《黄昏清兵卫》中学到的工作态度

本文从电影《黄昏清兵卫》中提炼出关于职场礼仪的重要启示,包括如何与同事、上下级保持良好的关系,以及如何通过谦卑的态度来提升个人形象。

从《黄昏清兵卫》学到的一些东西:

  1. 下班之前,老板会说:“各位辛苦了,今天就到这里吧”。下班之后同事们会一起出去聚聚。
  2. 回到家,女儿会说“欢迎你回来”,清兵卫的妻子去世了,如果活着的话应该也会这样说,后来的女朋友不就是这样说的吗?然后清兵卫给老年痴呆的母亲请安,尽管每次都会问:“你是哪家当家的?”。去上班的都会说明,出门也必会告知。
  3. 当有人表扬清兵卫时,他说我是我师兄弟中排名最后的。这是一种谦卑,不是谦虚,也许清兵卫真的觉得自己没什么,尽管他的武功很高。
  4. 当上级和下级见面的时候不只是下级向上级鞠躬行礼问好,上级也会很谦卑的回礼。这是一种什么样的心态了。小时候给我们灌输的是:见老师,问声好。敬个礼,弯弯腰。这没有错,可是既然要求那么小的小孩子做到这样,大人为什么不先做好榜样。有时候老师总说学生没有礼貌,见面就躲开。我想如果老师是主动热情的,学生还会躲开吗?

总结:在同事的交往中注意礼貌,用谦卑的心去和别人打交道(不管是上级还是同级还是下级),也就是抱着学习的态度。也许你主动的一声问候会为以后的工作提供很多的帮助。一个人要自信,但是不能自大。其实想想都没有什么了不起,把自己看低一点,不要在在乎自己。

转载于:https://www.cnblogs.com/sansanboy/p/3355763.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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