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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根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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