你努力工作会让老板感动吗?

二哥,你好呀,我想咨询你一个问题,困扰我很久了。我刚参加工作,每天早出晚归的,但我不明白为什么老板一直对我不感冒,仿佛看不到我的努力似的,是他有问题还是我有问题呢?

以上是读者小卢最近私信我的问题。其实这个问题蛮好回答的,努力工作,尤其是通过加班这种努力完全无法让老板感动。

为什么呢?因为当下的环境下大家都在加班啊,你可能比别人早到一会或者晚到一会,但这对老板来说,无所谓。假如说公司只有你一个人加班,那我敢肯定,老板会对你一见倾心的。

我在美国时,在和 IBM、CISCO 等几个大公司领导讨论问题时谈到,IT 是什么?他们说,IT 就是才员、才员、再才元(请原谅我故意写错几个错别字,因为这词敏感)。以电子流来替代人工的操作,以降低运作成本,增强企业竞争力。

上面这段话你听完是不是感觉心里拔凉拔凉的?当然,这句话不是我说的,而是菊厂老大说的。

菊厂不知道是什么的话,建议问搜索引擎。总之,老板看待员工的眼光是冷酷的:在电子流没有替代人工之前,他所能做到的就是,让员工变成工具人。

之前在苏州一家日企的时候,跳槽过来一位同事,我回洛阳后还曾一起做过私活。他是从菊厂过去的,说那里加班非常严重,他扛不住了,所以才到日企工作的,因为他觉得这里相对轻松一点。

我在的这家日企总体给我印象还是非常不错的,项目工期紧张的时候确实加班挺厉害的;但如果不那么紧张的时候,基本上大家都是准时下班,几乎没有人主动加班的。

当然了,绩效的评分和加班时长是有挂钩的,但更多的评分权力掌握在上级领导那里,我所经历的领导都是蛮可观的,如果你能够解决掉疑难杂症,基本上评分都不会差——除非你搞过一些严重的 bug。

可一旦遇到提倡加班、拼命的老板,那就另说了。因为大家看起来都是很努力的样子,做不完的需求,改不完的 bug,加不完的班,那么你的努力在老板的眼里,就会显得显的一文不值了。

就好像,小时候,生活质量差,你觉得吃一点好东西就觉得是在吃山珍海味。比如说我小时候最喜欢的就是火腿肠、奶粉、葡萄干,现在生活质量提高了,买买买,永远也买不回来小时候吃的那种味道了。

我一直怀疑,是不是现在的食品做工有问题;但其实不是的,是我的胃随着生活品质的提升,变得越来越挑剔了。

老板也是一样,一开始没人加班,遇到一两个拼命加班的,他一定觉得这就是他要寻找的人才。于是,升职加薪。然后,别的员工因此主动(被动)地也加了班,老板这时候就傻眼了,究竟该为谁感动呢?

一定是那些既能拼(狼性)又能干事(修福报)的人。

以前,只需要提高单位时间里的工作效率就行了,可现在完全不同了,那些定点上下班的员工几乎就是另类(闲鱼),哪怕你工作已经完成了。

前天我经过小区门口的时候,还听见领班的师傅在那愤愤不平,他说,“我给你说啊,老黄,那他花一个小时讲的那些东西,我不用五分钟,就能讲明明白白。”

从他那句话当中,我就能听得出来,领导办事效率低啊,搞得他做下属的,硬生生多站了 55 分钟!想着师傅的那些话,想着师傅站在那里左耳朵进右耳朵出的画面,我就觉得挺难过的。

我认识一个朋友,他们公司流行的制度你猜怎么着,没有加班工资。但如果你加班多的话,那么绩效奖就会多。

这种制度下,你努力工作会让老板感动吗?

来,换一个角度来看待一下这个问题。我,在目前的公司,几乎从不加班,反而经常迟到早退,我给老板说得很明白,我讨厌加班,有事我干事,没事我就忙别的,比如读书写作啥的。

由于老板付给我的工资不高,所以他就没有强制要求我加班的勇气。

有人说,这样依赖员工的公司一定不成气候。我只能说,这样想的人真的是得了妄想症。

你生下来,就从来不是为一个公司活着的,除非你是老板;你是为自己活着的,工作只是你谋生的一种方法。划重点了,一种。

把该完成的工作完成,然后就滚回家好好地生活。不要把工作当成是生活的全部,除非你不需要生活。

之前说过,很多人以为我是在全职写作,这个真不是的。我是在把工作收拾妥当后才开始写作的,否则,真饿死了。我写作不为别的,就是为了增加除了工作之外的生存能力。

在老板眼里,我从来都不是一个努力工作的好员工,我也不会这么做。因为要让老板需要你,你不仅工作要干的漂亮,还得有些其他方面的优秀品质。

否则,一旦公司来一个和你同等价位的员工,能力和你差不多,甚至还比你强,那么你的地位就尴尬了。

不要试图去感动老板,你应该做的,是让自己变得更强,而不是更努力

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【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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