每日计划制定(转)

 [文 秋之川]

我也想说下我对每日计划制定的一个观点:计划是需要留白的。

不论是项目计划,工作计划,还是学习计划,一定要留白,这个真的很重要,合理的留白能够让整个计划的可执行性提升至少百分之三十。

留白,其实就是给你的计划预留出合理且足够的机动时间。

回到每天的待办清单上,我觉得比较合理的一个体量大概就是1个高级任务+2个中级任务+3个低级任务。

当然了,这也不是绝对的比例,拆分开来看,基本理念是这样的:

一、首先要能确定每天最重要的任务是什么,也就是那个高级任务,这是需要放在你一天中精力最好的时段去完成的,或者是一天中需要优先完成的。如果从极端角度来看,它需要花费你一整天八小时才能完成的话,那你的【今天】清单里就只应该有这一个任务;

二、2个中级任务,按我的理解,应该就是常规性的工作,比如测试任务、比如一些常规会议等等。理论上每天应该都会有这样的任务,毕竟从精力管理的角度,连续在一项任务上花费时间太长,会出现疲倦期。换个不同类型的任务切换一下,有助于重新激活状态;

三、3个低级任务其实可以理解成八小时内的“留白”,它们所预估的时间,其实是可以用来应付临时紧急任务和对中高级任务预估不足的情况,从而保证你不至于一天给排的很紧,全是忠告级任务,哪怕加一点点临时任务,都会导致全线崩溃;

四、对于那种在计划期就知道一天完成不了的,需要长线作战的任务,可以设置成循环任务,滴答清单里支持的循环模式挺全的,每天、每周的工作日、每周的周几、每月的几号、每月的第几个周几、每年的几号(阳历)、每年的几号(农历)和自定义(每天、每周的哪几天、每月的哪几个周几),应该就够用了。

这样,每天任务完成后,系统会自动创建下一次的任务项目,从而不会有那么多未完成的过期任务留在清单里,这对于日事日清的冲击还是蛮大的,特别是强迫症患者,每天感觉就结束不了了,总有未完成的任务挂在那里。

所以,留白最美,留白的计划才是合理且容易执行的计划。

转载于:https://www.cnblogs.com/lansan0701/p/6673733.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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