而事后得知真相的LINDA则为这句话悔青了肠子。

    提 示:

    都说言多必失,可言少也不一定没有失误,如果在错误的时间错误的地点和错误的对象说了一句涉及到具体人事的大实话,那后果真的堪比失言。

 
内容概要:本文详细介绍了文生视频大模型及AI人应用方案的设计与实现。文章首先阐述了文生视频大模型的技术基础,包括深度生成模型、自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)的深度融合,以及相关技术的发展趋势。接着,文章深入分析了需求,包括用户需求、市场现状和技术需求,明确了高效性、个性化和成本控制等关键点。系统架构设计部分涵盖了数据层、模型层、服务层和应用层的分层架构,确保系统的可扩展性和高效性。在关键技术实现方面,文章详细描述了文本解析与理解、视频生成技术、AI人交互技术和实时处理与反馈机制。此外,还探讨了数据管理与安全、系统测试与验证、部署与维护等重要环节。最后,文章展示了文生视频大模型在教育、娱乐和商业领域的应用场景,并对其未来的技术改进方向和市场前景进行了展望。 适用人群:具备一定技术背景的研发人员、产品经理、数据科学家以及对AI视频生成技术感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①帮助研发人员理解文生视频大模型的技术实现和应用场景;②指导产品经理在实际项目中应用文生视频大模型;③为数据科学家提供技术优化和模型改进的思路;④让从业者了解AI视频生成技术的市场潜力和发展趋势。 阅读建议:本文内容详尽,涉及多个技术细节和应用场景,建议读者结合自身的专业背景和技术需求,重点阅读与自己工作相关的章节,并结合实际项目进行实践和验证。
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