阅读清单化

阅读标准清单化

在信息爆炸社会快速发展的现在,如何快速的阅读一本书,并掌握书籍中的知识?使用什么方法可以快速的达到阅读数据、并确实掌握了。我要看、我能看、我在看、我已看。经过一段时间的练习,确定使用阅读清单来进行书籍阅读。
并对整个过程进行标准化,清单细化,后续其他书籍阅读也是用这种方法进行。

  • 标准化的思路:快速判断-导图-清单化-阅读-总结-输出发布
  • 使用番茄工作法进行细分量化(各项任务预估、记录番茄钟)
  • 使用滴答清单进行阅读任务清单化
  • SMART原则,输出对相应的文档
  • 滴答清单技巧:阅读清单父任务不设立时间及循环,子任务设立时间节点
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阅读清单使用

几年后再次阅读番茄工作法,使用清单进行时间,清单如下:

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【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优网络结构以进一步提升预测性能。
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