二十个节省时间的方法

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下面总结了二十个节省时间的方法,请根据自己的需要选用它们:

1, 对目标、任务、会议等事件分别按优先级进行排序

2, 从优先级最高的事务着手。

3, 和拖延作斗争,如果事情重要,从现在开始做。

4, 把大的、艰难的任务细分为小的、容易的部分。

5, 为自己创造一小时的宁静,哪怕这需要很强的意志力,或者有时不起作用。

6, 找到一个隐蔽的地方,如图书馆或空闲的办公室。

7, 当你有重要的事情要处理时,学会对别人说“不”。

8, 学会委派别人做事。、

9, 归纳相似的事情,把它们放在一起处理

10,          减少例行事务,它们不值得花费过多时间,缩短低价值的事件。抛开没有价值的信件和文书工作。委派别人完成、减少或推迟优先级很低的任务,

11,          避免完美主义,记住80/20定律

12,          避免做出过多的承诺,对你在有限时间内完成的工作持现实态度

13,          不要把时间表排的满满的,为自己留下一定的机动时间应付突发事件。

14,          设置时间限制。例如,做某些决定时,不应超过3分钟。

15,          聚精会神的做手头的事情。

16,          处理重要事情时,使用大块的时间。

17,          迅速处理困难的事情,等待和拖延不会使它们变容易。

18,          文书工作争取只处理一次。

19,          在行动以前,彻底地思索整件工作。

20,          第一次就做好。

转载于:https://www.cnblogs.com/jiangao/archive/2012/02/27/2369531.html

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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