如何开令人讨厌的会议三招

某天学到了三招,关于如何开一个令人讨厌的会议。

[b]一、“这是态度问题!”[/b]
俗话说 “态度决定一切”,你的态度有问题,就说明你的一切方面都有问题!当看到手下不服气的时候,马上祭出这一招,绝对能让他闭嘴(即使他觉得莫名其妙)。而且这招对应届毕业生是最有效的,能让他犹如泰山压顶般紧张。看到对方无法反驳的表情,我保证你一定会觉得畅快淋漓,获得高潮般的征服感。是的,这就是传说中的扣帽子,大扣特扣,不扣到对方玉体乱颤娇喘求饶誓不罢休。


[b]二、“大家还有什么想讨论的,尽管说。”[/b]
这句话为什么令人讨厌?因为它的言下之意是:“好,这次的会开完了,但我还不过瘾。大家磨时间吧。” ——想想看,大家都有事要做,巴不得早点散会走人呢,哪会心平气和的跟你磨下去?你想继续过领导的瘾大家都理解,但能不能挑个不那么忙的时间?


[b]三、“吭哼哼……”(嗤笑)[/b]
当别人提出一个看似幼稚的想法时,你一定要发出嗤笑,并把脸背过去,给他留下颤抖的肩膀。这能让他强烈的感觉到自己是多么蠢,蠢到不需要用语言来描述。如果这时候还有别的下级陪着你一起笑,那效果就更好了,他不但发现自己蠢,而且还发现自己是多么的孤立。只要他还呆在公司一天,这个阴影是别想抹去的了。
【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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