时间管理---规律你的生活

时间管理:提高效率,生活有序
本文分享了作者在时间管理方面的经验,包括为何要做时间管理、如何进行任务的提出与安排、提醒与每日总结等步骤。通过合理规划,实现高效工作与生活平衡。

提高班最近举办了一个主题为时间管理的经验分享活动,让大家互相学习讨论,同学们陆陆续续的都把自己的经验通过博客展示了出来,在优快云也是各种推荐啊,知识在于分享,让更多的人了解到了提高班和我们的学习方式并从中受益,是我们用心做事和自我提高的动力,也是米老师的一贯理念。

提高班的人第一次听说谷歌日历估计都是从米老师口中,他总是想方设法的让你意识到现在是一个全新的信息社会 ,你的那些老旧的低效率的方式已经不适用了,督促你利用起来现代的信息工具为自己服务。两年前在他展示了利用谷歌日历安排日程的便捷之后,我自然而然的去申请了一个帐号,虽然是模仿,但从此便有了日程安排和时间管理的意识。

凡事都有一个磨合的过程,经过两年多的时间,我自己也对时间管理有了自己的认识和方法,有规律的生活,无压的工作,使我受益很多。下面简单说一下与大家共享。


为什么要做时间管理?

随性的生活是每个人的向往,只求自己心情舒畅,想做什么怎么做都因情绪而定:心情不好时,听会摇滚、看会美国大片、出去散散步就是不想着去工作,事出有因所有心安理得,当快交差的时候才开始加紧,抱怨自己以前没有认真工作留下现在这么一大堆没完成,信誓旦旦以后一定要及早高效的完成工作,可是往往这种情况会继续下去,大多数人都有这样的体会。

每天的事情都很多,到底先完成哪一件呢,很多人都是想到哪一件就去做一件,如果坚持做完还比较好,可是有的在做一件遇到困难的时候往往有先放放这个去试试另外一个的心态,自己给自己踢皮球,工作的效率何在啊?!

我们每天都是在不断的处理各种事务度过的,把自己的任务日程安排的井井有条,使自己有规律高效的生活,这就是时间管理的意义所在,在快步伐的社会就得讲究效率。


时间管理的方法很多,还有各种各样的理论,像GTD,帕累托原则,番茄工作法等等,我就不一一赘述,想了解详情移步百度百科“时间管理”。我觉得所有的理论的核心就是一点:在预定的时间高效完成要做的事。这就涉及到了要做任务的时间和顺序的制定,到要做时的提醒,未在规定时间内完成的补救措施一系列问题,这些工作做好了,也是保证在预定的时间内高效工作的前提。
我的时间管理方法几步走:
任务的提出:
在每天晚上把能想到的明天要做的所有事情罗列出来,我平时用的最多的就是OneNote,再把各个任务分为不同的等级:重要且紧急,重要不紧急,紧急不重要,不重要不紧急。根据这些把任务标注不同的颜色。不要以为这项工作很复杂,其实做起来花不了几分钟,这些事情今天不想第二天还是要在脑子里想好几遍的,这个时间是无论如何也省不下来。
任务的安排:由于对任务都划分好了等级,安排的时候就方便好多,结合自己的时间和能力先安排那些重要且紧急的事情,之后再安排重要不紧急的,根据等级不同依次安排。在安排任务的时候有一点要强调,时间管理不是要把所有的事情都完成,目的是高效的去做事,有的时候会根本不可能把所有的事情一件不落的做完,毕竟我们不是超人。在安排的任务的时候要考虑重点,保证重要的事情必须完成,次要 的事情看自己的余力了,就需要灵活些。
任务的提醒:安排好的任务不是记在脑子里,需要利用工具到时候提醒,常用的是谷歌日历,有了工具的辅助就不用一直想着要做的事情了,专心去做事,不用担心遗忘。

每日总结:到了晚上要对自己的一天工作做审查,一天任务的完成情况怎么样,看哪些任务没有完成,想想原因,考虑本次任务安排的是否合理,接着做下一天的任务安排。


这就是我平时做事的习惯,很简单,方法无所谓好坏,重在适合自己。对于时间管理,要体会其真谛:把自己的生活规律起来,追求时间的效率。行动起来吧,去发掘每天被打发走的时间的价值, 这样自然而然就会发生变化!
【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,并将其与遗传算法(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与改进中。
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