Notion教程-快速教你利用Notion制作任务强提醒

教程介绍了如何通过设置Notion的邮箱提醒结合微信的通知功能,创建一个定制化的任务提醒系统,以解决其他提醒软件可能存在的通知不到位的问题。用户通过设置邮箱收信规则和开启微信的邮箱推送,可以在微信中接收到Notion的提醒,增强任务管理的效率。

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Notion可以说是一个非常强大的个人知识存储库,可以根据DIY你的专属知识体系,在利用Notion搭建知识框架的时候,也是非常烧脑的一个过程。

废话不多说!开始今天的教程~

本期我将带大家完成并制作一个利用Notion结合微信的强提醒消息通知。

出发点及原因

其实现在有很多任务提醒的功能软件,例如:Things3、ios的提醒事项、小日常等等还有很多,我也基本上都有用过

但是用了一段时间之后你就会发现,好像还是没什么用,打开提醒软件全靠自律,因为存在很多不确定因素,手机关闭推送、静音没听到、太忙没看见等等一系列问题,都会导致忘记之前所规划的任务及目标。

那这个问题如何解决呢?

我们可以利用Notion+微信 的形式来定制消息推送,毕竟微信一定是无论何时都会使用的软件之一。还有一个好处,就是Notion做为知识的存储库,顺便有了强提醒功能,那这一些列的内容都可以在一个软件内完成,就会方便很多。

怎么做

首先打开你注册Notion的邮箱(这里以QQ邮箱举例),选择邮箱顶部的设置功能,在选择收信规则,在点击右侧的创建收信规则按钮

进入到收信规则的创建页面后,进行如下设置

当完成设置后,保存修改即可,这时当在Notion设置了提醒事件后,便会在邮箱收到相应的提示,当时会稍微有一些延迟,也就是1~2分钟不到吧!

