[转]养成让自已进步的26个习惯

养成让自已进步的26个习惯

一. 永远不说三个字“不可能”。
二. 凡事第一反应是找方法,而非是找借口
三. 遇到挫折时大声对自己说:“太棒了,我终于有机会成长了。”
四. 不说消极的话,不落入消极的情绪当中,一旦出现问题应正面处理。
五. 凡事先定订目标,并尽量制作梦想版。
六. 凡事预先做计划,尽量将目标视觉化。
七. 是工作和学习的时间,就要全部的用在工作和学习上,不要盗用工作和学习的时间。
八. 养成记录的习惯,不要太依赖自己的脑袋记忆。
九. 随时记录灵感。
十. 把重要的观点,目标,方法写下来,并贴出来,随时提醒自己。
十一.走路比平时快30%,走路是脚尖用力向前推进,肢体语言健康有力,不懒散,不颓废。
十二.每天出门照镜子,给自己一个自信的微笑。
十三.每天自我反省一下,自检一下。
十四.开会时坐前排。
十五.时时刻刻微笑待人处事。
十六.用心倾听,不打断别人的话,作一个倾听高手。
十七.说话声声有力,能感染自己,能产生磁场。
十八.同理心,说话之前先考虑对方的感受。
十九. 每天有意识的真诚的赞美别人三次以上。
二十.  及时写感谢卡。
二十一.用关心和自责的口吻说话,责人之前先责己。
二十二.每天进步一点点,日有一新,月有一进,每天多做一件事。
二十三.提前上班,推迟下班。
二十四.节俭并定期存钱。
二十五.时常运用头脑风暴。
二十六.遵守诚信,说到做到。

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[转贴]职场赢家不可不知的十个定律

想由“职场菜鸟”练就成“职场高手”并不是一蹴而就的,靠着蛮干提高工作效率显然也很不靠谱。因此,我收集并总结了十条职场定律给朋友们,希望对大家的工作能够有所帮助。

  1. 彼得原理

  每个组织都是由各种不同的职位、等级或阶层的排列所组成,每个人都隶属于其中的某个等级。彼得原理是美国学者劳伦斯·彼得在对组织中人员晋升的相关现象研究后,得出一个结论:在各种组织中,雇员总是趋向于晋升到其不称职的地位。彼得原理有时也被称为“向上爬”的原理。

  这种现象在现实生活中无处不在:一名称职的教授被提升为大学校长后,却无法胜任;一个优秀的运动员被提升为主管体育的官员,而无所作为。

  对一个组织而言,一旦相当部分人员被推到其不称职的级别,就会造成组织的人浮于事,效率低下,导致平庸者出人头地,发展停滞。

  因此,这就要求改变单纯的“根据贡献决定晋升”的企业员工晋升机制,不能因某人在某个岗位上干得很出色,就推断此人一定能够胜任更高一级的职务。将一名职工晋升到一个无法很好发挥才能的岗位,不仅不是对本人的奖励,反而使其无法很好发挥才能,也给企业带来损失。

  2. 酒与污水定律

  酒与污水定律是指把一匙酒倒进一桶污水,得到的是一桶污水;如果把一匙污水倒进一桶酒,得到的还是一桶污水。在任何组织里,几乎都存在几个难弄的人物,他们存在的目的似乎就是为了把事情搞糟。最糟糕的是,他们像果箱里的烂苹果,如果不及时处理,它会迅速传染,把果箱里其他苹果也弄烂。

  “烂苹果”的可怕之处,在于它那惊人的破坏力。一个正直能干的人进入一个混乱的部门可能会被吞没,而一个无德无才者能很快将一个高效的部门变成一盘散沙。组织系统往往是脆弱的,是建立在相互理解、妥协和容忍的基础上的,很容易被侵害、被毒化。

  破坏者能力非凡的另一个重要原因在于,破坏总比建设容易。一个能工巧匠花费时日精心制作的陶瓷器,一头驴子一秒钟就能毁坏掉。如果一个组织里有这样的一头驴子,即使拥有再多的能工巧匠,也不会有多少像样的工作成果。如果你的组织里有这样的一头驴子,你应该马上把它清除掉,如果你无力这样做,就应该把它拴起来。

  3. 木桶定律

  水桶定律是讲一只水桶能装多少水,这完全取决于它最短的那块木板。这就是说任何一个组织,可能面临的一个共同问题,即构成组织的各个部分往往是优劣不齐的,而劣势部分往往决定整个组织的水平。

