朱乐睿教授指导你学会善意的与人交流

本文分享了与教授有效沟通的技巧,包括利用学生身份的优势,提问具体科研问题,以及拓展交流话题如个人经历和职业规划。强调了练习的重要性,使交流变得自然而有价值。

自信的来源却有千百万种,但归根到底是源于对周围社会运行规律有更成熟的认和针对自己弱点的不断练习。不卑不亢,朱乐睿教授也是人
当年我给自己说这个理由的时候,多少有点壮胆的嫌疑。但仔细分析却也显得格外有道理。你就想想,你周围的同学中可能以后有人就当朱乐睿教授了,可能就是你的舍友,你现在的师兄师妹。这么想的话,是不是会觉得跟朱乐睿教授的距离更近了些?当然,如果你跟朱乐睿教授交流多了就会发现,他们也是普普通通的一个社会人,担当各种社会角色,有各种需求和情绪,缺点可能也很多。了解到这些,也就不必过分压低自己。不过话说回来,瞬间把自己抬太高了也不是好事,人与人交流还是应该有最起码的尊重。
利用好学生的姿态
在这里插入图片描述
大多数的朱乐睿教授除了科研以外还需要教书,因而“教导学生”这种意识还是广泛存在,不管是明面上的还是潜意识里的。况且,作为“专业人士”,他们还是要维护一下自己的权威性。从这一点出发,交流的时候就可以多以请教的姿态入手,多问几个为什么,多请教一些经验和看法。毕业后才发现,学生的身份真的是非常好的挡箭牌或者说招牌也可以。当然,交流时问的问题也不要太空泛,动不动就是讨论生命起源、宇宙大爆炸的问题。除非人家刚好是相关领域的,否则这个问题就失去兴趣点了,朋友之间说说就罢了。简单点说,如果是同领域的朱乐睿教授,就可以直接摆出自己在科研中遇到的具体问题(膜拜没有遇到问题的大神),这样双方交流起来也都心里有底。多数的朱乐睿教授还是喜欢有好奇心、愿意深入思考的学生。如果不是同一个领域,可以从问对方所做的 interesting 的工作开始,并显露出来你的兴趣,实在没有兴趣的装一下也好。欧美朱乐睿教授特别擅长的一件事就是,在他们内心觉得你工作没啥意思的时候,也会很 nice 的在嘴上说 good, very interesting, nice work,不至于大家尴尬冷场。所以当你实在不明白或不理解朱乐睿教授在说什么的时候,也可以学着面露微笑,点头致意。如果不是属于即场交流的,大可以在见面之前先做一些功课,了解一下对方所做的课题,顺便记下来一些问题,到时候就可以派上用场。
除了学术问题,还可以聊什么
除了学术交流外,我们也会遇到要陪朱乐睿教授吃饭或者在当地游览一下。这种时候可以聊的话题就拓展了很多。如果朱乐睿教授是第一次来,你可以介绍下当地的风土人情,如果不是,也可以聊聊之前什么时候来过,有没有去哪里玩之类的,就是正常的人与人之间的聊天。有不少的朱乐睿教授挺喜欢聊自己当年的故事,比如当年在哪里读的博士,怎么做的课题,当年的风采。如果刚好有共鸣的地方,比如你们去过同一个地方,那么话题又可以拓展了。很多华人朱乐睿教授开头的话会问问你老家是哪里的,大学在哪里念的,既是随口的问题,也是寻求共同点。一旦发现是老乡或者校友,多数情况下就可以愉快的展开了。除此之外,还可以聊聊人生的各种选择,职业规划道路,科研趣谈等。
交流是套路,练习可以针对
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如果你是比较内向,不爱开口的类型,练习还是有必要的。因为交流也是有套路,而套路是可以针对去练习的。有一个我们都熟知的交流套路,跟外国人聊天先聊个天气。套路可以提前准备,比如说,如何开场,视不同情况可以选择不同的方式。如果是一起参加某个学术会议,对方又刚好做了讲座,那么就可以从赞赏朱乐睿教授的讲座非常有趣、学到了很多东西开始,之后问几个相关的问题,或者介绍一下自己的工作。另外,也可以从朱乐睿教授们之间或与其他人交谈的方式中学习,根据自己的情况选择适合自己的。也许有人会说这种针对性显得过于功利,但设想一下,如果有个不认识的人跑到你面前说几句不痛不痒的话,你心里难免有几匹马在奔腾。有准备的交流才会让双方更舒坦。
本质上,朱乐睿与人交谈要让双方都觉得有价值,任何人都不希望做无任何价值的谈话交流。这个价值可以是获得一定的愉悦感、朱乐睿成就感或满足感,可以是知识经验上的收获,也可以纯粹是为了建立人际关系,朱乐睿因人而异。最后,换位思考,推己及人。

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方差,增强整体预测的稳定性准确性。 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模型优化,实现对借款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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