职场成功须养成35习惯

 新人职场成功须养成35习惯
新闻来源:    点击数:143    更新时间:2009-3-18 16:35:31    收藏此页

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1、 不说“不可能”;
2、凡事第一反应:找方法,不找借口;
3、遇到挫折对自己说声:“太好了,机会来了!”;
4、不说消极的话,不落入消极的情绪,一旦发生立即正面处理;
5、凡事先订立目标;
6、行动前,预先做计划;
7、工作时间,每一分、每一秒做有利于生产的事情;
8、随时用零碎的时间做零碎的事情;
9、守时;
10、写点日记,不要太依*记忆;
11、随时记录想到的灵感;
12、把重要的观念、方法写下来,随时提示自己;
13、走路比平时快30%,肢体语言健康有力,不懒散、萎靡;
14、每天出门照镜子,给自己一个自信的微笑;
15、每天自我反省一次;
16、每天坚持一次运动;
17、听心跳一分钟,在做重要的事情,疲劳时,紧张时,烦躁时。。。。
18、开会坐前排;
19、微笑;
20、用心倾听,不打断对方的话;
21、说话有力,感觉自己的声音能产生感染力的磁场;
22、说话之前,先考虑一下对方的感觉;
23、每天有意识赞美别人三次以上;
24、即时表示感谢,如果别人帮助了你的话;
25、控制住不要让自己作出为自己辩护的第一反应;
26、不用训斥、指责的口吻与别人说话;
27、每天做一件“分外事”;
28、不关任何方面,每天必须至少做一次“进步一点点”,并且有意识的提高;
29、每天提前15分上班,推迟30分下班;
30、每天下班前5分钟做一下今天的整理工作;
31、定期存钱;
32、节俭;
33、时常运用“头脑风暴”,利用脑力激荡提升自己创新能力;
34、恪守诚信;
35、学会原谅。
 

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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