效率的错觉,每天只需工作3小时

本文探讨了工作效率的误区,指出延长工作时间并非提高效率的有效途径。通过压缩工作时间并集中精力,可以实现更高的生产力。文章分享了一个实验结果:每周工作90小时与20小时的成就相差无几。

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效率的提高是个无敌洞,每次都有让我自己无比惊喜的进步发生,原来效率还能提高。

错误的效率考核标准

生产力 很难界定 和 衡量,于是我们从忙碌程度来衡量,于是延长工作时间成为一种 快速,不择手段,其实并不近的捷径

长时间的工作本身让你感觉你很高效,然而,这只是错觉

错觉,错觉,错觉,说三次

我也完全是这样,把评估效率的标准放在自己有多忙,而不是完成多少成就

压缩工作时间反而更高效

由于工作时间变短,我认为我生产力也变低了,所以我不得不投注大量精力和专注力在每件事情上,所以我完成的工作量与长时间工作的那周差不多

我之前也有类似体会,一直在图书馆自习反而效率不高,觉得让好玩的实习或者社交商业活动效率我大部分时间反而更有效率

延长工作时间只会导致低效率的恶性循环

一旦你的待办事项扩张宇宙无敌无敌快

延长工作时间,等于,减少重新调整焦距于充电时间,导致更多压力,精力锐减

而且少睡一个小时,等于浪费第二天2个小时的生产力,反而事情更多,睡的更少->事情更多->效率更低,不能更赞

结论

一周工作90小时的实验,成就只比我一周工作20小时多一点点而已

作者很认真,很严谨的得出这个结论
我自己也深有体会

《最有效率的一年》的读后感

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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