宝付谈跟同事相处小技巧,这三个基本原则要掌握

本文分享了与同事相处的三个基本原则:不占小便宜、拒绝不合理要求、掌握合适距离,帮助年轻人建立良好的职场人际关系。

宝付谈跟同事相处小技巧,这三个基本原则要掌握。谁不想和同事关系搞得好好的,大家在一起愉快的工作,共同为自己的梦想而努力,如果相处的愉快,还能成为数十年的好朋友。不过现实非常的残酷,几乎每个人都有人际关系的烦恼,那些辞职的员工,多半不是工作能力不行,而是被复杂的人际关系所拖累。为人处世是很深的学问,需要用一辈子的时间来学习。不过你也不必烦恼,对于年轻人而言,只要掌握这三个基本原则,就能妥善处理好和同事的交情,大家相安无事。
  一、不占同事的小便宜
  虽然每个人对世界的认知能力有差距,不过既然能够参加工作,起码都不是傻子。不想和同事关系闹僵,就不要算计别人,或许对方一开始看不出来,但早晚都有想通的时候。有些年轻人本性不坏,但就是喜欢占同事的小便宜,让人请他吃饭,或者把自己的工作推给别人。这样虽然能获得一些利益,但损失的是自己的信用,要知道信用可是无价之宝,对你的未来不可估量。所以,年轻人要有大的格局,不要占同事的小便宜,只有不为小利动心的人,才能有更大的前途。
  二、拒绝不合理的要求
  你辛辛苦苦工作了一天,好不容易等到了下班,正准备回家好好的休息,同事让你帮忙写一份策划。你心里非常的抵触,但是碍于同事的面子,只好勉为其难的答应了。你想着对方会记得这个人情,哪晓得隔天对方又找你帮忙,这时你委婉的拒绝了对方,于是你们的关系破裂了。不想和同事成为敌人,就不要当老好人,老话说的对,帮你是人情,不帮是本分,帮多了就成为仇恨。对于一些不合理的要求,不要害怕得罪对方,直接拒绝就是了。你不好意思拒绝对方,只会让对方更加的得寸进尺。
  三、掌握合适的距离
  不想为复杂的人际关系所拖累,就要掌握好与人相处的距离。不要对别人太热情,那样对方会轻视你,也不要刻意对别人冷漠,同样会得罪人。最好的距离就是保持基本的礼貌,大家相处时不拘束,但也不要太频繁。有些年轻人性格很内向,有人对他稍微好点,就一点都不设防。结果被职场小人利用,经常给人帮忙,因为不敢拒绝别人的要求,结果自己受了委屈,还让其他人笑话。不要因为别人的小恩小惠就感激不尽,也许对方另有企图。也不要参与同事的争斗,不对其他人发表任何的看法,这样才能避免不必要的麻烦。
  宝付提醒:想要和同事处理好关系,一定要坚守这三个原则,不做讨好性的老好人,也不把别人当傻子。做好自己本分的工作,利用业余时间多读点书,提升自己的涵养,你的人格魅力上去了,大家都愿意和你交朋友。

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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