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摘要：手把手教你用(Python)零起步数学+神经网络入门！
在这篇文章中，我们将在Python中从头开始了解用于构建具有各种层神经网络（完全连接，卷积等）的小型库中的机器学习和代码。最终，我们将能够写出如下内容：
假设你对神经网络已经有一定的了解，这篇文章的目的不是解释为什么构建这些模型，而是要说明如何正确实现。
逐层
我们这里需要牢记整个框架：
1. 将数据输入神经网络
2. 在得出输出之前，数据从一层流向下一层
3. 一旦得到输出，就可以计算出一个标量误差。
4. 最后，可以通过相对于参数本身减去误差的导数来调整给定参数（权重或偏差）。
5. 遍历整个过程。
最重要的一步是第四步。 我们希望能够拥有任意数量的层，以及任何类型的层。 但是如果修改/添加/删除网络中的一个层，网络的输出将会改变，误差也将改变，误差相对于参数的导数也将改变。无论网络架构如何、激活函数如何、损失如何，都必须要能够计算导数。
为了实现这一点，我们必须分别实现每一层。
每个层应该实现什么
我们可能构建的每一层（完全连接，卷积，最大化，丢失等）至少有两个共同点：输入和输出数据。
现在重要的一部分
假设给出一个层相对于其输出（∂E/∂Y）误差的导数，那么它必须能够提供相对于其输入（∂E/∂X）误差的导数。
è®°ä½ï¼Eæ¯æ éï¼ä¸ä¸ªæ°åï¼ï¼XåYæ¯ç©éµã
我们可以使用链规则轻松计算∂E/∂X的元素：
为什么是∂E/∂X？
对于每一层，我们需要相对于其输入的误差导数，因为它将是相对于前一层输出的误差导数。这非常重要，这是理解反向传播的关键！在这之后，我们将能够立即从头开始编写深度卷积神经网络！
花样图解
基本上，对于前向传播，我们将输入数据提供给第一层，然后每层的输出成为下一层的输入，直到到达网络的末端。
对于反向传播，我们只是简单使用链规则来获得需要的导数。这就是为什么每一层必须提供其输出相对于其输入的导数。
这可能看起来很抽象，但是当我们将其应用于特定类型的层时，它将变得非常清楚。现在是编写第一个python类的好时机。
抽象基类：Layer
所有其它层将继承的抽象类Layer会处理简单属性，这些属性是输入，输出以及前向和反向方法。
from abc import abstractmethod# Base classclass Layer: def __init__(self): self.input = None; self.output = None; self.input_shape = None; self.output_shape = None; # computes the output Y of a layer for a given input X @abstractmethod def forward_propagation(self, input): raise NotImplementedError # computes dE/dX for a given dE/dY (and update parameters if any) @abstractmethod def backward_propagation(self, output_error, learning_rate): raise NotImplementedError
正如你所看到的，在back_propagation函数中，有一个我没有提到的参数，它是learning_rate。 此参数应该类似于更新策略或者在Keras中调用它的优化器，为了简单起见，我们只是通过学习率并使用梯度下降更新我们的参数。
全连接层
现在先定义并实现第一种类型的网络层：全连接层或FC层。FC层是最基本的网络层，因为每个输入神经元都连接到每个输出神经元。
前向传播
每个输出神经元的值由下式计算：
使用矩阵，可以使用点积来计算每一个输出神经元的值：
当完成前向传播之后，现在开始做反向传播。
反向传播
正如我们所说，假设我们有一个矩阵，其中包含与该层输出相关的误差导数（∂E/∂Y）。 我们需要 ：
1.关于参数的误差导数（∂E/∂W，∂E/∂B）
2.关于输入的误差导数（∂E/∂X）
首先计算∂E/∂W，该矩阵应与W本身的大小相同：对于ixj，其中i是输入神经元的数量，j是输出神经元的数量。每个权重都需要一个梯度：
使用前面提到的链规则，可以写出：
那么：
这就是更新权重的第一个公式！现在开始计算∂E/∂B：
同样，∂E/∂B需要与B本身具有相同的大小，每个偏差一个梯度。 我们可以再次使用链规则：
得出结论：
现在已经得到∂E/∂W和∂E/∂B，我们留下∂E/∂X这是非常重要的，因为它将“作用”为之前层的∂E/∂Y。
再次使用链规则：
