浅议执行力:设定目标,去完成它

本文探讨了执行力的源泉,包括热情、激情、目标和毅力的重要性。通过实例说明,不同驱动因素如何帮助个体克服挑战,实现目标。无论是在动画设计、学业还是工作上,明确的目标和内在动力都是成功的关键。

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个人认为缺乏执行力的原因是缺乏驱动力,驱动力可能来自几个方面:

  1. 靠热情、激情、兴奋度驱动,如果我对某件事情很感兴趣,很喜欢,就会产生驱动力,比如我最近对动画设计有兴趣,那我给自己定一个需要一个月完成的学习flash的计划就很容易完成,因为我喜欢动画设计,即使遇到了困难,只要自己的兴奋度、热情、激情足够高,就可以战胜困难保持自己的驱动力,从而保证自己的执行力
  2. 靠目标驱动,我们的迷失往往是因为没有明确的目标。还是拿上面的事情举例子,如果我的目标是为一个月后女朋友的生日送上一份惊喜:用flash做的我们两个人从相识到相知的动画,那么我会产生强大的驱动力,完成一个月计划应该是情理之中的事情。
  3. 靠毅力驱动,有些人的目标很模糊,但是却拥有强大的心灵力量,比如只是为了完成老师布置的flash作业,给自己制定了一个月的学习计划,虽然对flash本身没有兴趣,也只是为了完成作业,但是只要有一定的毅力,仍然能够很少的执行这个学习计划

我们就象坐在马车上,上面每种驱动力就是一匹马,我所拥有的马越多,那么我就向前跑的更快,更彻底。

转载于:https://www.cnblogs.com/zhaojin/archive/2012/05/24/2516826.html

内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
内容概要:本文档详细介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)优化反向传播神经网络(BP)并结合核密度估计(KDE)的多变量回归预测项目。项目旨在解决多变量回归预测中的非线性建模与参数优化瓶颈,通过CPO算法优化BP网络权重和偏置参数,显著提升训练过程的全局搜索能力和预测准确率。同时,利用KDE进行残差分布建模,实现对预测结果的概率密度估计和误差分析。项目涵盖了数据预处理、模型设计、参数优化、误差建模与性能评估等全流程,形成了一个系统化的多变量回归预测解决方案,适用于工业制造、金融分析、环境监测和医疗健康等多个领域。 适合人群:具备一定编程基础,对机器学习特别是神经网络和优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①提升多变量回归预测准确性,特别是在处理复杂非线性数据时;②加速神经网络训练收敛速度,提高模型的实时响应能力;③实现预测误差的概率密度估计,为决策提供风险评估支持;④增强模型的鲁棒性和泛化能力,确保在不同数据环境下保持稳定输出;⑤推动群智能优化算法在神经网络训练中的应用,探索其在多变量回归任务中的具体效果;⑥支持跨领域复杂系统的智能预测需求,满足不同行业对高精度智能预测和决策支持的要求。 其他说明:项目提供了详细的模型架构和技术实现步骤,包括Python代码示例,帮助用户理解和实践基于CPO-BP-KDE的多变量回归预测模型。项目强调了CPO算法的全局优化能力、BP神经网络的强拟合能力以及KDE的误差概率建模能力,确保模型在实际应用中的高效性和可靠性。此外,项目还讨论了如何应对多变量回归任务中的挑战,如非线性建模、参数选择、计算复杂度和模型解释性等。
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