读《番茄工作法》

简单来说,番茄工作法就是依靠计时器,每工作25分钟休息五分钟,每个四个周期后休息更长时间,

目的是是你在工作的25分钟里尽量避免被打扰,以提高工作的效率

今天第一次使用番茄工作法,有两个感觉:

一是它确实能在你的能力范围内提升你的工作速率,内在原理是保证了工作的连贯性

二是它其实没办法从根本上提高你的效率,这个更大程度上依赖于对工作的熟练程度等方面

以下是对番茄工作法的一个简要说明

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定义

  选择一个待完成的任务  将番茄时间设为25分钟  专注工作,中途不允许做任何与该任务无关的事,直到番茄时钟响起,然后在纸上画一个x短暂休息一下(5分钟就行)  每4个番茄时段多休息一会儿

原则性

  1)一个番茄时间(25分钟)不可分割,不存在半个或一个半番茄时间。  

        2) 一个番茄时间内如果做与任务无关的事情,则该番茄时间作废。

  3)永远不要在非工作时间内使用《番茄工作法》。(例如:用3个番茄时间陪儿子下的棋、用5个番茄时间钓鱼,等等。)

  4)不要拿自己的番茄数据与他人的番茄数据比较。

  5)番茄的数量不可能决定任务最终的成败。

  6)必须有一份适合自己的作息时间表。

番茄工作法的目的

  1、减轻时间焦虑

  2、提升集中力和注意力,减少中断

  3、增强决策意识

  4、唤醒激励和持久激励

  5、巩固达成目标的决心

  6、完善预估流程,精确地保质保量

  7、改进工作学习流程

  8、强化决断力,快刀斩乱麻

番茄工作法的做法

  1、每天开始的时候规划今天要完成的几项任务,将任务逐项写在列表里(或记在软件的清单里)

  2、设定你的番茄钟(定时器、软件、闹钟等),时间是25分钟。

  3、开始完成第一项任务,直到番茄钟响铃或提醒(25分钟到)。

  4、停止工作,并在列表里该项任务后画个X。

  5、休息3~5分钟,活动、喝水、方便等等。

  6、开始下一个番茄钟,继续该任务。一直循环下去,直到完成该任务,并在列表里将该任务划掉。

  7、每四个番茄钟后,休息25分钟。   在某个番茄钟的过程里,如果突然想起要做什么事情——   a.非得马上做不可的话,停止这个番茄钟并宣告它作废(哪怕还剩5分钟就结束了),去完成这件事情,之后再重新开始同一个番茄钟;   b.不是必须马上去做的话,在列表里该项任务后面标记一个逗号(表示打扰),并将这件事记在另一个列表里(比如叫“计划外事件”),然后接着完成这个番茄钟。

番茄工作法的经验技巧

  根据个人实际情况,合理设置自己一个工作日内的番茄时间段,尽量将重要的工作放在头脑高效的时段,比如上午8:30~11:00,下午15:00到17:00等。不一定所有工作都要纳入番茄时间段里,找到适合自己的工作节奏。

  1、做好准备工作,明确各个番茄时间内对应的任务,最好将任务简单写到纸质便签/日记本中,便于实施画X,强化反馈。

  2、每4个番茄时段内的task的上下文差别不要太大,尽量减少task间的切换成本(进入某个task的工作状态是需要时间的)。

  3、在番茄时间段内task没完成咋办? 这个估计经常发生,似乎只好在下一个番茄时间段里继续做了。其他task顺延。必要情况下加班完成。一旦出现这种情况,就需要你加强task划分能力,尽量做好task完成时间的预估,不断提升精确估计能力。

  4、打扰是不可避免的。电话、邮件都可能打断你的工作。如果必要,可在你的番茄时间段中预留出一些处理打断的时间,比如25+5,预留5分钟。当然我们应该尽可能避免这种打扰,可用一些广为流传的技巧:比如在允许的范围内适当将mail接收的间隔延长;高挂“免战牌”,显式告知他人你已经“out of services”了;不启动即时通信工具,或设置即时通信工具的状态为外出或极其繁忙状态等等。

他们的看法

  关于番茄工作法,Mario Fusco这样说过:  不值一提,我认为番茄工作法有很多缺陷。如果我正处在番茄时段当中,这时有客户从大洋彼岸打来电话,我该如何说?难道让我说,等一会儿再打,我现在正处于番茄时段当中呢?不是吧。  如果有人过来和我说话,而我恰巧处于番茄时段当中,我个人的做法是暂时停下手头的工作与他交谈,因为如果不这样做我没法接受。我当前所做的事情还没有重要到能够拒绝和他人聊天的程度。  番茄工作法对我的帮助在于能够让我在一个时间段内集中于一件事情上。如果没有时间约束,我可能会在各种事情上不断变换思路,我想同时学习很多东西,但实际上却收效甚微。
【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅建议:建议者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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