  “水桶定律”与“酒与污水定律”不同,后者讨论的是组织中的破坏力量,“最短的木板”却是组织中有用的一个部分,只不过比其他部分差一些,你不能把它们当成烂苹果扔掉。强弱只是相对而言的,无法消除,问题在于你容忍这种弱点到什么程度,如果严重到成为阻碍工作的瓶颈,你就不得不有所动作。

  4. 马太效应

  《新约·马太福音》中有这样一个故事:一个国王远行前,交给3个仆人每人一锭银子,吩咐道:“你们去做生意,等我回来时,再来见我。”国王回来时,第一个仆人说:“主人,你交给我的一锭银子,我已赚了10锭。”于是,国王奖励他10座城邑。第二个仆人报告:“主人,你给我的一锭银子,我已赚了5锭。”于是,国王奖励他5座城邑。第三仆人报告说:“主人,你给我的1锭银子,我一直包在手帕里,怕丢失,一直没有拿出来。”于是,国王命令将第三个仆人的1锭银子赏给第一个仆人,说:“凡是少的,就连他所有的,也要夺过来。凡是多的,还要给他,叫他多多益善。”这就是“马太效应”,反应当今社会中存在的一个普遍现象,即赢家通吃。

  对企业经营发展而言,马太效应告诉我们:要想在某一个领域保持优势,就必须在此领域迅速做大。当你成为某个领域的领头羊时,即便投资回报率相同,你也能更轻易地获得比弱小的同行更大的收益。而若没有实力迅速在某个领域做大,就要不停地寻找新的发展领域,才能保证获得较好的回报。

  5. 零和游戏原理

  零和游戏是指一项游戏中,游戏者有输有赢,一方所赢正是另一方所输,游戏的总成绩永远为零,零和游戏原理之所以广受关注,主要是因为人们在社会的方方面面都能发现与“零和游戏”类似的局面,胜利者的光荣后面往往隐藏着失败者的辛酸和苦涩。

  20世纪,人类经历两次世界大战、经济高速增长,科技进步、全球一体化以及日益严重的环境污染,“零和游戏”观念正逐渐被“双赢”观念所取代。人们开始认识到“利已”不一定要建立在“损人”的基础上。通过有效合作皆大欢喜的结局是可能出现的。

  但从“零和游戏”走向“双赢”,要求各方面要有真诚合作的精神和勇气,在合作中不要小聪明,不要总想占别人的小便宜,要遵守游戏规则,否则“双赢”的局面就不可能出现,最终吃亏的还是合作者自己。

  6. 华盛顿合作规律

  华盛顿合作规律说的是一个人敷衍了事,两个人互相推诿,三个人则永无成事之日。多少有点类似于我们“三个和尚”的故事。

  人与人的合作,不是人力的简单相加,而是要复杂和微妙得多。在这种合作中,假定每个人的能力都为1,那么,10个人的合作结果有时比10大得多,有时,甚至比1还要小。因为人不是静止物,而更像方向各异的能量,相互推动时,自然事半功倍,相互抵触时,则一事无成。

  我们传统的管理理论中,对合作研究得并不多,最直观的反映就是,目前的大多数管理制度和行为都是致力于减少人力的无谓消耗,而非利用组织提高人的效能。换言之,不妨说管理的主要目的不是让每个人做得更好,而是避免内耗过多。

  7. 手表定理

  手表定理是指一个人有一只表时,可以知道现在是几点钟,当他同时拥有两只表时,却无法确定。两只手表并不能告诉一个人更准确的时间,反而会让看表的人失去对准确时间的信心。

  手表定理在企业经营管理方面,给我们一种非常直观的启发,就是对同一个人或同一个组织的管理,不能同时采用两种不同的方法,不能同时设置两个不同的目标,甚至每一个人不能由两个人同时指挥,否则将使这个企业或这个人无所适从。

  手表定理所指的另一层含义在于,每个人都不能同时选择两种不同的价值观,否则,你的行为将陷于混乱。

  8. 不值得定律

  不值得定律最直观的表述是:不值得做的的事情,就不值得做好。这个定律再简单不过了,重要性却时时被人们忽视遗忘。不值得定律反映人们的一种心理,一个人如果从事的是一份自认为不值得做的事情,往往会保持冷嘲热讽,敷衍了事的态度,不仅成功率低,而且即使成功,也不觉得有多大的成就感。

  因此,对个人来说,应在多种可供选择的奋斗目标及价值观中挑选一种,然后为之奋斗。“选择你所爱的,爱你所选择的,才可能激发我们的斗志,也可以心安理得。而对一个企业或组织来说,则要很好地分析员工的性格特性,合理分配工作,如让成就欲较强的职工单独或牵头完成具有一定风险和难度的工作,并在其完成时,给予及时的肯定和赞扬;让依附欲较强的职工,更多地参加到某个团体中共同工作;让权力欲较强的职工,担任一个与之能力相适应的主管。同时要加强员工对企业目标的认同感,让员工感觉到自己所做的工作是值得的,这样才能激发职工的热情。

