每天学点说话技巧+人性的弱点 +陈吉宁

本文探讨了有效沟通的重要性和技巧,包括正确的态度、赞美他人、运用幽默等方法,并强调了了解他人需求、尊重与真诚的重要性。

组织评价

头脑清醒,思维敏捷,治校办学理念清晰,创新意识较强,有国际化办学视野。
具有清华人的典型特点:为人稳重、低调、务实。身材高大,戴着眼镜,面孔白皙。在日常工作生活中,很多接触过他的人给出这样的评价:没有架子,平易近人,做事严谨。 [8]  
不到3年之内从正厅级跳到掌舵部委的正部级职位  --  陈洁宁
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如何做人圆滑
顺着别人的心意说话;不要表露自己真实感情,叫别人看不出你的想法,千万不能够喜形于色,那么容易让人猜出你的心思;不要得罪别人,不能意气用事,血气方刚,那是大侠干的事,不是圆滑的人干的,要记住:"小不忍则乱大谋";凡事多长个心眼,要装傻而不是真傻
外圆内方 
外表糊涂,内坚持原则
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第一章 态度决定一切——会说话,好的态度是关键
良言一句三冬暖, 恶语伤人六月寒*****
不咄咄逼人,得理要饶人
尊重是有效沟通的前提*****让座
说话真诚才会赢得信赖
避免不必要的争论******
常将“谢谢”挂嘴边*****地铁
第二章 赞美之词暖人心——赞美别人时的说话技巧
赞美是成功交流的润滑剂
背后赞美他人效果更佳
用不起眼的小事来赞美别人
多谈对方的得意之事
不要让赞美变成奉承
恰当的赞美需要知己知彼
第三章 谈笑风生打动人——说话的幽默技巧
幽默是生活中的调味剂
风趣比犀利的言辞更有力量
用一语双关来制造幽默
幽默用语要凝练
自嘲是一种智慧的幽默
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我们知道,口才是一项能力,而能力一定是通过训练才来修炼成的。
所以在平时的生活中,我们要经常运用各种渠道去讲,抓住一切机会去挑战。多和陌生人去沟通,多发名片,即使在公交汽车上也要尝试去交流。不管人多人少,一个人也可以自己训练,两个人、三个人以上就是一个小团队,就可以主动挑起话题,主动进行一些训练。
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人性的弱点
第一章把握人际交往的关键
了解鱼的需求
我要喜欢你
管住自己的舌头
如要采蜜,不可弄翻烽巢
抓住每一个机会
扩大交际范围
让对方有备受重视的感觉
莫与小人较劲
无事也登"三宝殿"
该告别时就告别
第二章把别人吸引到身边来
仪表是你的门面
练就一流口才
甜美而有韵律的声音
练就关照他人而不造作的功夫
真心诚意地对别人感兴趣
缶随戏剧化效果
第三章不II痕迹,改变他人
用赞誉作开场白
说人之前先说自己
不要把意见硬塞给别人
"旁敲側击"更使人信服
"髙帽子"的妙用
批评勿忘多鼓励
第四章如何使交谈变得更愉快
十之八九,你赢不了争论
……
将自信注入工作
挣取你的"脑力薪"
正确地做事与做正确的事
做好时间管理
回家,把工作关在门外
第十一章拥有美好的家庭生活
婚姻是幸福的温床
认识爱情,结识幸福
每天增进爱情的深度
真正的幸福源自细节
真诚地欣赏对方
爱的语言不需要嵘叨
不要试图改造对方
不要批评对方
做个家庭宝贝:让丈夫快乐回家
第十二章完美交际的6项法则
结识良友
微笑沟通
常用赞美
勿忘倾听
掌握话题
牢记名字
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。通过选用不同核函数,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,包括处理缺失值、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。在处理不平衡数据时,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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