如何在工作中如鱼得水?有三点很重要!!!!

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在很多人眼里,一个人优秀的表现形式是高学历、好履历、体面的职位、银行存款、有车有房等。


其实不是,这些只是优秀的部分表现形式,是结果,而不是优秀的核心。


那么,什么才是优秀?


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亚里士多德说:“优秀是一种习惯。”当我们养成这个习惯以后,优秀就会以职场选择权、学历、职位、收入、资历、知名度与社会认同等形式表现出来。


那么,优秀是由哪些习惯组成的呢?


一、说到做到,仅这一点就能战胜90%的人


我的部门曾经来过两个实习生——马克和格雷格。

 

马克是常春藤名校的学生,很聪明,学东西快,乖巧,一开始我们都很看好他。但是,他有一个很致命的问题,就是靠不住。


交给他的任务迟交少做是常态,有一大堆借口,他不觉得这是什么问题。渐渐地,没人给他重要的事做了。


格雷格乍一看很不起眼儿,说实话,比起马克,他不算聪明,所以一开始,我们都没怎么太在意他,只交给他一些简单的任务,但是他特别靠得住。


交给他的事情,他会仔仔细细地记下所有的要求,询问需要注意的事项、什么时候要完成等。


然后,哪怕加班加点他也会按时做完所有的工作,一样不落。


我们对他越来越放心,也渐渐开始让他负责越来越大的项目,知道他一定会排除万难按时完成。他实习结束的时候,我们给他办了个送别派对,并且直接发了一封录用通知。


职场很像马拉松,快速起跑远没有稳定发挥重要。


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到最后谁能获得最多的机遇最关键的就是信任。


培养信任其实很简单,只要坚持说到做到,别人就会越来越相信我们,也会愿意让我们担负越来越大的职责。


我现在自己用人,第一个考核的就是“守信用”。一个不守信用的人,条件再优越,我也不敢用。而一个守信用的人,即使他的条件一般、资历尚浅,我也愿意尝试,因为我知道自己可以信任他。


说到做到听着容易,很多人却做不到。


他们选择性地说到做到,以为迟到一会儿,忘记一项随口答应的承诺,偶尔偷工减料,比约定的时间晚一些完成任务都不是什么大事。殊不知,在别人心中,他们已经渐渐成为一个靠不住的人。


对这样的人,当有重要任务时,你敢用吗?


当然,有时候,说到的事情即使用尽了全力,也会因为一些客观原因而“做不到”,这也是情有可原的。遇到这种情况,处理的关键是尊重我们做出的承诺,马上和对方沟通,说明情况,调整期待值,商议解决方法,并做出新的承诺等。


切忌玩消失,觉得这是一件小事不用沟通,或者约定时间过去很久再来道歉等


只有当我们尊重自己的承诺,说到做到时,别人才会信任我们,也会为我们打开通向宝贵机遇的大门。


二、行动力是人与人之间最大的差距


前不久,一个读者给我来信,说“一稼,我总是回避见客户,怕被拒绝。我没有办法突破自己,这让我很被动,不知道您是否也有这样的经历,是怎么突破的”。


这是简化版,原文很长,有很多关于心理斗争的描述。我给她的回复是,“想做就做,别花时间想太多没用的。如果失败了,就不断纠正,直到成功”。


能在现实世界中创造结果的只有行动,脑子里的想法再多也是白搭,就像你不可能用意念挪动一把椅子


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优秀的人会把绝大部分精力花在采取行动上,并在实际行动中不断进步,直到完成目标。


很多人却耗费了太多精力躲在自己的脑子里担惊受怕,患得患失。这些都是内耗,对实现目标没有半点用处。


莎士比亚说:


“自我怀疑是叛徒。害怕尝试导致我们丢了本可以打赢的仗。”


在所有的内耗中,害怕失败是最常见的一种,也是最大的行动力杀手。每当我对失败产生恐惧时,就会给自己讲鳄鱼的故事。


一只鳄鱼试图捕食一只在河边饮水的小鹿,结果在它发起攻击的那一刻,小鹿有所警觉地跑开了。这时,你觉得鳄鱼是会花三天时间闷闷地想“我真失败”或者“我不如别的鳄鱼”吗?


