姑娘,其实你从来不缺机会

文|洛洛莉ya

每一年,公司都会有一批刚从大学校园离开,入职到我们公司的新鲜血液;每一年的入职高峰期后,也会有一批新鲜血液,从各个岗位脱离出去。于是,有的人成为了工作经验的幸运者,有的人却成了工作年限的受制者
6点半,站在班车接驳站的路口,刚下班的人们已经排起了长龙。我站在熙熙攘攘的人群里,后面有一个女生在给朋友打电话,声音有点沙哑,仿佛刚刚哭过,就在身后,我依稀能听见女生打电话的声音。

"今天我的上司升职了,本以为腾出来的那个位子是我的,没想到给了一个刚入职不到3个月的小员工,真是气死我了。你说,我在这个部门待了四年,没有功劳也有苦劳吧。让一个新来不到三个月的人来管我,还让我多带着点他,这算什么?她肯定是背后给我们上司送礼了,或者有其他的什么关系。最鄙视这种行为,靠着不正当手段获取职位,这种人迟早有一天会被揭穿。"

断断续续听到女生的投诉与不忿。后面快上车的时候,听到她说:"来了四年,工资都没有怎么涨,我要是年初就出去找工作,现在工资指不定已经翻倍了吧。最近有公司喊我去面试,我嫌工资太低了,不想去。不跟你说了,车来了。"班车稳稳地停在我们面前,大家有序地往前挪动,我回头看了一眼,原来是她!
这姑娘,偌大的公司里,根据入职时间和现在更新换代的速度来看,已经可以算老员工了。虽然不在一个部门,因为工作关系我对她印象倒是挺深刻,我们曾经打过几次交道。她给人的感觉就是,得过且过,不是自己的事情一定不往自己身上揽;是自己的工作,马马虎虎地做。常常数据出错,任务提交不及时,下班打卡第一个走,上班踩着点闯进办公室。部门负责人换了一拨又一拨,却独独没有给她升职的机会。在这样的场合下,无意间听到她打电话,与其说是吃惊,更多的则是莞尔

身边往往不乏这样的姑娘,一边在充满压强的氛围里悠然自得的过着近乎养老一般的生活,一边跟朋友抱怨身边没有机会,公司永远都是在压榨员工,那些晋升的人都是靠着关系或者各种不光彩的手段获得的机会,在岗位上熬着时间,坐等资历降临。时间久了,倚老卖老地说,我好歹在这里干了这么多年了,没有功劳也有苦劳,你不给我岗位,就是你不对。

这姑娘曾经有2次去竞聘的机会,然而都以各种理由拒绝参加竞争,总以为凭借自己的资历,能够获得破格提拔(由总监推荐,无需参加竞聘)。然后随着一拨又一波的新鲜血液补充进来,当她想起要去参加竞聘的时候,后面的小鲜肉们早已经摩拳擦掌、跃跃欲试了。在职场上,往往一次机会的错失,将会带来整个职业生涯的转变。
哪有那么多的机会,偏偏就给了你?在工作中消磨时间,在其他人加班加点的时候,你已经在家看韩剧了;在其他人周末忙着给自己充电的时候,你在繁华的街边喝冷饮;在其他人会议上积极提出自己的见解的时候,你在埋头玩手机,不去思考为什么其他人会这样思考;在其他人清晨起来跑步或者阅读的时候,你还在床上做着美梦;当其他人深夜还在为白天的工作做总结的时候,你还在煲电话粥……于是,当有一天身边的人成为那个把握住机会的人,却换来你的一声嘲讽,哼,走了狗屎运。

哪里有那么多天上掉馅饼的事情了?就算是天上百年难得一遇地给了你一块馅饼,你也得看看自己是不是已经牙齿掉光,再也咬不动眼前的美味了呀!
可是,道理人人都懂,却很少有人能够做到。心理学上有一个观点:你是什么样的人就会吸引什么样的人,你身边是什么样的人那么你就会成为什么样的人。环境可以影响人可以塑造人,但首先你得是个可塑之才。在你抱怨别人升职加薪依靠不良手段的时候,是否反思过自己曾经有没有在人前背后的努力;在你抱怨生活不美、工资不够的时候,是否想过自己的状态是否对得起手心里的薪水。

回头看看姑娘的话语,回家的路上,不由感谢当初的自己,没有轻言放弃,从此随波逐流。城市的夜光随着车身次第滑落,在这个冰冷又坚硬的城市,唯有自身资本足够强大,才能给它以温暖的色调
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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