  9. 蘑菇管理

  蘑菇管理是许多组织对待初出茅庐者的一种管理方法,初学者被置于阴暗的角落(不受重视的部门,或打杂跑腿的工作),浇上一头大粪(无端的批评、指责、代人受过),任其自生自灭(得不到必要的指导和提携)。相信很多人都有过这样一段“蘑菇”的经历,这不一定是什么坏事,尤其是当一切刚刚开始的时候,当几天“蘑菇”,能够消除我们很多不切实际的幻想,让我们更加接近现实,看问题也更加实际。

  一个组织,一般对新进的人员都是一视同仁,从起薪到工作都不会有大的差别。无论你是多么优秀的人才,在刚开始的时候,都只能从最简单的事情做起,“蘑菇”的经历,对于成长中的年轻人来说,就象蚕茧,是羽化前必须经历的一步。所以,如何高效率地走过生命的这一段,从中尽可能汲取经验,成熟起来,并树立良好的值得信赖的个人形象,是每个刚入社会的年轻人必须面对的课题。

  10. 奥卡姆剃刀定律

  12世纪,英国奥卡姆的威廉主张唯名论,只承认确实存在的东西,认为那些空洞无物的普遍性概念都是无用的累赘,应当被无情地“剃除”。他主张“如无必要,勿增实体”。这就是常说的“奥卡姆剃刀”。这把剃刀曾使很多人感到威胁,被认为是异端邪说,威廉本人也因此受到迫害。然而,并未损害这把刀的锋利,相反,经过数百年的岁月,奥卡姆剃刀已被历史磨得越来越快,并早已超载原来狭窄的领域,而具有广泛、丰富、深刻的意义。
 
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同学们,踊跃投稿啊 – ICDM 2009 Workshop: Internet Multimedia Mining

同学们,踊跃投稿啊, 顶啊,帮忙宣传一下啦 

 

 

1st International Workshop on Internet Multimedia Mining
(with dataset support)

In conjunction with IEEE International Conference on Data Mining 2009

December 6 2009, Miami, Florida, USA

 

Aims and scope

 

With the explosion of video and image data available on the Internet, online multimedia applications become more and more important. Moreover, mining semantics and other useful information from large-scale Internet multimedia data to facilitate online and local multimedia content analysis, search and other related applications has also gained more and more attention from both academia and industry. On the one hand, the rapid increase of online multimedia data brings new challenges to multimedia content analysis, multimedia retrieval and related multimedia applications, especially in scalability. Both computation cost and performance of many existing techniques are far from satisfactory. On the other hand, Internet also provides us with new opportunities to attack these challenges as well as conventional problems encountered in multimedia mining, content analysis, image/video understanding and computer vision. That is, the massive associated metadata, context and social information available on the Internet, as well as the massive grassroots Internet users, are invaluable resources that can be leveraged to solve the aforementioned difficulties.

 

Recently more and more researchers are realizing both the challenges and the opportunities for multimedia research brought by the Internet. This workshop aims at bringing together high-quality and novel research works on "Internet Multimedia Mining".

 

One of the major obstacles of "Internet Multimedia Mining" research is the difficulty in  forming a "good" dataset for algorithm developing, system prototyping and performance evaluation. Together with this workshop, we release a benchmark dataset, which is based on real Internet multimedia data and real Internet multimedia search engines. Submissions to this workshop are encouraged to use this dataset, but papers/demos working on other Internet-based datasets are also welcome.
 

MSRA Multimedia Dataset

 

MSRA-MM Version 1 dataset is ready for shipping. Detailed information about the dataset can be find here. Please contact the dataset chair (Meng Wang) to request the data.

 

MSRA-MM Version 2 dataset (10 times larger with more metadata) will be ready around June 15. Please submit your request to the dataset chair.
 

Please be noted that using these datasets is NOT mandatory. Papers/demos working on other Internet-based datasets are also welcome.

Topics of Interest

 

Topics of interest for this workshop include, but are not limited to:

  • Internet video/image/audio annotation, classification, tagging, search ranking and reranking by combining textual description and video/image content.

  • General video/image/audio annotation, classification, tagging, search ranking and reranking by exploiting Internet data and/or users. Approaches which can handle large-scale data/users are more preferred.

  • Video/image/audio processing and analyses using Internet data as a knowledge base.

