心理测试 -- 你的性格与适合的职业

通过回答30个问题并计算得分,此心理测试帮助你了解自己是孔雀、老虎、考拉、猫头鹰还是变色龙性格类型。每种性格在销售培训、合同谈判等场景中都有其独特的优势。

心理测试:你是孔雀?老虎?考拉?还是猫头鹰?

这个心理测试,应用层面非常广泛,销售培训、合同谈判、人事招聘、部门升迁等等。掌握了这些要素,对于销售的客户关系处理,非常有帮助。 

提醒你注意一点哦:回答问题时不是依据别人眼中的你来判断,而是你认为你本质上是不是这样的,看看问题吧: 

如果答案是非常同意,请给自己打5分;
如果是比较同意,则打4分;
如果是差不多,打3分;
如果只是有一点同意,请打2分;
如果答案是不同意,就打1分。


把第3、6、13、20、22、29题的分加起来就是你的“孔雀”分数    请把分数列出:    

把第5、10、14、18、24、30题的分加起来就是你的“老虎”分数;请把分数列出:       
把第2、8、15、17、25、28题的分加起来就是你的“考拉”分数;
请把分数列出:       
把第1、7、11、16、21、26题的分加起来就是你的“猫头鹰”分数;
请把分数列出:       
把第4、9、12、19、23、27题的分加起来就是你的“变色龙”分数。
请把分数列出:        


我的分数:孔雀(23) 老虎(28)考拉(26)猫头鹰(28)变色龙(26)



1.你做事是一个值得信赖的人吗?非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意
2.你个性温和吗?非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意
3.你有活力吗?非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意
4.你善解人意吗?非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意
5.你独立吗?非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意
6.你受人爱戴吗?非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意
7.做事认真且正直吗?非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意
8.你富有同情心吗?非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意
9.你有说服力吗?非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意
10.你大胆吗?非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意
11.你精确吗?非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意
12.你适应能力强吗?非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意
13.你组织能力好吗?非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意
14.你是否积极主动?非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意
15.你害羞吗?非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意
16.你强势吗?非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意
17.你镇定吗?非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意
18.你勇于学习吗?非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意
19.你反应快吗?非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意
20.你外向吗?非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意
21.你注意细节吗?非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意
22.你爱说话吗?非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意
23.你的协调能力好吗?非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意
24.你勤劳吗?非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意
25.你慷慨吗?非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意
26.你小心翼翼吗?非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意
27.你令人愉快吗?非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意
28.你传统吗?非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意
29你亲切吗?非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意
30.你工作足够有效率吗?非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意




================查看答案===================

 http://www.cnblogs.com/Capricornus/articles/1680127.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MOAMOP的作用机制,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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