总结致富

总结致富

世界级励志大师拿破仑﹒希尔写过一本畅销书《思考致富》,影响了成千上万的读者。记得书里面讲到:成功是一种思考的积累。是啊,人只有在不断的思考不断的实践中才能不断的提高,才能促进成功。我们平常说的“一日三省”也就是这个意思。

那么总结和思考又有什么关系呢?总结是思考的一种形式,它是通过把听到、看到、闻到的信息进行提炼、固化成文档的过程。我们平常的思考很多时候没有把结果固化,形成文档,造福“后代”。

 

案例:

刚到公司的时候,常常是接到任务就开始埋头苦干,干完这项做那项,反正是每天都很忙,没有空闲的时间。也“没有”时间去思考一些问题,所以一直在枯燥地重复工作,对于维护项目更是如此。后来看了一些励志类的书籍,也接触了敏捷软件开发。发现完全可以把敏捷的思想应用于项目组的软件维护中来,于是在2006下半年在项目组应用了一些敏捷实践,结果得到了项目组和市场人员的认可。在完成任务的同时,也形成了一个任务一总结的机制,即每个维护任务完成后都会把相关人员召集在一起,讨论这次任务完成的情况,不足的地方,如何预防这些问题,新的任务开始时就会提前准备。这项机制特别在某某版本的开发中发挥出了很大的作用。

 

模型:

   没有总结的工作是循环模型,日复一日地在原来的位置在辛苦“耕耘”,想想程序的死循环就知道有多糟糕了。而有了总结的工作是螺旋上升模型,不用老是愁原来的问题啦!总结加上实践那是一把利剑!

 

总结的方式:

两目标工作法:在任务中及时处理遇到的问题,同时归纳总结,预防以后发生类似的事情。

网上回贴:在网上读到好的贴子,一定要回贴,回贴的过程就是对所读内容总结的过程。总结有利于吸收新的知识。

总结的方式还有很多,比如思维导图、头脑风暴、六顶思考帽、会议等等。

 

结语:

    忙=“心”+“亡”,在我们忙碌的时刻是不是已经“死亡”?我相信在每一个岗位都有提高的空间,只要我们去总结、去实践。总结对于企业来说是智力资本,对于个人来说是提高和经验的积累,双方都有好处,我们何乐而不为呢?

 

 

 
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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