时间管理的七句话

http://www.ruanyifeng.com/blog/2016/05/time-management.html

昨天,我做了一个小分享,关于时间管理。

0.

下面七句话,我希望自己能做到、但都没做到。

1.

"进程切换非常昂贵,避免多任务,保持单进程。"

不要同时做多件事,结果可能都没做好,还拖长了工作时间。

上图是多任务状态和单进程状态的对比,可以看到,多任务状态会花费更多的时间。

2.

"研究表明,集中注意力、高效工作,每天最多4小时。"

一个人能够集中注意力的时间,是有限的。一般来说,高效工作只能持续四个小时,其余时间就都是低效工作了。

上图左侧是大多数人每天的时间分配,如果你能保证4个小时都高效工作,那么完全可以变成右侧的时间分配。

3.

"划分任务的优先级,不要把'急切'当作'重要'。"

你的时间有限,不可能做所有事。最重要的事,应该首先做。(推荐阅读《什么是重要的事情?》

一个有用的技巧是,将所有任务按照"重要性"和"紧急性"两个维度,分成四个象限。第一象限优先级最高,第四象限最低。

4.

"起床后,不要查看邮件和微信。"

早晨精力最充沛,消耗在邮件和微信就太可惜了,应该用来做更重要的事。而且,邮件代表对别人优先级高,不等于对你优先级高。你的时间到底属于谁?你自己,还是某个给你写信的人?(推荐阅读《为什么起床后不能收邮件?》

5.

"避免开会,因为人类已知的最浪费时间的事情,就是开会。"

越大的公司,越无法避免开会。但至少不要参加与你无关的会。站着开会,也许是一个缩短会议时间的好办法。

6.

"早晨4点起床,到了中午,你就完成了一天的任务。"

早晨4点起床开始工作,你会发现每天的时间多出了好多。有个日本人写了一本书《四点起床》,就是讲这个观点。

7.

"你没空时不会做的事情,有空了也不会做。"

世上并没有拖延症,只是不想做而已。如果可能,应该尽早放弃你没有意愿去做的那些事。而那些没有时间也会去做的事,才是你应该全力以赴的人生方向。

(完)


本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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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