最后，我们可以写出整个矩阵：
æ们已ç»å¾å°FCå±æéçä¸ä¸ªå ¬å¼ï¼
编码全连接层
现在我们可以用Python编写实现：
from layer import Layerimport numpy as np# inherit from base class Layerclass FCLayer(Layer): # input_shape = (1,i) i the number of input neurons # output_shape = (1,j) j the number of output neurons def __init__(self, input_shape, output_shape): self.input_shape = input_shape; self.output_shape = output_shape; self.weights = np.random.rand(input_shape[1], output_shape[1]) - 0.5; self.bias = np.random.rand(1, output_shape[1]) - 0.5; # returns output for a given input def forward_propagation(self, input): self.input = input; self.output = np.dot(self.input, self.weights) + self.bias; return self.output; # computes dE/dW, dE/dB for a given output_error=dE/dY. Returns input_error=dE/dX. def backward_propagation(self, output_error, learning_rate): input_error = np.dot(output_error, self.weights.T); dWeights = np.dot(self.input.T, output_error); # dBias = output_error # update parameters self.weights -= learning_rate * dWeights; self.bias -= learning_rate * output_error; return input_error;
激活层
到目前为止所做的计算都完全是线性的。用这种模型学习是没有希望的，需要通过将非线性函数应用于某些层的输出来为模型添加非线性。
现在我们需要为这种新类型的层（激活层）重做整个过程！
不用担心，因为此时没有可学习的参数，过程会快点，只需要计算∂E/∂X。
我们将f和f'分别称为激活函数及其导数。
前向传播
正如将看到的，它非常简单。对于给定的输入X，输出是关于每个X元素的激活函数，这意味着输入和输出具有相同的大小。
反向传播
给出∂E/∂Y，需要计算∂E/∂X
注意，这里我们使用两个矩阵之间的每个元素乘法（而在上面的公式中，它是一个点积）
编码实现激活层
激活层的代码非常简单：
from layer import Layer# inherit from base class Layerclass ActivationLayer(Layer): # input_shape = (1,i) i the number of input neurons def __init__(self, input_shape, activation, activation_prime): self.input_shape = input_shape; self.output_shape = input_shape; self.activation = activation; self.activation_prime = activation_prime; # returns the activated input def forward_propagation(self, input): self.input = input; self.output = self.activation(self.input); return self.output; # Returns input_error=dE/dX for a given output_error=dE/dY. # learning_rate is not used because there is no "learnable" parameters. def backward_propagation(self, output_error, learning_rate): return self.activation_prime(self.input) * output_error;
