《我的前半生》读懂职场三件事

通过电视剧《我的前半生》中的角色菲尔的故事,探讨了员工如何正确定位自身价值,如何在职场中为自己争取更多回报的问题。文章强调了个人认知的价值与老板认知的价值之间的差异,并提出了在有机会时要勇于谈判并做好充分准备的观点。

前几天追《我的前半生》,看到菲尔离职,带着辰星的重要资料转投B&T。贺涵本可阻止,但他却放任这一切发生,带着平儿和子君的妈妈到杭州与子君团聚,为平儿庆生。将菲尔映射到自身,不妨总结一下员工在企业内到底该如何定位自身的价值,如何获取更多的回报。

你自认的价值不一定是老板眼中的价值

菲尔自认工作不曾有丝毫懈怠,努力程度也与陈俊生不相上下,可这样的付出就是换不来贺涵的重视,也得不到等值的回报。从自己的眼中去评估自己的工作成果,结果很大程度上会受到主观意愿的影响,难免偏颇。老板更希望你拿一个人的钱,干十个人的活,即便这样,一旦遇到更便宜的,还是会被取而代之。所谓开源节流就是这个意思。个人眼中的价值只有在无法被他人取代、超越时,才会上升为老板眼中的价值。菲尔认为自己作为团队的重要成员,又要带着公司的重要资料转投B&T,贺涵一定会和他促膝长谈,给他升职加薪。殊不知这一切在贺涵眼中都不及子君的一个电话和平儿的几声呜咽。话已出口,箭在弦上,即使后悔也没有回旋的余地了。这里菲尔错误的估算了自己的价值,更准确的讲,错误的估算了他在贺涵眼中的价值。如果处理他离职这件事情的是大Boss,情况可能有些许不同。但从后续的剧情我们也了解到,大老板并没对他的离去表现出丝毫的可惜,只是觉得贺涵应该将他稳住,直到与B&T的合作完成。可见,在老板眼中他也并非不可取代。

有机会谈条件就不要心慈手软

说到努力让自己成为核心,让自己不可取代,所为的又是什么。无非就是可以以平等的身份和老板谈条件。既然是平等的,那么谈判就不要留有余地,免得日后后悔。贺涵要求与B&T重谈分红比例不成,主动离职后马上挖了B&T的大客户。出手果断、决绝。你要试,我便给你试,即使离开也要让B&T蒙受重大损失。这就是他谈条件的资本,当然也是交给新东家的投名状。不然作为空降过来的领导,凭什么手下的人都要听你的。有人说买卖不成仁义在,生意场上往往要脸的人死的更快,职场中也是如此。在此也为菲尔庆幸,带走了辰星大批客户,引起了公司高层的震动,还成功将贺涵拉下了马。试想,如果他被贺涵稳住,留在了辰星,那最后的结局一定是鸟尽弓藏,兔死狗烹。等到两家公司合作结束,即使不被辰星扫地出门,也会被安排个边角旮旯的职位,受人排挤,最后离职滚蛋。

决定不回头,未雨先绸缪

这里还说贺涵,如果他与B&T谈判不成没有离开,反而继续按照以前的分红比例来合作,那么他以后再想重谈分红只怕是难上加难。当然他的谈判也不是毫无准备,签了大单,拿下大公司,正是要求封赏的好时机。如果谈判不成,他也留有后手。离开B&T的同时,还帮唐晶稳住了客户,可转头就挖了卡曼,入主了辰星。如果没有事先的准备,绝做不出这样的潇洒从容。所谓未雨绸缪,可见一斑。

这里与之对比,引入一个NBA的反面教材。此前达拉斯小牛队一直放出风声会全力追求2013年的乐透区新秀诺伦斯·诺埃尔,后者上赛季场均8.7分5.8个篮板1.3次抢断1.0次盖帽。在这个遍地大合同的联盟,诺埃尔甚至一度认为自己能够拿到顶新。因此交易日开始后诺埃尔并没有主动联系其它球队、倾听报价。但他与小牛队的续约也迟迟没有达成。眼看着交易截止日临近,没有其它报价使得小牛队在续约中占尽上风。而诺埃尔对此除了表示气愤也别无他法。

总结一下,不要只评估自己做了什么,也要了解一下周围的人都做了什么,横向对比,找准自己的定位。真的遇到不公正对待的时候尽早离开。当然,更鼓励蛰伏下来,努力让自己成为核心,变得不可取代。有条件谈判时要追求利益最大化,不要委屈自己,成全别人。谈判不成就带着价值离开,自然会有人提供等值的回报。最重要的一点,不要相信别人描绘出的美好愿景,为离开留好退路。

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从无人机路径规划相关工作的工程师;适合从智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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