每天这样做,你离高手已经不远了

本文探讨了古人智慧——每日三省吾身的现代应用,即复盘。复盘不仅是围棋高手提升技艺的秘诀,也是职场人士和技能学习者自我反思、优化策略的有效方法。文章强调了复盘的重要性,提供了实施建议,如写日记或博客,以及坚持复盘的必要性。

古人有云:“”吾日三省吾身,为人谋而不忠乎?与朋友交而不信乎?传而不习乎?“”翻译过来的意思就是“我每天多次反省自己,为他人办事是否尽力?与朋友交往是否诚实守信?老师传授的知识有没有按时复习”。这是古人给我们留下来的一句非常经典而且实用的古训,但是如今我们真正能做到的又有多少呢?

每天反省自己一天下来所做的事情,通过总结和思考,分析得失功过,既是对自己行为的一个评估,又能对接下来一天的计划进行安排和调整和优化,使自己处于一个良性发展的循环中,善莫大焉。

这里有个词叫“复盘”,是围棋上的术语,指的是两个人对局结束后,重新推演下棋步骤。通过复盘操作,棋手可以对搏杀过程中的攻防得失做一个更加深入的分析,加深印象,这样下次遇到同样的场景后,便能够轻松应对。围棋高手通常都有复盘的习惯,这样可以不断提高自己的水平。

任何一门技能,如果想要不断提高并达到一个比较高的水平,就应该把复盘作为一个重要辅助手段。通过不断对自己的学习过程进行总结和分析,并有针对性的练习和实践,取得突破性的进展只是时间问题。比如你想提高自己的羽毛球水平,那么每次打球过后,就要回顾一下自己的步伐和发力方式,自己当前的弱点在什么地方,下次再去打的时候就能够主动的改正和练习,再通过与球友的切磋和交流,假以时日便能取得不错的进展。

在职场中也是一样,无论是做事还是做人,每个人都有自己的一套标准和方法,我们的工作方法是否高效,做事技巧是否高超,其实很多时候我们自己是很模糊的,因为这就是我们的习惯,也就是潜意识里的、默认会采取的方法和行为。习惯的力量是可怕的而且很难改变的,所以如果平时不注意自己的这些习惯和行为的话,是很难对自己有一个准确的定位的。所谓知己知彼,百战不怠,平时我们最大的对手不是别人而是自己。如何每天与自己的懒得、拖延做斗争并战胜他们,如何清醒的认识到当前自己的不足和薄弱之处并不断修正,我想这都是每天反省自己、复盘自己最重要的内容。

复盘自己的方式有很多,写日记或是博客就是一种不错的手段。每当到晚上的时候,都可以将一天的学习和工作经历,以文字的形式进行记录和梳理,这样在回顾的过程中,我们既能对白天的所作所为以及成效有一个整体的认知,又能通过反省和思考获得解决或是改进问题的方法。

当然,有了复盘的意识后,最重要的还是要每天都坚持。坚持一周容易,坚持一个月、半年后,那别人跟你的差距也就体现出来了,毕竟懒还是占据和统治着我们中的大部分人思想体系。

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内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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