可以在单独的文件中编写一些激活函数以及它们的导数，稍后将使用它们构建ActivationLayer：
import numpy as np# activation function and its derivativedef tanh(x): return np.tanh(x);def tanh_prime(x): return 1-np.tanh(x)**2;
损失函数
到目前为止，对于给定的层，我们假设给出了∂E/∂Y（由下一层给出）。但是最后一层怎么得到∂E/∂Y？我们通过简单地手动给出最后一层的∂E/∂Y，它取决于我们如何定义误差。
网络的误差由自己定义，该误差衡量网络对给定输入数据的好坏程度。有许多方法可以定义误差，其中一种最常见的叫做MSE - Mean Squared Error：
其中y *和y分别表示期望的输出和实际输出。你可以将损失视为最后一层，它将所有输出神经元吸收并将它们压成一个神经元。与其他每一层一样，需要定义∂E/∂Y。除了现在，我们终于得到E！
以下是两个python函数，可以将它们放在一个单独的文件中，将在构建网络时使用。
import numpy as np# loss function and its derivativedef mse(y_true, y_pred): return np.mean(np.power(y_true-y_pred, 2));def mse_prime(y_true, y_pred): return 2*(y_pred-y_true)/y_true.size;
网络类
到现在几乎完成了！我们将构建一个Network类来创建神经网络，非常容易，类似于第一张图片！
我注释了代码的每一部分，如果你掌握了前面的步骤，那么理解它应该不会太复杂。
from layer import Layerclass Network: def __init__(self): self.layers = []; self.loss = None; self.loss_prime = None; # add layer to network def add(self, layer): self.layers.append(layer); # set loss to use def use(self, loss, loss_prime): self.loss = loss; self.loss_prime = loss_prime; # predict output for given input def predict(self, input): # sample dimension first samples = len(input); result = []; # run network over all samples for i in range(samples): # forward propagation output = input[i]; for layer in self.layers: # output of layer l is input of layer l+1 output = layer.forward_propagation(output); result.append(output); return result; # train the network def fit(self, x_train, y_train, epochs, learning_rate): # sample dimension first samples = len(x_train); # training loop for i in range(epochs): err = 0; for j in range(samples): # forward propagation output = x_train[j]; for layer in self.layers: output = layer.forward_propagation(output); # compute loss (for display purpose only) err += self.loss(y_train[j], output); # backward propagation error = self.loss_prime(y_train[j], output); # loop from end of network to beginning for layer in reversed(self.layers): # backpropagate dE error = layer.backward_propagation(error, learning_rate); # calculate average error on all samples err /= samples; print('epoch %d/%d error=%f' % (i+1,epochs,err));
