从事IT行业的应该如何学习最高效的休息方式

数字时代的高效休息法:基于生物节律的工作效率优化 本书主要介绍了数字时代的高效休息法,包括生物节律与工作效率的关系、高效休息的基本原理、数字时代的高效休息策略以及高效休息的具体实践。通过优化生物节律,合理安排工作和休息时间,可以提高工作效率,改善身心健康。在现代企业中,员工的工作压力普遍较大,特别是在数字化工作环境中,信息过载和长时间工作使得员工的身心健康面临严峻挑战。为了提高员工的工作效率和生活质量,企业需要一套智能化的系统,能够根据员工的生物节律和实际工作需求,提供个性化的休息建议和工作安排。 阅读详情

你会休息吗?

 

你根本不会休息


为什么你睡了11个小时仍然觉得疲累?
为什么你花了好几万去岛国度假并没有增加生活的热情?
都说要去KTV,去夜店,去游乐园就能忘掉不快,更带劲地开始新的一天,但是尽兴归来心里只剩空虚?

我们真的明白休息的含义吗?我们休息对了吗?

首先,来看看我们对休息有哪些误解:

■脑力劳动者,补瞌睡对你没什么用

你写了一天的文案,编了一天程序,当一切都结束了,你叹到:太累了,这一天我要睡个好觉。我们的常识使得我们对疲劳的第一反应就是“去躺躺吧”。但这是一个陷阱。

睡眠的确是一种有效的休息方式,但它主要对睡眠不足着或体力劳动者适用。对体力劳动者来说,“疲劳”主要是由体内产生大量酸性物质引起,如果十分疲劳,应采取静的休息方式。通过睡觉,可以把失去的能量补充回来,把堆积的废物排除出去。如果不是很累,也可以在床上先躺一躺,闭目静息,让全身肌肉和神经完全放松后,再起来活动活动。

但如果你是坐办公室的,大脑皮层极度兴奋,而身体却处于低兴奋状态,对待这种疲劳,睡眠能起到的作用不大,(除非你是熬夜加班,连正常睡眠时间都达不到)因为你需要的不是通过“静止”恢复体能,而是要找个事儿把神经放松下来。这样你可以理解为什么你周末两天不出门依旧无精打采,而只需下班后游泳半小时就神采奕奕。

■不必停下来,只是换一下

既然睡觉不能帮助我们休息大脑,那什么办法才可以?答案是不停止活动,而只是改变活动的内容。

 

大脑皮质的一百多亿神经细胞,功能都不一样,它们以不同的方式排列组合成各不相同的联合功能区,这一区域活动,另一区域就休息。所以,通过改换活动内容,就能使大脑的不同区域得到休息。心理生理学家谢切诺夫做过一个实验。为了消除右手的疲劳,他采取两种方式——一种是让两只手静止休息,另一种是在右手静止的同时又让左手适当活动,然后在疲劳测量器上对右手的握力进行测试。结果表明,在左手活动的情况下,右手的疲劳消除得更快。这证明变换人的活动内容确实是积极的休息方式。

比如你星期五写了5个小时的企划案, 最好第二天去给你的盆栽们剪枝而不是睡到太阳晒屁股。还有一点,当你无法选择由脑力劳动转入体力劳动时,你不妨在脑力劳动内部转换。法国杰出的启蒙思想家卢梭就讲过他的心得:“我本不是一个生来适于研究学问的人,因为我用功的时间稍长一些就感到疲倦,甚至我不能一连半小时集中精力于一个问题上。但是,我连续研究几个不同的问题,即使是不间断,我也能够轻松愉快地一个一个地寻思下去,这一个问题可以消除另一个问题所带来的疲劳,用不着休息一下脑筋。于是,我就在我的治学中充分利用我所发现的这一特点,对一些问题交替进行研究。这样,即使我整天用功也不觉得疲倦了。”所以,这天你要是有好几个问题要处理,最好交替进行,而不要处理完一个再开始的二个,那样会很快被耗尽。

■最好的休息,是让你重燃生活的热情

我们的疲惫主要来自对现有的一层不变的生活的厌倦。所以最好的休息项目就是那些让我们重新找到生活和工作热情的活动。如果你干完一件事,能够幸福地感叹“明天又是新的一天。”那这件事对你来说就是最好的恢复热情,调节情绪的方法。但可惜,我们缺乏对“休息”的想象力。我们能想出来的休息方法不是痴睡就是傻玩。

