职业生涯中的10个致命错误

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对于大多数人来说,这些问题看起来已经司空见惯、稀松平常,为大多数人所忽略。然而,经过大量职场真实案例的证实,我们发现,正是这些稀松平常的错误,日后极有可能成为影响你职业生涯发展、甚至改变你一生命运的致命错误。

  错误一:现在不着急,以后遇到问题再说吧

  很多人刚刚步入社会,没有真正意识到危机的存在;或者现在的工作相对稳定,虽然不知道未来是什么样子,但至少目前的工作能够养家糊口,至少可以保证生存没有问题。他们不知道五年后的自己应该是什么样子,也不会深入去想,因为这样很累。至少现在的工作能够让自己这一年过得很安稳,至于下一年怎么样,他们根本没有考虑过。他们总觉得年轻应该是享受的时光,这样才不会辜负大好年华。即使现在遇到问题,他们总是说:现在不着急,以后遇到问题再说吧。

  如果所有的问题都等“以后再说”,那么,我敢肯定,最多5年以内,你会遇到再也解决不了的问题!要想解决,你必须要付出成几何级倍增的代价!

   错误二:有些事情总要亲自经历了才会知道

  对于年轻人来说,“试错”其实是最愚蠢的方法,即使你觉得你还年轻,你还有机会,但实际上时间并不是你想像得那么多。以在广州工作为例。假如你大学毕业23岁,打算30岁买房结婚。房子不要太好的,但在北京,起码也要100万。在房价疯涨的情况下,这已经是最保守的估计。首付20万,装修2万,家电2万,结婚3万,其他备用资金3万,这总计就得需要30万。假如你年薪10万,除去房租、生活费、电话费、应酬等等支出,一年存款7万,那么,你至少要需要4年的时间。但是对于职场新人来说,没有3年的经验积累,不可能拿到10万的月薪。这样算下来,就算你不走弯路,从毕业到结婚,你要像上紧了的发条一样高速运转,根本不允许你有时间去无所事事或者走弯路。而一旦不慎稍有偏差,走上1、2年的弯路(对于很多人来说,这是再正常不过),那么对你来说,一旦买房,就会陷入破产的边缘。

  如果你还想着去尝试和经历一些本来应该可以规避的错误,那么,你的职业生涯定会付出更多的成本。

  错误三:当我遇到问题时,做个职业规划就行了

  成功的职业规划,其核心是要帮助你找到你的职业方向定位,并围绕这个方向构建你的核心竞争力,以保证你能够在这个方向上顺利成长。这两点缺一不可。如果只是找一个方向,而没有考虑到该方向在现实工作中实现的可能性,那么,这样的规划没有任何意义。

  而要想保证职业方向实现的可能性,就必须要考虑外在客观因素的影响。家庭的压力、年龄的差距、因工作不顺而造成的心态的失衡……等等,都会影响到职业规划的最佳实施效果。就像医生看病一样,如果你已经病入膏肓,那么,再高明的医生恐怕也无回天之力了。

  错误四:把性格测评当成职业规划

  这里需要提醒大家的是:性格测评≠职业规划。很多人认为自己做了性格测评就等于做了职业规划,其实这是一个非常严重的认识误区。性格测评只是我们了解个人性格的一个手段。涉及到具体的规划时,还要根据个人事业愿景、优势特长、专业技能、成长经历、职业价值观、政治因素、经济因素、社会因素等各种情况进行综合考量,才能得出具体的结论。这需要咨询师深入了解你的情况之后才能做出判断,而不是单纯依赖测评工具所得出的结果。

  以第一职场论坛的教练式职业规划为例,除了基本的测评以外,仅咨询访谈这一项就需要3个小时的时间,最长的曾经达到6个小时,目的就是对咨询者进行全面、深入的了解,并对测评结果进行验证,以全面、客观地了解咨询者的真实情况。如果做不到这一点,那么,咨询的效果就会大打折扣。

  错误五:只定方向,不知道实施路径

  很多人不乏明确的目标,但在实施的过程中会遇到很多问题得不到有效的解决,从而最终影响到职业目标的实施程度。从这个角度来说,只确定职业生涯方向定位,而不知道具体的实施路径,尤其是在执行的过程中,哪些问题需要直接面对,哪些问题需要绕道,同样会影响到你的职业发展。

