番茄工作法简介

番茄工作法--使用心得(一) 前言:使用番茄工作法有一段时间了,从这篇博客开始我和大家分享一下我在番茄工作法使用过程中遇到的一些问题和使用心得。在心得(一)这篇博客中,针对我们番茄实验小组中大家最常困惑的问题,“为什么要使用番茄,番茄适合我吗?”我从另一个角度回答它。 有时候,我们一听到《XX工作法》,就习惯性的选择无视,因为根据我们这多年来的学习经验,XX工作法一猜就是时间管理,而时间管理又往往等同于成功学,在我们的意 阅读详情


前言

番茄工作法广为人知,看似25分钟一个周期简简单单,实则只有充分理解其意义和内涵,才能发挥出其效果。

正文

目的:

保持长期的高效率工作状态。

长期:每25分钟休息5分钟,避免在状态下滑时才想起休息,以维持高效率的工作状态较长时间。

高效率:产生“心流”是番茄工作法带来的效果的最终体现。关于“心流”的解释众说纷纭,但都是指一种注意力高度集中的工作、学习等状态。(建议参阅网上关于心流的一些资料)

方法:

一件事!25分钟内只做一件事情,要在每个番茄钟开始前明确自己要做哪一件事情。

一件事就意味着不做其他事,比如上厕所,喝水之类的,比如解锁手机,查看微信消息之类的(95%的情况下没有需要你回复或者需要立即回复的消息)。

注重休息:25分钟休息5分钟,避免长时间工作带来的效率低下等负面影响。

重点注意事项:

1.  一件事情可能需要多个番茄钟才能完成,但一个番茄钟只能做一件事情。事情和番茄钟是多对一和一对多的关系。

2.  开始一个番茄钟之初,要对自己该做的事情有一个大概的规划,比如采用什么方法,往什么方向进行。换句话说,每个番茄钟都要有目的性。

3.  在某个番茄钟里,可能时间还没有结束,一件事情已经结束了,注意,这时不应换其他事情做,也不应提前结束番茄钟,而是应该做一些对这件事情的回顾,总结,看是否可能改进等周边工作。比如本打算花一个番茄钟做一道数学题,在还剩五分钟的时候解题完成,剩下的五分钟就可以整理一下这道题的思路等。因为反省可以的帮助人们更好的掌握和提升知识或者技能。

4.  关于休息,五分钟的时间,最好在自己座位旁做小范围的放松,比如眼保健操,或者扭扭腰,长期如此,对身体大有好处。

结语:番茄工作法不是什么立竿见影的特效药,但如果能够长期坚持,绝对意义深远。

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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