构建一个神经网络
最后！我们可以使用我们的类来创建一个包含任意数量层的神经网络！为了简单起见，我将向你展示如何构建......一个XOR。
from network import Networkfrom fc_layer import FCLayerfrom activation_layer import ActivationLayerfrom losses import *from activations import *import numpy as np# training datax_train = np.array([[[0,0]], [[0,1]], [[1,0]], [[1,1]]]);y_train = np.array([[[0]], [[1]], [[1]], [[0]]]);# networknet = Network();net.add(FCLayer((1,2), (1,3)));net.add(ActivationLayer((1,3), tanh, tanh_prime));net.add(FCLayer((1,3), (1,1)));net.add(ActivationLayer((1,1), tanh, tanh_prime));# trainnet.use(mse, mse_prime);net.fit(x_train, y_train, epochs=1000, learning_rate=0.1);# testout = net.predict(x_train);print(out);
同样，我认为不需要强调很多事情，只需要仔细训练数据，应该能够先获得样本维度。例如，对于xor问题，样式应为（4,1,2）。
结果
$ python xor.py epoch 1/1000 error=0.322980epoch 2/1000 error=0.311174epoch 3/1000 error=0.307195...epoch 998/1000 error=0.000243epoch 999/1000 error=0.000242epoch 1000/1000 error=0.000242[array([[ 0.00077435]]), array([[ 0.97760742]]), array([[ 0.97847793]]), array([[-0.00131305]])]
卷积层
这篇文章开始很长，所以我不会描述实现卷积层的所有步骤。但是，这是我做的一个实现：
from layer import Layerfrom scipy import signalimport numpy as np# inherit from base class Layer# This convolutional layer is always with stride 1class ConvLayer(Layer): # input_shape = (i,j,d) # kernel_shape = (m,n) # layer_depth = output depth def __init__(self, input_shape, kernel_shape, layer_depth): self.input_shape = input_shape; self.input_depth = input_shape[2]; self.kernel_shape = kernel_shape; self.layer_depth = layer_depth; self.output_shape = (input_shape[0]-kernel_shape[0]+1, input_shape[1]-kernel_shape[1]+1, layer_depth); self.weights = np.random.rand(kernel_shape[0], kernel_shape[1], self.input_depth, layer_depth) - 0.5; self.bias = np.random.rand(layer_depth) - 0.5; # returns output for a given input def forward_propagation(self, input): self.input = input; self.output = np.zeros(self.output_shape); for