  确立目标,只是成功职业生涯规划的第一步,即“一项核心内容”要解决的问题;而这个目标到底能否实现,就要看实施和执行的效果,这也是“两项补充内容”和“一项强化内容”的意义所在。如果只是确立了目标,而没有确定相应的实施路径,那么,这样的规划只是成功了50%。尤其是强化部分的内容,也是考验一个咨询师水平的地方。光懂理论而无实战经验的人,做不到这一点。

  错误六:没有主见,严重依赖周围人的看法

  很多人也有自己的想法,但一旦自己的想法得到周围人的反对或质疑时,他的这种想法就会迅速打消。有一次有一个客户来问我,他说他家里人想让他当老师,但他问了身边的人,有的人说当老师好,而有的人则说当老师没有前途,不如进企业。他自己也困惑了,不知道到底是否当老师。

  每个人的价值观是不一样的,因此,当你征求别人的意见时,他们只是基于自己的价值观去思考问题,并不是站在你的立场上。因此,别人的意见到底是否适合你,还取决于你自己内心的想法。同样是这个例子,喜欢安稳的人肯定会说当老师是个不错的选择,而喜欢挑战的人则肯定会说当老师没有前途。

  错误七:计划赶不上变化,与其如此,不如随遇而安

  很多人会说世事变化无常,与其刻意计划,不如随遇而安。貌似说这话的人都很“潇洒”,但一旦问题来到眼前时,恐怕你就“安”不了了。

  一是你没有“根”,就永远只能四处飘着,永远也无法活得很扎实;

  第二,正因为你没有“根”,所以无法构建你的成长之基,并在此基础上构建你的核心竞争力,所以职业永远无法得到成长;

  第三,正因为你随遇而安,根基不牢,哪怕遇到一点点“风”险,你就会无法立足,因为你没有任何抗击风险的能力!看看那些在金融危机中被裁掉的都是些什么人吧。

  如果你没有构建任何适应竞争、抗击风险的能力,那么,当下一次危机来临时(这种危机,或许是别人对你的威胁和竞争,或许是组织结构的调整,或许是并购,或许是倒闭,又或许是一次更猛烈的经济危机),你会不堪一击,第一个倒下的就是你!恐怕那个时候的境况,就不会像你今天说话的时候那样“潇洒”了吧?

  错误八:高学历意味着更多的发展机会

  并不是所有的职位都需要高学历人才。那些所谓的高学历人才,其实能力并没有与学历相匹配。当越来越多的企业都在考虑务实的用人成本的时候,高学历未必会受到重视。

  学历并不能保障你的成功,那只是一张纸而已。真正让你成功的,是你到底有没有真才实学。如果没有,对不起,所有的公司都不是慈善机构。

  错误九:国家单位比较稳定,发展有保障

  绝大多数的人都会有这样的认识。曾经遇到一个客户,XXX(此处省去3个字,不便明说,大家去意会吧)出身,工作十年,好不容易上司高升,遇到一个晋升的机会。凭借自己在单位的能力、表现,他信心满满地以为自己会得到这个机会,但可惜的是,他被一个能力并不强的人打败了。苦等十年得来的机会,就这样眼睁睁看着溜走,于是一气之下辞职,发誓再也不做XXX.

  提醒那些想进国家单位的人,在进入这些单位之前,你一定要明白“编制”意味着什么,“体制内”和“体制外”又有什么差别,“李刚”到底有什么不同。如果你贪图稳定,我会告诉你:你肯定会非常稳定,稳定到10年、20年甚至一辈子待在一个职位上,一个级别上,不会有任何改变。如果你渴望这样所谓的“稳定”,并且没有任何抱怨,那么,我完全支持你的决定。

  错误十:这个社会,要想成功太难了

  你是谁?你从哪里来?你要到哪里去?未来的路如何走?家庭的责任谁来承担?你是想靠自己的努力获得成功,还是想成为“啃老”或者“蚁族”中的一员?成功与失败,你到底如何抉择?你又凭什么保证成功?你是否做好了积极行动的准备?什么时候行动,是现在,立刻,马上;还是想活着潇洒、安逸一些,等着“以后再说?”

  你现在的选择,决定了你未来的成长。如果你现在后悔,那么,你以前的走的路肯定是错的;如果你不想再后悔,那么,从现在开始,就要认真走好每一步,不要再稀里糊涂地过日子!否则,你肯定会成为最失败的那个人!

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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