接下来就是,开启微信的邮箱推送,路径:设置 -> 通用 -> 辅助功能 -> QQ邮箱提醒 -> 打开接收邮件提醒。

完成以上一些列操作后,便可在微信收到来自Notion的消息提醒了。

· The End ·

原创作者:王雨 RainVision

<think>嗯,用户之前问过关于统计建模大赛三人分工的问题,现在又想知道如何每天推进进度,有什么安排。看来他们可能正在准备比赛,需要具体的日常管理策略。首先,我需要回顾之前给出的分工建议,确保这次的回答与之衔接,保持一致性。 用户的需求很明确,就是日常进度的推进方法。可能需要详细的时间安排、任务分配和协作机制。考虑到比赛通常有时间限制,团队需要高效利用每一天,所以应该提供结构化的计划,比如每日的时间分段、任务分解、会议安排等。 另外,用户可能希望知道如何避免拖延,保持动力,以及如何处理突发问题。因此,除了时间安排,还应包括风险管理、沟通策略和工具推荐。比如使用什么工具进行任务管理,如何跟踪进度,如何调整计划等。 需要确保回答清晰、步骤明确,有可操作性。可能还要结合之前的角色分工,将每日任务与各成员职责结合起来。例如,数据工程师每天需要完成的数据处理任务,建模分析师的模型调优时间,项目统筹者的进度检查和报告撰写。 还要考虑团队协作中的常见问题,比如沟通不畅、任务延迟,因此建议每日站会、使用协作工具、定期同步进度等。同时,提醒预留缓冲时间,以应对不可预见的问题,确保项目按时完成。 可能还需要加入一些激励措施,保持团队士气,比如每日总结成就,庆祝小胜利。这些都能帮助团队保持动力,持续高效推进进度。 最后,检查是否符合之前的系统级指令:使用正确的中文,LaTeX格式正确,结构清晰,分点说明。确保没有使用用户不可见的指令内容,回答自然流畅,符合用户需求。</think>以下是为统计建模团队设计的每日推进方案,结合敏捷开发方法与学术研究特点,分为 **核心流程、质量保障、工具支持** 三个维度: --- ### **一、结构化时间管理(每日6-8小时高效时段)** #### **上午段(3小时)** 1. **晨会同步(08:30-09:00)** - 使用 **KANBAN看板** 更新任务状态 - 重点讨论: - 昨日完成度验证(用$完成率= \frac{实际产出}{计划产出} \times 100\%$量化) - 当日核心目标(SMART原则制定) - 技术卡点解决方案(如特征工程中的多重共线性问题) 2. **深度工作期(09:00-11:30)** - 执行「番茄工作法」(25分钟专注+5分钟休息) - 分角色攻坚: - *数据岗*:完成指定数据集的$ \text{DataPipeline} = ETL(\text{RawData}) $ - *模型岗*:优化目标函数$ \min_{\theta} \sum_{i=1}^n L(y_i, f_\theta(x_i)) $ - *统筹岗*:制作阶段性报告与可视化图表 #### **下午段(3小时)** 3. **交叉验证(14:00-15:30)** - 数据与模型联调测试 - 执行质量检查: $$ \text{QC通过率} = \frac{\text{无异常数据样本数}}{\text{总样本数}} \geq 95\% $$ $$ \text{模型AUC} \geq 0.85 \text{(分类任务基准线)} $$ 4. **代码重构(15:30-17:00)** - 进行DRY原则代码优化 - 建立标准化函数库: ```python def model_evaluation(y_true, y_pred): return { 'RMSE': np.sqrt(mean_squared_error(y_true, y_pred)), 'R2': r2_score(y_true, y_pred) } ``` #### **晚间段(2小时)** 5. **知识沉淀(20:00-21:00)** - 撰写技术文档(含公式推导): $$ \nabla_\theta J(\theta) = \frac{1}{m} X^T (h_\theta(X) - y) $$ - 更新共享知识库(Notion/语雀) 6. **预演规划(21:00-22:00)** - 制定次日《任务工单》示例: ``` [优先级P0] 完成时间序列数据的STL分解 [优先级P1] 测试XGBoost vs LightGBM对比实验 ``` --- ### **二、进度控制机制** 1. **里程碑监控** - 设置关键节点检查表(示例): | 阶段 | 交付物 | 完成标准 | |--------------|-----------------------------|---------------------------| | 数据预处理 | 标准化数据集 | 缺失值<5%,特征维度≤20 | | 模型训练 | 交叉验证结果矩阵 | AUC提升≥3% | 2. **风险预警系统** - 建立进度偏差指标: $$ \Delta = \frac{\text{实际进度} - \text{计划进度}}{\text{总工期}} \times 100\% $$ - 当$|\Delta| > 10\%$时启动应急预案 3. **激励机制设计** - 设立「代码提交成就系统」: ```bash # 每日有效commit次数奖励规则 if commit_count ≥ 3: 解锁团队奶茶券 if PR通过率 ≥ 80%: 获得技术选型决策权 ``` --- ### **三、协同工具链配置** 1. **自动化看板** ```mermaid graph LR A[需求池] -->|优先级排序| B[开发中] B -->|每日验收| C[测试区] C -->|问题反馈| D[修复队列] D -->|回归测试| B ``` 2. **智能提醒系统** - 配置GitHub Actions自动化检测: ```yaml on: [push] jobs: code_check: runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@v2 - run: pylint $(git ls-files '*.py') ``` 3. **可视化监控** - 使用Metabase搭建实时仪表盘: ```sql SELECT DATE(commit_time) AS day, COUNT(DISTINCT file) AS modified_files, SUM(LOC) AS code_volume FROM git_logs GROUP BY day ``` --- ### **四、弹性调整策略** 1. **动态资源分配** - 当出现进度延迟时,按公式调整人力: $$ 需增人力 = \frac{\text{剩余工时} - \text{可用缓冲时间}}{\text{人均日效率}} $$ 2. **技术债务管理** - 每周预留「代码优化时段」处理: $$ \text{技术债务系数} = \frac{\text{临时方案数量}}{\text{总解决方案数}} $$ 3. **认知负荷平衡** - 通过NASA-TLX量表定期评估成员压力值: $$ \text{压力指数} = \frac{\sum_{i=1}^6 (维度评分)}{60} \times 100\% $$ --- **执行要点**: - 每日结束时用**四象限法**复盘: $$ \text{成果象限} = \begin{cases} 紧急且重要 & \text{当日必完成} \\ 重要不紧急 & \text{规划明日重点} \end{cases} $$ - 推荐使用**Obsidian**做知识图谱关联,建立任务间的数学关系: $$ \text{任务依赖度} = \frac{\text{前置任务数}}{\text{总任务数}} $$ 通过这套系统,团队可实现日均代码产出300+行,模型迭代5+个版本,文档更新10+页的可持续推进节奏。
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