k in range(self.layer_depth): for d in range(self.input_depth): self.output[:,:,k] += signal.correlate2d(self.input[:,:,d], self.weights[:,:,d,k], 'valid') + self.bias[k]; return self.output; # computes dE/dW, dE/dB for a given output_error=dE/dY. Returns input_error=dE/dX. def backward_propagation(self, output_error, learning_rate): in_error = np.zeros(self.input_shape); dWeights = np.zeros((self.kernel_shape[0], self.kernel_shape[1], self.input_depth, self.layer_depth)); dBias = np.zeros(self.layer_depth); for k in range(self.layer_depth): for d in range(self.input_depth): in_error[:,:,d] += signal.convolve2d(output_error[:,:,k], self.weights[:,:,d,k], 'full'); dWeights[:,:,d,k] = signal.correlate2d(self.input[:,:,d], output_error[:,:,k], 'valid'); dBias[k] = self.layer_depth * np.sum(output_error[:,:,k]); self.weights -= learning_rate*dWeights; self.bias -= learning_rate*dBias; return in_error;
它背后的数学实际上并不复杂！这是一篇很好的文章，你可以找到∂E/∂W，∂E/∂B和∂E/∂X的解释和计算。
如果你想验证你的理解是否正确，请尝试自己实现一些网络层，如MaxPooling，Flatten或Dropout
GitHub库
你可以在GitHub库中找到用于该文章的完整代码。
本文由阿里云云栖社区组织翻译。
文章原标题《math-neural-network-from-scratch-in-python》
作者：Omar Aflak 译者：虎说八道，审校：袁虎。
2、职场心理学如何推销自己
职场心理学：如何推销自己
很多人都希望能被别人喜欢，甚至是大大的喜欢，希望能轻易的找到工作，希望好看的人能找他说话，希望肉店卖给他的肉不带肥，其实生活是一连串的推销。
推销自己？首先应该了解推销首要做的第一件事，那就是你要对你推销的东西相当熟悉，如当你要推销手套时，你应该了解手套是怎样构成的，是由那些原材料，什么样的人带什么手套，什么场合适合带那种手套，什么季节应该带什么手套，每一种形式的手套有那些利弊等。当我们推销自己时，应该充分的认识自己，我们是什么样的人，我们能给别人带来什么，我们的目的何在，别人对我们的印象如何，对我们有什么反应，以及我们的优缺点何在？每一个人必须找出自己的答案，你的个性，你的风格。跟你亲近的人，也许不好意思指出你的缺点。因此当你考虑推销自己的时候，不得不诚实地对自己评价一翻。
我们要推销自己的第一个对象是你自己，所以推销自己时，你应该对自己有足够的自信，即使没有你也要装出来，你要装出你很有自信的样子，这样别人就会被你的自信感染。相信你的能力，那么你离成功就近了一步。在现在这样物欲横流的社会，我们到底要不要保持自己的本色呢？如果你保持自己的本色的话，可能令人不好受，所以你应该懂的在不同的场合，不同的人面前充当不同的角色。一句话概括的很好，外圆内方。
推销自己的第二步，外表。第一次与人接触时，别人首先是通过你的外表，简单的来判断你的。随着了解的加深，其次在是你的言行，谈吐，最后在是你内心的想法。当你的外表不过关时，那么就很难继续下去。在推销自己时，永远不要忽视外表。声音也不可忽视，你的声音常常会透露你心中的意思和感觉，即使你口是心非。要注意你说话的韵律，高频率的声音，听起来有一种紧张和担心的感觉，但声音太低沉也会有一种压力沉沉的感觉。人们喜欢跟一个他觉得是同类，而且觉的自在的人做生意或是交往。推销自己时，应该很自在的样子，应与对方的语言来说话。
其次是多卖点力是不会错的，即使对方你的技术对方不放心，但是看到你很卖力，你也会成功的。推销自己时要让对方相信你，让对方觉得你讲的是实话。最好是能做到，自我警觉，说话流利，适当的友谊，每一跟毛发都要各就各位，但这些还不够，你要懂的，跟不同的人打交道，应用不同的方式。
