职场不如意怎么办

职场不如意的应对之道

职场不如意怎么办

马云说员工离职的原因可以归结到两点:1、钱,没给到位;2、心,委屈了。这些归根到底就一条:干得不爽。

员工临走的时候还费尽心思找靠谱的理由,就是为给你留面子,不想说穿你的管理有多烂、他对你已失望透顶。 仔细想想,真是人性本善。作为管理者,定要乐于反思。

当我们职场遇到不爽的时候怎么办?

90%员工会选择消极怠工,反应在工作态度上。更有一些人想通过这样行为期待公司炒他鱿鱼。

但我认为这是在浪费时间,浪费企业的时间,对于企业来说不痛不痒。但浪费自己的时间简直是浪费生命。

人生是短暂的,我们有几个十年,有几次从头再来的机会,我们需要在有限的时间内,人生道路上,走的更远,走的更高。

职场不如意,怎么办?做天跟朋友聊天,聊到此话题,他的答案是:要么忍,要么狠,要么滚。

要么忍

你无可奈何,必须忍,等待时机。一是坚持,二是不要脸,三是坚持不要脸

要么狠

忍无可忍无需再忍。干掉上司取而代之;自己单拉一路人马;自己创业。

要么滚

既不能忍,有不够狠,你自己滚,远远的,别害人害己。

作者

陈景峰,昵称 Netkiller, 英文名 Neo 《Netkiller 系列 手札》电子书的作者,读者QQ群:128659835,个人网站:http://netkiller.github.io/

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转载于:https://my.oschina.net/neochen/blog/496153

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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