我的时间管理——高效无压的学习

本文介绍了一种有效的时间管理方法,即GTD(Getting Things Done)。文章强调了时间的重要性,并提出了通过制定学习计划、安排事情的优先级、专心致志以及合理休息来提高时间利用效率的方法。

时间就是生命,换句话说就是能管理好自己的时间也就管理好了自己的生命。如何管理时间,早就有人提出新的时间管理GTD(Getting Things Done),在中国也叫尽管去做,无压工作的艺术。时间管理还有没有别的作用?

有人在百度百科里这样解释时间管理:时间管理(Time Management)就是用技巧、技术和工具帮助人们完成工作,实现目标。时间管理并不是要把所有事情做完,而是更有效的运用时间。时间管理的目的除了要决定你该做些什么事情之外,另一个很重要的目的也是决定什么事情不应该做;时间管理不是完全的掌控,而是降低变动性。时间管理最重要的功能是透过事先的规划,做为一种提醒与指引。详细内容请看:http://baike.baidu.com/view/102959.htm

不错,随着信息技术的不断发展,我们可以找到很多电子的工具来帮助我们管理时间,比如我现在用的google日历,它可以和电脑本地的outlook进行同步,也可以和我们使用的大部分智能手机里的日历进行同步。只要我们有电脑或者手机等可以携带的能上网的电子产品,就像身边随时跟着一个秘书一样,他会告诉我们什么时候该做什么事情,而不用我们在做完一件事还得想想接下来要干啥,不用在为了不知道该干么而伤脑筋了。当然还有很多其他的管理时间的软件,只需要你动手百度一下就OK,一定会满足你的需求。那么下面我就来谈谈我现在是如何学习GTD来管理好自己的生命——时间。

首先就制定长期和短期的学习计划,长期的学习计划就是根据老师的安排规定自己一段时间要达到一个什么样的目标,比如现在离软考还有四十天左右,那么这四十天的重要目标就是软考,而短期目标就是一天或者一个星期要完成的任务,比如一天该看几个知识点,一个星期要完成几章的学习任务。这些我都写到了google日历里了,它会时刻提醒我该学什么了。见下图:


上图为添加计划界面,它提供了很多选项,可以满足你的多种需求

上图为我的学习任务表,这是一个整体的规划,最小到一天的活动,对一天的时间进行了时间块的划分,至于每块时间内完成多少学习内容则是前一天晚上来制定的,具体怎么制定下面会说到。

上图为电脑桌面的提示信息,告诉我后面要干什么。还有我的手机里同步了google日历的计划安排,定时手机也会提醒我,所以不用担心不在电脑旁就会没有秘书提示了。

其次是安排事情的优先顺序以及总结反思,上面时间的安排在只能在理想的环境和状态下进行,当然我们不可能每天都那么的理想,比如突然接到一个通知,说明天早上几点钟有个会议必须参加,那么我们就不得不到计划作出调整。

安排事情一般有四条纪律可循:重要紧急的事情先做、紧急不重要的事情其次、重要不紧急的事情退后、不重要不紧急的事情最后做。一般掌握以上四条你的安排都不会有太大问题的。

还有就是没有特殊情况每天晚上的反思总结必须要进行,它能帮你分析一天的收获,也能让你对自己的能力进行准确的判断,根据当天的任务完成情况,合理的做出第二天每个时间段的学习任务。当然,刚开始这样的总结肯定不会那么的准确,但是不要灰心,坚持一段时间,相信自己,给自己一个成功的机会,相信用不了多长时间就能真正的合理的安排自己的学习任务了。这也同时能培养自己的准确的判断力,一定要坚持做哦。

再次,专心做当前的任务,就是一旦设定了学习的任务,在学习的过程中一定尽可能的排除一切干扰你学习的事情,比如,看学习视频时最好不要在开着音乐窗口,放着背景音乐,那样会影响你的学习效率的,类似的事情都不要做。

最后,也是最重要的,合理安排休息的时间,身体是革命的本钱,本钱没有了,其它的都是空谈,所以一定要安排好自己的休息时间,至于怎么安排,已经有很多人研究过了,百度一下什么都有。比较合理的我觉得每学习30分钟休息5分钟或者是学习一个小时休息10分钟都可以的。

看到最后,非常感谢您能阅读,希望能给您一些时间安排的启示,也欢迎能得到您的意见和建议。



六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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