个人的一些职场经,与大家分享下,有意见的多多评论

本文提供了一份详细的职业发展指南,包括如何有效管理时间、保持专注、与上级和同事良好沟通的方法,以及如何不断提升自我以适应职场变化。通过遵循这些建议,个人不仅能在工作上取得成就,还能在人际交往中获得认可。

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职业化方面:

1:每日安排好每日的任务,每日提前半个小时到办公室,安排计划好当日的工作事宜,当天下午下班之前了解下自己明天该做哪些任务,做到心中有数。

2:上班期间不登录QQ或其他扰乱心思的网络工具。

3:每天去上班的公交车上早上可听听广播,了解下当天新闻,晚上回去的路上可以看看电子书籍,增强些自己的阅历。

4:上班时得有紧迫感,以完成工作为第一要义,懂得合理分配好“紧急且重要的工作”、“紧急但不重要的工作”、“紧急且重要的工作”、“既不紧急,又不重要的工作”,自己脑子里得有主次关系,依次完成好自己的工作任务。

5:懂得很好的和上级沟通交流,能够及时完成好上级交代下来的任务。

6:每天下午记得提前些完成上级交待好的任务,剩余两个小时去研究下自己感兴趣的方面的知识,多给自己充电,只有让自己变得更加优秀,成功才会追随着你。

7:保证好自己的作息时间,每天早睡早起(初定的规则是晚上10:30入睡,早上6:30起床)

8:每天工作必须今日事今日毕,不可拖拉,坚持把握住自己的工作进度,不可懒惰。

9:争取更多的机会去锻炼自己,上级交代给自己的任务多少不要太过于计较了,自己要懂得这是对自己核心竞争力的提升。有助于以后自己的不被淘汰。

10:多去思考、观察上级、技术牛人的做事做人方面的技巧,该借鉴时就应当借鉴,得好好提高自己的说话技巧。

11: 上级分配给了自己的任务,自己一定要认真的去完成,切不可让上级对自己的能力失去信心,哪怕是自己回去加班也得完成,毕竟上级都喜欢那些为他们解难的人,而不喜欢为他们增加麻烦的人。

12:凡事不抱怨,自己找解决方法。

13:学习熊枭的敬业,干一行就得爱一行,学习魏伟的砮定,学习威哥的巧劲,学习倪哥的逻辑性,条理清晰,学习老高的幽默感(欠缺太多,希望自己慢慢补上)。

处世方面:

1:同事有需要帮助的地方自己义不容辞的去帮助,要知道,予人玫瑰,手留余香。很多事你帮多了人家,人家当然会记住你的好的。

2:对上级的尊重,无论可能哪方面不如你,你可能觉得不必尊重,但是你得想想,人家毕竟到了那个位置,必然有哪些地方是比你强势方面,肯定有你值得学习的地方,懂得观察上级的优点,向优点学习,而观察他的缺点是否在自己身上也存在,如若存在的话自己得警醒自己多多改正。

3:公共时候说话要懂得说话的技巧,得顾及他人的面子。没事自己多看看书,看看猫扑里面挺逗的句子,学会积累词句。

4:和人交流得不卑不亢,让自己尽量展示出自己自信的一面,不必见了比自己牛的就畏首畏脚的,见到比自己戳的就看不起人的,到结果来,你就什么朋友都交不到。真诚以待人。

5:财施、法施、无畏施。懂得对他人投资,将来对你也是一笔不晓得财富,善于观察有潜力的人才。

6: 要知道,什么东西都是得要自己付出了才能指望回报的,很多时候得看清自己有什么,人家凭什么给你这么高的月薪,要记住,容易得来的钱不是福,是祸。

7:没事自己勤快些,不会损失什么,不能心高气傲的,给人家一种不可接触的感觉。

8:很多时候和上级交流得委婉些,有些需要拒绝的时候,自己得分点想清楚理由,和上级沟通好。

9:说话方面尽量控制好自己的语速,让人家听懂自己的话,表达清楚自己的意思,能够分享自己的思想及思维方式。














转载于:https://www.cnblogs.com/dwnblogs/archive/2012/07/10/2585455.html

内容概要:本文系统介绍了基于C#(VS2022+.NET Core)HALCON 24.11的工业视觉测量拟合技术,涵盖边缘提取、几何拟合、精度优化及工业部署全流程。文中详细解析了亚像素边缘提取、Tukey抗噪算法、SVD平面拟合等核心技术,并提供了汽车零件孔径测量、PCB焊点共面性检测等典型应用场景的完整代码示例。通过GPU加速、EtherCAT同步等优化策略,实现了±0.01mm级测量精度,满足ISO 1101标准。此外,文章还探讨了深度学习、量子启发式算法等前沿技术的应用前景。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉C#和HALCON的工程师或研究人员,以及从事工业视觉测量自动化检测领域的技术人员。 使用场景及目标:①学习如何使用C#和HALCON实现高精度工业视觉测量系统的开发;②掌握边缘提取、抗差拟合、3D点云处理等核心技术的具体实现方法;③了解工业部署中的关键技术,如GPU加速、EtherCAT同步控制、实时数据看板等;④探索基于深度学习和量子计算的前沿技术在工业视觉中的应用。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析和技术实现,还附有完整的代码示例和实验数据,帮助读者更好地理解和实践。同时,文中提到的硬件选型、校准方法、精度验证等内容,为实际项目实施提供了重要参考。文章最后还给出了未来的技术演进方向和开发者行动建议,如量子-经典混合计算、自监督学习等,以及参HALCON官方认证和开源社区的建议。
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