读《时间投资法》笔记3- 为什么新行动总是难以坚持

本文探讨了如何通过有效的手段和规划来增强意志力,进而形成良好的习惯。文中提到了几种实用的方法,包括自我奖励、公开承诺及寻求专业帮助等。

1、没为行动找一个动机
     付诸行动和不付诸行动的人的区别在于,是否运用手段和规划来增强自己(并不始终坚强)的意志,从而养成习惯。想通过坚持而非手段和规划来执行计划的人多会失败。

2、促成良性循环需要花一定时间
   我们是否有好的规划来支持计划?是否有过成功的体验来激励自己?如果没有,那么我们的坚持会很艰辛,很容易想放弃,进而成为恶性循环。下面是几种方法,可以尝试一下:

   奖励自己,要用轻松好操作的形式,并使之制度化

   向身边的人宣布自己的计划以获得帮助

   借助专家的力量

   利用公司的强制力量

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在网页构建过程中,表单(Form)扮演着用户与网站之间沟通的关键角色,其主要功能在于汇集用户的各类输入信息。 JavaScript作为网页开发的核心技术,提供了多样化的API和函数来操作表单组件,诸如input和select等元素。 本专题将详细研究如何借助原生JavaScript对form表单进行视觉优化,并对input输入框与select下拉框进行功能增强。 一、表单基础1. 表单组件:在HTML语言中,<form>标签用于构建一个表单,该标签内部可以容纳多种表单组件,包括<input>(输入框)、<select>(下拉框)、<textarea>(多行文本输入区域)等。 2. 表单参数:诸如action(表单提交的地址)、method(表单提交的协议,为GET或POST)等属性,它们决定了表单的行为特性。 3. 表单行为:诸如onsubmit(表单提交时触发的动作)、onchange(表单元素值变更时触发的动作)等事件,能够通过JavaScript进行响应式处理。 二、input元素视觉优化1. CSS定制:通过设定input元素的CSS属性,例如border(边框)、background-color(背景色)、padding(内边距)、font-size(字体大小)等,能够调整其视觉表现。 2. placeholder特性:提供预填的提示文字,以帮助用户明确输入框的预期用途。 3. 图标集成:借助:before和:after伪元素或者额外的HTML组件结合CSS定位技术,可以在输入框中嵌入图标,从而增强视觉吸引力。 三、select下拉框视觉优化1. 复选功能:通过设置multiple属性...
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点探讨了如何利用深度强化学习技术对微能源系统进行高效的能量管理与优化调度。文中结合Python代码实现,复现了EI级别研究成果,涵盖了微电网中分布式能源、储能系统及负荷的协调优化问题,通过构建合理的奖励函数与状态空间模型,实现对复杂能源系统的智能决策支持。研究体现了深度强化学习在应对不确定性可再生能源出力、负荷波动等挑战中的优势,提升了系统运行的经济性与稳定性。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习背景,从事能源系统优化、智能电网、强化学习应用等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微能源网的能量调度与优化控制,提升系统能效与经济效益;②为深度强化学习在能源管理领域的落地提供可复现的技术路径与代码参考;③服务于学术研究与论文复现,特别是EI/SCI级别高水平论文的仿真实验部分。; 阅建议:建议者结合提供的Python代码进行实践操作,深入理解深度强化学习算法在能源系统建模中的具体应用,重点关注状态设计、动作空间定义与奖励函数构造等关键环节,并可进一步扩展至多智能体强化学习或与其他优化算法的融合研究。
3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析和p-范数应力敏感度分析(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于伴随方法的有限元分析与p-范数全局应力衡量的3D应力敏感度分析技术,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法主要用于拓扑优化中对应力约束的高效处理,通过引入p-范数将局部应力响应转化为全局化度量,结合伴随法精确高效地计算设计变量的敏感度,从而指导结构优化迭代。文中涵盖了有限元建模、应力评估、敏感度推导与数值实现等关键步骤,适用于复杂三维结构的轻量化与高强度设计。; 适合人群:具备有限元分析基础、优化理论背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员和工程技术人员,尤其适合从事结构设计、拓扑优化及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①实现三维结构在应力约束下的拓扑优化;②掌握伴随法在敏感度分析中的应用;③理解p-范数在全局应力构建中的作用机制;④为科研项目或工程问题提供可复现的Matlab代码支持与算法验证平台。; 阅建议:建议者结合有限元理论与优化算法基础知识,逐步调试Matlab代码,重点关注敏感度计算模块与有限元求解的耦合逻辑,推荐通过简单算例验证后扩展至实际工程模型应用。
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