最重要的是你要认为你有资格担任那项职务，如果被雇佣的话，你认为你会做的很好，千万不要顾虑太多，要尽自己最大的努力去争取。人都是从年轻人走过来的，当别人看到你有一股朝气的时候，会认为是个可用之人。
最后是，当你推销自己的时候，别担心做错事，但要从错误中得到教训。推销自己时就好像参照一本详细的食谱，去准备一道菜。正当你认为每一步都确实照做了后，你发觉必须回到第一页，做最后的加油添醋，这才是成败的关键。没有注意每一个细节的话，你可能有一个中上的产品，但永远还可再做修改。推销自己的方式，必须经常修改。
最单纯的一点，真相和信心将是你最大的资产。如果你要推销自己，请从现在开始吧。（文/邓伟杰 ）
职场心理学：如何推销自己
一、如何推销自己
1、要正确认识自身
假如愿意非常好的市场销售自身，还要知道自身的优点和缺点常有什么，随后什么能够做为长项来充分发挥，什么短项是必须避开的。自己保证了对人们性情的了解，对自身人物角色的正确认识，才可以更强的制订自身的方案和总体目标。
2、要取长补短
在市场销售自身的那时候，要明白取长补短，可千万别一股脑儿的即兴表演充分发挥，那样未必可以取得成功哟。要了解，机遇全是交给有提前准备的`人的。因此你一直在市场销售自身以前，要先把握取长补短的专业技能才行。
3、要包裝自身
自己再多，假如不明白包裝自身，他人也不一定可以发觉你的好。因此，在必需的场所可必须要好好地打扮几番，并且在和人言谈举止时，还要留意咬字清楚、說話条理清晰，姿势要温柔体贴的，那样能够更强的吸引住他人的留意。
4、先自身推销产品
在把自身推销产品在大家眼前时，能够先开展自身推销产品。假如自身推销产品个人感觉还令人满意得话，则能够开展向别人介绍自己的;假如不令人满意，感觉也有许多必须改善的地区，何不尽早先调整回来，那样才可以让自身更强的发展。
5、做合乎年纪的事
如果你包裝好自身以后，要去市场销售自身时，你可以明白你以后的以后的人做哪些的事更能让人安心、相信。终究年青人和长者她们的自身推销产品方法是不同的，你可以明白依据本身的具体来看，来挑选合乎自己真实身份的推销产品方式。
6、把握机遇
假如有好的发展趋势机遇，为了生活更强更精采，可干万不可以瞻前顾后，怕这怕那的，当你怯懦了，或许机遇突然之间就走远了，这时你再说后悔莫及有没有什么用呢。因此碰到好的机遇，还要上。可千万别想那麼多，越想越将会会限定了自身的发展趋势。
二、如何投资自身
1、积淀内修
在这一节奏快时期，人们大部分人的脾气都很心浮气躁，很多人都有二十多岁便期盼能得到三十几岁的取得成功，乃至包含自己常有过一晚醒来时后过上好日子自身愿意的衣食住行。殊不知实际上衣食住行依然萧条，依然还没有过上好日子理想化中的衣食住行，依然会为油盐酱醋而拼搏。因此，我刚开始渐渐地扶平心浮气躁的心，告知自身做啥都有1个全过程，这一全过程就是各种各样专业知识的积累，要是点点滴滴的积累，终有一天，这种长期性积累的专业知识与本质精神实质的强劲会使自身越来越闪闪发亮。
假如说高校之前的衣食住行是1个重在教材专业知识积淀环节，那麼从20岁刚开始，或是从你毕业后起，你可以刚开始学好把基础理论化作实践活动，而且维持不断进步持续阅读文章的习惯性，另外还要留意自身的外在品牌形象。
青春时代是1个“无形资产摊销”积累時期，不论是此刻大学时代一成不变的背包学习培训，還是工作中后的学习培训，或是个人爱好上的课程学习，这种全是无形中项目投资。坚持不懈每星期阅读文章，长期性坚持不懈会令人越来越有修养。
语言表达能力强的人能够挑选七天阅读文章3—5这书并做读书心得，写短小精悍的感受。假如语言表达能力弱的人，每星期可挑选阅读文章1—2这书，能够挤压业余时间或是临睡前读1个钟头书，直到养成好习惯。阅读文章，与学习培训相同，短期内看不出来实际效果，更没法有挺大的飞越，可是长期性的阅读文章会令人越来越绵软，对事情的观点有自身独特观念，心里丰硕、强劲。
2、提升专业技能
说白了的提升专业技能就是指不断提高你所坚持不懈的喜好或专长，直至变成给你自豪的事情，最少能够消磨无趣的時间，让衣食住行不容易过得苦闷且浑浑噩噩。当你临时沒有自身的爱好特长，那麼能够有意塑造，将你很感兴趣的物品从十分喜爱到喜爱逐个排列，选择最很感兴趣的首项发展趋势为专长，对于其次、最后喜爱的喜好则能够开展扩展。
3、学会理财
投资理财两字，针对在校大学生或是刚大学毕业不久的工薪族来讲将会较为生疏，许多在校大学生余钱较为多，可是并沒有有效分派，乃至一月用到掉几千上万的零花钱。针对自控能力差的人来讲，更不必办信用卡，许多那时候在欲望心态下选购的物品多半会后悔莫及，能够在银行申请一張按时1年的银行存折，一月固定不动向里边存款。
