无题~~~~~~~~~~~~~~

一名员工因经理私自检查其电脑而离职,引发了关于职场信任与尊重的讨论。

今天又有一个员工离开公司了,虽然不是很熟,也不是一个部门的,但还是有过接触,离职的原因很简单

,就是经理说要了解员工每天都干了什么,就在员工回家后,他把他们部门所有人的电脑打开,看看里面

有什么信息,因为他们的电脑用的都不是管理员的帐号,所以经理很容易就能进去他们的电脑,到了第二

天,他们市场部的人来了之后,打开电脑就是进不去,密码错误,问了能相当主管的人(他们主管请假),

这才知道经理私底下进入他们的电脑了,其中他(离职的人),就说:咱有什么事,在台面上说清楚了,干

吗还在私底下搞小动作,因为还有别的员工,所以就把他叫到会议室,但是不知道说了些什么,然后经理

就进去了,他就问经理为什么查看我们的电脑,经理说,公司是我开的,我看谁的电脑也行,接下就说,

你回去好好想想,意思就是让他停职,他说我辞职,就这么简单就走了。
  
   先抛开这个事不说,先说说员工在一个公司时期

   1、适应期
   2、理解期
   3、认同期
   4、归属期
 
   下面我来解释一下
   员工来到公司后,第一就是适应,工作环境,人际关系,团队之间的合作能力,我想最主要就是你能

在这个公司能学到什么,工作也是学习,对于程序员来说,时代在变化,信息在变化,技术更是在变化,

如果你在这个公司停止不前,那么在给你工资高,你可能也要跳槽。
   在进一步,在公司工作一段时间后,对这个公司有一定的了解也对自己的主管或者经理所做的决定理

解,认为这个企业对于自己有发展的空间,即使有些地方所做的是不对,但是你也不可能马上就跳槽,你

也可能以为这次经理或者主管失误了,在看看以后,在工作一段时间看看,如果一错再错的话,那后果可

想而知了,相反就会逐渐产生认同感,如果到这一时期,即使公司做错了,也会对他建议,也不会轻易跳

槽,理解期和认同期边界很模糊,产生 理解的同时,也夹杂着认同,只不过,认同会对公司有一些诚恳

的建议,而理解前期侧不会。
   产生归属期的情况很难,他相当于把公司看作自己的家,把同事和经理看成自己的兄弟姐妹,公司的

生死存亡和自己有很大的关系,即使公司到了最艰难的时候,也会于企业共患难。

   刚写到这又有一个员工被辞退了,不知道什么原因!哎~~~~~~
  
   看来我也是命不久已!~~~~~~~~~~~~~~~~

   但是员工与企业之间最基本要遵守的是互相信任,首先不能说完全信任对方,因为首先聘用你不太了

解你,给你工作,也不知道企业怎么样,但是在后期工作的时候,这种信任,突出的更明显,如果没有以

信任为基石,那么在适应期的时候你就有可能跳槽了。

   回到上面的事情,我发表一下我的看法,我认为这是经理做错了,是公司是他的,想开谁的电脑,看

谁的,但是你要和他说清楚,何必等下班走了,自己开呢,这首先是尊重与被尊重,虽说电脑里不能放一

些与工作无关的事情,可是万一里面有隐私呢?我放点隐私,那说明我对你有信任,才放的,如果没有,

那谁也不敢放,那个和电脑工作的,里面没有点隐私?即使到了上面时期中的归属期。我想你也可能在这

个企业带不了很长,就好像别人看了你日记,他可能下次可能还会看一样,虽说性质不一样,但是都是诚

信与不诚信,尊重与不尊重。
 
   在这发发牢骚,反正我工作首先是看经理或者主管(因为我们做技术的有时很难和经理打交道,除非是

小公司),在看公司,最后才是是工资! 

OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,广泛应用于图像处理、计算机视觉和模式识别等领域。物体识别是OpenCV的一个重要应用场景,以下是一些常见的物体识别方法和技术: 1. **特征提取与匹配**: - **SIFT(尺度不变特征变换)**和**SURF(加速稳健特征)**:这些算法用于检测和描述局部特征,能够在图像中识别出相同的物体,即使它们的大小、旋转或光照条件发生变化。 - **ORB(定向快速旋转BRIEF)**:一种快速的特征检测和描述算法,适用于实时应用。 2. **模板匹配**: - 通过在图像中滑动一个模板(已知物体的图像),并计算模板与图像区域的相似度,来找到物体的位置。 3. **机器学习与深度学习**: - **支持向量机(SVM)**:用于分类和回归分析,可以用于物体识别任务。 - **卷积神经网络(CNN)**:深度学习模型,特别适合处理图像数据,能够自动学习图像的特征并进行分类。 4. **目标检测算法**: - **Haar级联分类器**:基于积分图和AdaBoost算法,用于实时人脸检测。 - **YOLO(You Only Look Once)**和**SSD(Single Shot MultiBox Detector)**:实时目标检测算法,能够在单次前向传播中同时进行目标定位和分类。 5. **实例分割**: - **Mask R-CNN**:在目标检测的基础上,进一步分割出目标的精确轮廓。 OpenCV提供了丰富的API和工具,可以方便地实现上述方法。以下是一个简单的示例代码,展示如何使用OpenCV进行模板匹配: ```python import cv2 import numpy as np # 读取原始图像和模板图像 original_image = cv2.imread('original_image.jpg') template = cv2.imread('template.jpg') template_gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY) w, h = template_gray.shape[::-1] # 转换为灰度图 gray_original = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 模板匹配 result = cv2.matchTemplate(gray_original, template_gray, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(result >= threshold) # 绘制矩形框 for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(original_image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 255, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Detected', original_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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