当然不会!鳄鱼下一秒就去找下一个猎物了。


当动物有了目标,采取行动以后,无非两个结果:实现目标或者没有实现目标。如果没有实现目标,动物会立刻采取下一个行动来试图实现目标。


所以在动物世界,根本没有失败这回事,只有实现目标或者没有实现目标,而这两个结果都是不带任何情绪能量的。


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没有对失败的恐惧,也就没有任何内耗。


失败,其实只是人类独有的一个现象。当没有实现目标的时候,我们会自动添加一层不良认知——“我很失败”。这个不良认知包含强烈的自我否定,导致很多人产生自我怀疑,甚至一蹶不振。


为了避免失败的打击,我们把结果看得比什么都重,做出一切努力来避免失败,比如小心翼翼地设定很低的目标,或者索性在“我不会成功的”的声音中迈不开步伐,不敢尝试。


这实在太浪费时间和精力了!


那么,面对失败的正确姿势是什么?


首先,就是认清这个世界上根本没有失败这回事,只有目标没有实现。目标没有实现怎么办?不断改进,继续尝试就行了。


其次,谢丽尔·桑德伯格说:


“当你无所畏惧,不怕失败,你会怎么做?”


这个问题会自动消除我们脑中的内耗,将注意力瞬间转移到怎么做上。


当我们学会正确地面对所谓的失败,就能减少大量内耗,将能量集中在具体行动上,并最终取得成就。

 

三、强者思维:有空做事,没空抱怨


我24岁那年被渣打银行派到肯尼亚考察东非的业务。


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当时的我年轻、没经验、没资历、没人脉,怎么看也不像能做出什么业绩的人。所以我的直属老板—东非的销售总监马克,一开始并不把我当回事。第一次见面,他和我礼貌地寒暄了5分钟以后,就顾不上我了。


可谓出师不利。


不过,我可没空为这事伤心,因为我已经看到了有很多事情可做。


不到三天时间,我就跑遍银行的前台、中台、后台,到处做自我介绍,顺便聆听大家的经验和痛点。非洲的同事们都对我这个来自中国的笑眯眯的小姑娘很好奇,有问必答。很快,我就大概了解了银行内部对东非业务的意见。


接下来,我请国内的熟人帮忙介绍了一些大型国企驻内罗毕的员工,并一个个上门拜访。内罗毕的华人本来就不多,大家都特别友好,能帮忙就帮忙。


很多人坦诚地分享了他们的痛点,比如最需要银行帮助的地方、现在用的是哪家银行、有什么好的和不好的体验等。我很快就积累了大量客户信息和竞争对手信息。


就这样,我白天做采访,晚上分析数据,做研究。两周后,我做了一份初步报告,提交给马克。


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因为说话太多,过度疲劳,我的嗓子已经全哑了。


当我努力地扯着公鸭嗓,试图和马克分享我的进展时,马克震惊了,也被感动了。他看到了这份稚嫩的商业报告背后的努力和付出。接下来,马克开始亲自指导这个项目,给了我很多宝贵的意见,并授意我跟着销售去见客户,进一步积攒了大量宝贵的客户信息。


在离开肯尼亚之前,我做了一份业务拓展计划交给了马克。


这份计划最后被马克递交给了渣打银行中国区和非洲区董事会,受到了高层们的一致肯定,也为我赢得了首席执行官奖(CEO Award)


在面临巨大的挑战时,有的人只看到重重障碍,有的人却能透过重重障碍看到一条条小路,并把全部精力放在探索这些路上。


不抱怨,不找借口,想尽办法,寻找资源,不断尝试,直到走出一条光明大道。有这样习惯的人,无论面临哪种挑战,看到的都是希望和道路,也总会找到解决方法。


路就是这样越走越宽,也越走越通畅的。


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无论你来自什么家庭,是什么学历,有什么资历,只要你养成“优秀”的习惯,就能打败99%的人,并且在任何环境中闪闪发光。


你的职业生涯也会被一个又一个成功的经历越推越高。


本文作者一稼,从上海交大到哈佛MBA,从非洲到硅谷,一稼始终在学习全球前沿的科学理念,追求健康、幸福、成功又有意义的美好人生,个人公众号“一稼”(id:pioneeryijia)。

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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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