第一章第二节 时间管理的概念讨论——《与时间同行》(3)

本文探讨了时间管理的本质,指出真正的管理对象是精力、效率、重要性和最后期限。文章强调了遵循生物周期、提高效率及合理安排任务的重要性,并指出时间管理的目标在于高效规划工作与生活,以获得身心的轻松愉悦。

既然还没有办法去管理时间本身,那么就让我们探索和实践一些其它变通的办法来充实自己的人生吧。

时间管理的主要管理对象有:精力、效率、重要性和最后期限。但是,在没有找到更合适的代名词之前,我们打算暂且继续沿用“时间管理”这个名称。

作为生物,我们都有自己相对比较固定的生物周期,例如白天工作学习,夜里娱乐休息;又比如一个月里我们总会有那么几天相当亢奋、又总有那么几天比较低沉。每个人都无法像机器人那样始终按照固定的频率和强度来工作,虽然有的时候也需要严格要求自己,但是尊重自己的精力其实也是对自己的珍爱。看看身边的同事、朋友,亚健康者不在少数。咱们都知道,亚健康就是处于健康和患病二者之间的中间状态,没什么病但又经常感觉不舒服,成因往往就是透支自己的精力,不注意调节。亚健康并不可怕,可怕的是已经亚健康了还要继续透支体力和脑力,也就是不尊重自己作为生命体本身所必须遵守的基本规律。

如果我们做一件事情很有效率,那么从某种意义上讲,我们延长了自己的生命。从这样的表述中我们不难看出,效率是速度和正确性的综合表现:事情做对了但速度很慢,不能说有效率;速度很快但事情做错了或者做了错误的事情,也不能说有效率。所以,要追求效率就要时刻保持头脑冷静理智,这样才有助于我们找到更高效的途径和更准确的目标。当然,要想办事儿快,前提是我们要有充沛的精力,昏昏沉沉的,大概除了睡觉什么事儿也做不好。

那么是不是只要拥有良好的体力就一定能让人生更加充实和精彩呢?当然,这不成正比。人这一生,总是在不停地做事、不断地解决问题,这里说的事情指的是广义上的事情,不仅仅是工作和学习这类相对比较严肃的事儿才算是事情,其实玩游戏机也是一件事情,解决的问题是我们娱乐方面的需求。我们说什么事都要讲求一个“度”,好事过了这个度兴许就办成了坏事,用得适量它也是一味治病救人的药。度是一方面,同时也要看这事儿应不应景。同样一件事情,放在今天可能无关紧要,但是搁在明天可能就是十万火急。比如播种,开春的时候农民朋友那是争分夺秒地进行,那么为什么不提前一点儿,头一年初冬就开始播呢,这样不是就不用那么赶了吗?这就是前面提到的应不应景的问题,也可以说是事情的重要性。事情的重要性会随着环境和时间的变化而变化,因此我们在当前的时间里要把主要精力投放到当前最重要的事情上面去,这样才有可能获得好的结果。

做任何事情都有始有终,不管这个“终”是圆满完成还是半途放弃抑或别的什么结局,总之,我们不可能给任何一件事情分配无限的时间。事情是我们或别人给自己安排的,因此最后期限也是相对于从事这件事情的人而言的。比如高考,高考年年有,那么对于不同年份参加高考的同学,高考准备工作的结束期限就年年不同,因人而异,任何事情切忌一概而论。在最后期限还很遥远的时候,事情的重要性似乎并不会显得太突出,但如果长期忽略它的存在的话,越到后来就越有火烧眉毛的感觉。最后期限主要体现事情的紧急性,紧急的事情未必很重要,但是又不得不处理,这种现象在我们的工作中极其常见。但是尽量不要用最后期限来衡量一件事情的重要性,因为这是两个相对独立的参考指标,对于那些重要性比较高,但离最后期限还有一段日子的事情,我们也得每天提醒自己要向前推进,这样才有可能避免最后手忙脚乱。在一件事情上,您能获得多大的成功,往往取决于你花了多少时间和精力来准备。

时间管理的目标就是让我们能够培养起对工作和生活进行高效规划的习惯,其结果就是使得我们能够避免一部分无意义或者低效率的忙碌,从繁忙、快节奏的现代生活中得到适当的解脱,获得身心的轻松愉悦,保持良好的心态,这样才不会埋没我们生命的意义。

本文原始链接:http://autumoon.com/post/2012/08/15/TimeManagementPrinciple.aspx

《程序员羊皮卷》、

《程序员职场第一课》

《程序员求职第一书》

作者:张大志

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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