移动开发工具巡礼 の 四象限时间管理利器 Focus Matrix

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时间管理对于上班族来说是一个能够有效提高工作效率,增加生活幸福指数的理念,最简单的一种时间管理方法就是四象限法则。

四象限法则

四象限法则是著名管理学家史蒂芬·柯维1提出的时间管理理论,说起柯维,不得不提到他的《高效能人士的7个习惯》2一书,相信很多读者都听说过或者看过,严重推荐!言归正传,四象限法则把事情按照轻重缓急分为四个「象限」,我们需要做的就是根据一件事情的重要紧急程度的不同采取不同的策略:

  • 「重要且紧急」:非常紧迫的事情,需要优先解决,应该立即处理

  • 「重要但不紧急」:正常的工作规划,按照计划进行,需要集中精力处理

  • 「不重要但紧急」:临时安排的工作,可以放权交给别人去做

  • 「不重要且不紧急」:娱乐休闲的内容,尽量别做,当然也可以适当劳逸结合

Focus Matrix3

Focus Matrix 是一个专门为四象限法则设计的应用,支持 iPhone, iPad, 和 Mac 三种类型设备,应用的主界面默认就是一个四象限窗口,我们根据四象限法则将要做的事情分别放入对应的象限中,一目了然,如下所示,当然每个象限需要分配哪些事情,你可以有自己的策略,例如我将本周暂时排不进计划的事情放在「不重要且不紧急象限」中,而将本周需要做的重要事情放在「重要但不紧急象限」中。

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Focus Matrix 除了能够以网格形状显示之外,还可以列表形式显示,如下所示,根据自己的喜好选择即可。

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Focus Matrix 还提供一个报告功能,可以根据四象限显示以前完成的任务数,这样我们可以对自己每天的工作情况做一个分析,统计和回顾,并不断的完善。

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拓展阅读

《小强升职记--四象限法则》4《四象限法则》5《Focus Matrix,给堆积如山任务分出个「轻重缓急」》6

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[1] http://baike.baidu.com/link?url=PFREdyWt7OGtBqB9NodIHh27YsLFQc0fwXi6EEktRjadGp4TFPfYGqXZkoK_FQPJ31ocX3nyWkpPbN_ysKuf_K[2]https://www.amazon.cn/%E9%AB%98%E6%95%88%E8%83%BD%E4%BA%BA%E5%A3%AB%E7%9A%84%E4%B8%83%E4%B8%AA%E4%B9%A0%E6%83%AF-%E5%8F%B2%E8%92%82%E8%8A%AC%C2%B7%E6%9F%AF%E7%BB%B4/dp/B00OOLUCAY/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1471355455&sr=1-1&keywords=%E9%AB%98%E6%95%88%E8%83%BD%E4%BA%BA%E5%A3%AB%E7%9A%847%E4%B8%AA%E4%B9%A0%E6%83%AF[3] https://xwavesoft.com/focus-matrix-for-iphone-ipad-mac.html [4] http://www.jianshu.com/p/6355411392e6 [5] https://list.yinxiang.com/moban/09397527-2d85-4a7a-9ad9-8d388e59b233.php [6] http://sspai.com/34650 

这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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