(不)辞职

前言:终究又是要来面对这个问题,自然也就难免俗气,马云说员工离职的原因无非是“1、钱没给到位,2、心里委屈了”,那么我选择辞职的原因是什么,领导选择不让我辞职的原因又是什么?

管理者习惯绑定员工的价值观

我曾经看到过这样一篇文章珍惜这样的员工,培养他成为高管!,罗列了12种管理者喜欢的员工,这无可厚非,但夹杂着一种浓浓的信息,这个信息就是“好员工,你必须被工作绑定!”。

忠诚
我们习惯于被管理者宣扬“忠诚”,然而宣扬忠诚的人自己并不一定忠诚。

我们在乎“桃园三结义”、“千里走单骑”、“七进七出长坂坡”等等,我们每个人都希望自己是一个尽忠尽责的人。

敬业
管理者宣扬“每天比老板多工作一个小时”,这听起来似乎有些假惺惺,tell me why?真正的敬业压根不是比老板多工作一个小时就叫敬业!

结果导向
管理者在乎“成功”的结果没有错,错在压根不关注“苦劳”是在走极端,失败是成功他妈,没有一次次实战试错,去哪里来的成功,急功近利的做法不可取。

合作
还记得在写简历的时候,自己悄无声息的为自己标榜上“善于交流,能快速融入团队”,现在想起来禁不住“呵呵”了。乔布斯崇尚“一流的员工就应该只和一流的员工相处”,我也喜欢这样,如果你身边的人不能激发你的斗志,你再怎么努力,结果都会让你显得格格不入。

感恩
好吧,我自己一直笃信一条原则“对父母感恩,对自己负责”,我们也都愿意感恩,我们感激管理者给我们发展的机会,然而这却容易被管理者利用,所谓“欲加之罪,何患无辞”。

如今,我似乎也在被一种莫名的力量绑架着,似乎提出离职,是不合乎情理。

学曹操放行关羽真的很难吗?

为了得到关羽,曹操赠送千里马给关羽,又让关羽拜“汉寿亭侯”,信任尊重关羽,在关羽临走之际,又赠锦袍等等,现如今的管理者,大都习惯于在员工离职后不相往来,不念旧情。

员工的离职原因林林总总,但站在管理者的角度来看,他们总是认为无论你出于什么目的离职,你的原因都是一些废话,他们听不进去你的苦衷,更无法理解你的缘由。

如果你是管理者的心上人,那么他们再三劝说,搪塞各种借口与你,不允许你离开。
1. 认为是他们培养了你,给了你机会,殊不知“师傅领进门,修行在个人”,你的成功远远离开你自己的努力,而他们会选择无视;
2. 认为你背信弃义,没有和他同舟共济,殊不知“士为知己者死”,他与你渐行渐远,还期望你仁至义尽;
3. …

如果你不是管理者的心上人,那么会有这样的结果
1. 你还影响着他的一些利益,你必须让他获得全利后,才会让你离开,否则强行阻拦
2. 他对你无牵无挂,只是克扣你一些奖金了,工资了什么的。
3. …

关羽在华容道放走曹操,没人觉得关羽对刘皇叔不义,唯有觉得关羽是真正的大义,这正是我们中华文明的佳话。

期望

人员流动,本就是正常不过的事情,如果是双方互相欣赏的人,不如做君子之交;如果是双方互不顺眼的人,到不如做个顺水人情。

作为一个管理者,不必把公司绑定在员工身上,更不必认为离职的员工就是忘恩负义,既然走就有走的理由,彼此真心相处过就是一段美好的时光,以后相见时也可再把酒言欢。

总结:其实辞职与不辞职,站在谁的角度可能都有话说,倒不如顺其自然。最后,我觉得龙应台的目送中有这样一句让人倍感温馨的话,且来说说“我慢慢的、慢慢的了解到,所谓父女母子一场,只不过意味着,你和他的缘分就是今生今世不断的目送他的背影渐行渐远。”

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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