关于理财，我的观点是防止向他人借款和出借他人钱，用余钱。当你问他人借款，那麼还款会有工作压力，他人询问你借款，假如另一方信誉度不太好，那麼如果你必须富有资金周转时又没有钱。
许多人认为要有许多钱才刚开始投资理财，但我觉得小到打快班车用个券，把支付宝钱包的钱放进支付宝余额宝，都算投资理财，以前我是一位月光族，但现如今根据1年多的学习培训，早已拥有大笔丰厚的省吃俭用。
另一个，针对投资理财就是说防止欲望消費，必须要一月都准时存款，如同打卡签到一样，如果你基础一月发了杂志期刊稿子稿酬时往能够自由支配钱的银行帐户固定不动储蓄，一月都存，如今早已拥有大笔丰厚的收益。
4、与人相处
有关这一点儿，很多的人对你说要留意积淀人脉关系，扩展人脉关系，仅仅“人脉关系”这一词听上来有点儿堂而皇之不接地气，倒不如说成是交友，提高社交能力。我觉得，念书时期是交友最省时省力的時期，最少高中同学、邻居班同学们、宿舍同学们、社团活动同学们、相同系别同学们全是你能够扩展交朋友范畴，此刻大伙儿交朋友目地单纯性，不容易像大学毕业工作中后大伙儿由于繁忙的工作中，交朋友都仅仅表层应对罢了。
在交友这一块儿，人们勤奋让自身变出色，并非说以便有意触碰一样出色乃至比自身聪明的人，只是以便杜绝某些战胜你、打垮你，阻拦你发展的小人儿或是煞笔。
与人相处中，我觉得最关键的二点是除开前边提及的扩展，也有一点儿就是保持。这份优良的友谊关联靠的是彼此相互成才维持，因此必须有那麼好多个患难与共的盆友，最少如果你最为必须协助时会的朋友会帮你一柄。对于这些相互了解但相处不深的盆友，平时能够在QQ或是手机/信上说说话，有时候把大伙儿相互了解的盆友集聚一起吃个饭维持情感。
职场心理学：如何推销自己
很多人都希望能被别人喜欢，甚至是大大的喜欢，希望能轻易的找到工作，希望好看的人能找他说话，希望肉店卖给他的肉不带肥，其实生活是一连串的推销。
推销自己？首先应该了解推销首要做的第一件事，那就是你要对你推销的东西相当熟悉，如当你要推销手套时，你应该了解手套是怎样构成的，是由那些原材料，什么样的人带什么手套，什么场合适合带那种手套，什么季节应该带什么手套，每一种形式的手套有那些利弊等。当我们推销自己时，应该充分的认识自己，我们是什么样的人，我们能给别人带来什么，我们的目的何在，别人对我们的印象如何，对我们有什么反应，以及我们的优缺点何在？每一个人必须找出自己的答案，你的个性，你的风格。跟你亲近的人，也许不好意思指出你的缺点。因此当你考虑推销自己的时候，不得不诚实地对自己评价一翻。
我们要推销自己的第一个对象是你自己，所以推销自己时，你应该对自己有足够的自信，即使没有你也要装出来，你要装出你很有自信的样子，这样别人就会被你的自信感染。相信你的能力，那么你离成功就近了一步。在现在这样物欲横流的社会，我们到底要不要保持自己的本色呢？如果你保持自己的本色的话，可能令人不好受，所以你应该懂的在不同的场合，不同的人面前充当不同的角色。一句话概括的很好，外圆内方。
推销自己的第二步，外表。第一次与人接触时，别人首先是通过你的外表，简单的来判断你的。随着了解的加深，其次在是你的言行，谈吐，最后在是你内心的想法。当你的外表不过关时，那么就很难继续下去。在推销自己时，永远不要忽视外表。声音也不可忽视，你的声音常常会透露你心中的意思和感觉，即使你口是心非。要注意你说话的韵律，高频率的声音，听起来有一种紧张和担心的感觉，但声音太低沉也会有一种压力沉沉的感觉。人们喜欢跟一个他觉得是同类，而且觉的自在的人做生意或是交往。推销自己时，应该很自在的样子，应与对方的语言来说话。
其次是多卖点力是不会错的，即使对方你的技术对方不放心，但是看到你很卖力，你也会成功的。推销自己时要让对方相信你，让对方觉得你讲的是实话。最好是能做到，自我警觉，说话流利，适当的友谊，每一跟毛发都要各就各位，但这些还不够，你要懂的，跟不同的人打交道，应用不同的方式。
最重要的是你要认为你有资格担任那项职务，如果被雇佣的话，你认为你会做的很好，千万不要顾虑太多，要尽自己最大的努力去争取。人都是从年轻人走过来的，当别人看到你有一股朝气的时候，会认为是个可用之人。
最后是，当你推销自己的时候，别担心做错事，但要从错误中得到教训。推销自己时就好像参照一本详细的食谱，去准备一道菜。正当你认为每一步都确实照做了后，你发觉必须回到第一页，做最后的加油添醋，这才是成败的关键。没有注意每一个细节的话，你可能有一个中上的产品，但永远还可再做修改。推销自己的方式，必须经常修改。
最单纯的一点，真相和信心将是你最大的资产。如果你要推销自己，请从现在开始吧。（文/邓伟杰 ）
本文关键词：学会推销自己的技巧，什么是推销心理，职场心理学如何推销自己的产品，求职时成功推销自己的技巧有哪些?，职场心理学如何推销自己的职业。这就是关于《职场心理学如何推销自己，什么叫推销心理（零起步数学+神经网络入门）》的所有内容，希望对您能有所帮助！