  • Social media processing, such as online media authoring and sharing, tag recommendation, tag filtering, tag ranking, and search ranking based on image/video/audio social context.

  • Knowledge mining from Internet multimedia data, such as mining semantic distance of keywords or images, mining video/image/audio copy relationships (e.g., given a video/image/audio, to find all videos/images on the Internet that have the same content with the video/image, either entirely or partially), mining trends of multimedia consuming/sharing, mining knowledge (for example, "photo encyclopedia"", from massive amount of multimedia content on the Internet, etc.

  • Web-scale content-based multimedia retrieval (for example, approaches based on large-scale high-dimensional feature indexing).

  • Other online multimedia mining applications, such as multimedia advertising, multimedia recommendation, as well as location/GPS/geography-enabled multimedia, multimedia sensor network over the Internet, etc.

 

Paper Submission

We accept two forms of submissions: regular full papers and demonstrations. Regular submissions for this workshop are required to use the same format as regular ICDM long papers (a maximum of 10 pages in the IEEE 2-column format). And demonstration submission requires a 1- or 2-page demo description. We especially encourage long-paper authors to submit a demo also. All submissions will be peer-reviewed by at least 3 members of the program committee. Extended version of selected papers will be invited to submit to a special issue of a top journal in data mining or multimedia area.

 

Paper submission entrance

 

 CMT Conference System

 

Awards

 

The workshop will present two awards: a best paper award and a best demonstration award, judged by a separate awards committee.

 

Important Dates

  • August 8 Submission of full paper

  • August 29 Submission of demo paper

  • September 8 Notification of Acceptance

  • September 28 Camera-Ready Paper Due

  • December 6 Workshop

 Workshop Co-Chairs
   
     Xian-Sheng Hua, Microsoft Research Asia, China
        Cees G.M. Snoek, University of Amsterdam, The Netherlands
        Zhi-Hua Zhou, Nanjing University, China

Dataset Chair
 
    Meng Wang, Microsoft Research Asia, China

 

Program Committee
        Shih-Fu Chang, Columbia University, USA

        Lingyu Duan, Peking University, China

        Alan Hanjalic, Delft University of Technology, the Netherlands

        Winston Hsu, National Taiwan University, Taiwan

        Yiannis Kompatsiaris, Informatics and Telematics Institute, Greece

        Shipeng Li, Microsoft Research Asia, China

        Zhu Li, Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong

        Jiebo Luo, Kodak Research, China

        Stéphane Marchand-Maillet, University of Geneva, Switzerland

        Chong-Wah Ngo, City University of Hong Kong, Hong Kong

        Shin’ichi Satoh, National Institute of Informatics, Japan

        Nicu Sebe, University of Amsterdam, the Netherlands

        Dacheng Tao, Nanyang Technological University, Singapore

        Marcel Worring, University of Amsterdam, the Netherlands

        Changsheng Xu, Chinese Academy of Sciences, China

        Zhongfei Zhang, Binghamton University, USA

       

        (To be completed)

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[转]微笑是一种修养

http://blog.wise111.com/blog.php?do-showone-tid-78575.html.html

微笑是一种修养
作者:王绎智

 

    生活并没有拖欠我们任何东西,所以没有必要总苦着脸。应对生活充满感激,至少,它给了我们生命,给了我们生存的空间。

微笑是对生活的一种态度,跟贫富、地位、处境没有必然的联系。一个富翁可能整天忧心忡忡,而一个穷人可能心情舒畅,一位残疾人可能坦然乐观;一位处境顺利的人可能会愁眉不展,一位身处逆境的人可能会面带微笑……

一个人的情绪受环境的影响,这是很正常的。但你苦着脸,一副苦大仇深的样子,对处境并不会有任何地改变;相反,如果微笑着去生活,那会增加亲和力,别人更乐于跟你交往,得到的机会也会更多。

只有心里有阳光的人,才能感受到现实的阳光,如果连自己都常苦着脸,那生活如何美好!生活始终是一面镜子,照到的是我们的影像:当我们哭泣时,生活在哭泣;当我们微笑时,生活也在微笑。

微笑发自内心,不卑不亢,既不是对弱者的愚弄,也不是对强者的奉承。奉承时的笑容,是一种假笑,而面具是不会长久的,一旦有机会,他们便会除下面具,露出本来的面目。

微笑没有目的,无论是对上司,还是对门卫,那笑容都是一样,微笑是对他人的尊重,同时是对生活的尊重。微笑是有“回报”的,人际关系就像物理学上所说的力的平衡,你怎样对别人,别人就会怎样对你,你对别人的微笑越多,别人对你的微笑也会越多。

在受到别人的曲解后,可以选择暴怒,也可以选择微笑。通常微笑的力量会更大,因为微笑会震撼对方的心灵,显露出来的豁达气度让对方觉得自己渺小、丑陋。

清者自清,浊者自浊。有时候过多的解释、争执是没有必要的。对于那些无理取闹、蓄意诋毁的人,给他一个微笑,剩下的事就让时间去证明好了。

当年,有人到处说爱因斯坦的理论错了,并且说有一百位科学家联合作证,爱因斯坦知道了这件事,只是淡淡地笑了笑,说,一百位?要这么多人?只要证明我真的错了,一个人出面便行了。

爱因斯坦的理论经历了时间的考验,而那些人却让一个微笑打败了。

    微笑发自内心,无法伪装。保持“微笑”的心态,人生会更加美好。人生中有挫折、有失败、有误解,那是很正常的,要想生活中一片坦途,那么首先就应清除心中的障碍。微笑的实质便是爱,懂得爱的人,一定不会是平庸的。

微笑是人生最好的名片,谁不希望跟一个乐观向上的人交朋友呢!微笑能给自己一种信心,也能给别人一种信心,从而更好地激发潜能。

微笑是朋友间最好的语言。一个自然流露的微笑,胜过千言万语,无论是初次谋面也好,相识已久也好,微笑能拉近人与人之间的距离,令彼此之间倍感温暖。

微笑是一种修养,并且是一种很重要的修养。微笑的实质是亲切,是鼓励,是温馨。真正懂得微笑的人,总是容易获得比别人更多的机会,总是容易取得成功。

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Call for Papers: ICME 2009 Workshop – Internet Multimedia Search and Mining

Workshop Chair

      Xian-Sheng Hua (Microsoft Research Asia, China)
      Marcel Worring (University of Amsterdam, Netherlands)

Important Dates

      Paper Submission Due: Feb 8, 2009
      Notification of Acceptance: March 15, 2009
      Camera-Ready Paper Due: March 31, 2009

Program Committee

      Tat-Seng Chua (National University of Singapore, Singapore)     
      Winston Hsu (National Taiwan University, Taiwan)
      Lyndon Kennedy (Columbia University, USA)
      Tao Mei (Microsoft Research Asia, China)
      Cees Snoek (University of Amsterdam, Netherlands)
      Bo Tao (Google China, China)
      Adrian Ulges (DFKI, Germany)
      Rong Yan (IBM TJ WatsonResearch Center, USA)
      Lei Zhang (Microsoft Research Asia, China)
     
      (This list is not complete. It will be updated on an ongoing basis.)

 

More information: http://research.microsoft.com/~xshua/imsm   

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微软亚洲研究院十周年

今天是研究院成立十周年纪念日。我与研究院结缘也有八年整,在研究院工作也有七年多了。
 
第一次来研究院是2000年,来媒体计算组面试Intern资格。当时应该是10月份,因为我清楚地记得我入职时间是11月2日。次年1月或者2月份(忘了:)),参加了员工面试,拿到了Offer。01年7月27日正式入职成为媒体计算组副研究员,正式开始视频分析方面的工作。MSRA Blog上有篇文章记载了当时的一些故事。当时应该是有点稀里糊涂地开始以研究作为自己的职业,这是我在此之前从来没有想到过的
 
七年辛苦不寻常。在这七年多里我到底做了些什么呢?细想想,这些可能是可以看得见的东西:
5+ 技术转化
130+ 论文
40+ 专利
3 最佳论文/演示 (ACM MM 07, ACM MM 07 Demo, and MMSP 08 Poster)
2 最佳论文候选 (ACM MM 08, IEEE T-MM 07)
TR35 Award 2008
40+ 实习生
但更重要的是在这七年中逐渐对如何做好的和有用的工作有越来越多的理解,虽不及学术界工业界大牛们的高论深刻,但也常有独到的平民心得  同时亦常感学途艰难,并不是一门心思做好工作就能走得顺畅。正与一位大牛告诉我的,有时候慢才是快,快了反而慢。或者说,看上去直路很快,但可能旁边那条弯一点的路才是捷径。有点深刻,有点费解,有点不合逻辑,但可能正是我需要注意的地方。
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真正的胜利 – MM08最佳论文角逐

 
We got this best paper award last year at Augsberg (ACM Multimedia 2007). This year, we are in the candidate list (four papers in total) again.
 
……
 
Though we did not get the award this time, we’re very glad that indeed most of the attendees like our work and many think it will inspire and help their research. We believe, as a researcher, this is much more important than an award.
 
Links:
    Video of the presentation
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