我们给你开了下面一些活动清单,基本思路是以“做”来解决“累”,用积极休息取代消极放纵。当然,最适合你的方法还是要你自己探索。事实上如果你觉得打扫卫生比坐过山车是更好的放松,那么就去吧,别管世界上的其他人都在玩什么。

也许你可以:
●用看两小时让你开怀的漫画或小说代替去KTV唱那些一成不变的口水歌

●试着放弃在周六晚上去酒吧,10点入睡,然后在7点起床,去没有人的街上走走,或是看看你从来没有机会看到的早间剧场,你会发现这一天可以和过去的千万个周末都不相同。

●不要再去你已经去过无数次的度假村找乐子了。找一条你你从没去过的街道,把它走完。你会发现这个你感到腻味的城市结果你并没有完全体会到它的妙处。

●旅行,而不是换个地方消遣。去一个地方对那个地方本身心存好奇,对自己这趟行程心存美意,感受自己经验范围以外的人生样貌。而不是坐了5小时飞机,只是换个地方打麻将,换个地方游泳,换个地方打球......

●从这个周末起学习一项新的技艺,比如弹电子琴,打鼓......每周末练习1小时以上。

●去社交。不要以为它总是令人疲惫的。虽然和看书比起来,它稍有点令人紧张,但也能让你更兴奋,更有认同感。你必须每周有两三天是和工作圈子和亲戚外的人打交道。它让你在朝九晚五的机械运行中不至失去活泼的天性。女性朋友们尤为需要走出去和朋友聚会,这些时刻你不再是满脸写着“效率”的中性人,而是一个裙裾飞扬的魅力焦点。

●做点困难的事,如果你是精神超级紧张的人。心理学家发现解除神经紧张的方法,是去处理需要神经紧张才能解决的问题。曾经一位精神即将崩溃的总经理找到一位医师给出治疗建议,结果他得到的处方是去动物园当驯狮师。一个月以后完全康复。所以压力特别大的时候你可以为自己再找分工作,但不要是和你职业类似的。比如去孤儿院做义工,或者去一个复杂的机械工厂从学徒干起,或者做一道超级复杂的数学题。

 

 

往往珍惜生命的人,会不顾任何代价,去求得一个休息.休息十天、半个月,他们回来了.再看呀,是多么神奇的一种变化!他们简直是一个新生的人了.生机勃勃,精神饱满,怀着新的希望,新的计划,新的生命憧憬,他们己消除疲劳,获得了从新起航的动力---燃料。

 

 

关于种子法则(SEED)

 

 

切记:不会休息就不会工作

南昌大学医学院 胡春松 北京大学人民医院 胡大一

近几年,知识分子“过劳死”屡见报端,如,年仅32岁的中国社科院学者萧亮中;36岁的清华大学讲师焦连伟;46岁的清华大学教授高文焕;36岁的浙江大学教授、博导何勇等。由于严重的“过劳死”现象频繁出现,我国知识分子平均寿命仅有58岁。严峻的现实向许多中青年知识分子及管理层敲响了警钟。知识分子英年早逝,不仅是个人和家庭的损失,而且是国家的重大损失。大力实施人才安全战略的重要内容之一是保障人才安全与健康。

中青年知识分子由于事业、家庭的重担,对于自身的健康关注甚少。不良的生活方式如长期熬夜、工作超负荷、心理压力大、缺乏运动、营养不均衡、吸烟、嗜酒等以及睡眠障碍,悄悄地侵蚀着他们的健康。究其根源,主要有几个方面:

首先,应当说这些知识分子不注意劳逸结合,且缺乏对工作与休息关系的辩证认识。他们似乎忘记了“不会休息就不会工作”、“身体是革命的本钱”这些至理名言。

其次,不重视定期检查。导致知识分子英年早逝的主要疾病是生活方式病如心脑血管病、癌症、糖尿病、肥胖等。这些病不仅发病率高,如高血压发病率已达18.8%,个别地区甚至高达25%;而且发病年龄提前,如冠心病已提前到35岁—45岁,至少较以前提前10年左右。这些疾病早期可无任何症状,故人们称高血压为“悄悄的凶手”。因此,不进行定期检查就会贻误治疗,直至悲剧出现。

三是缺乏相关保健知识。尽管我国著名健康教育专家们的健康保健知识讲座亦不少,但遗憾的是对相关讲座关注的大多数是老年群体,中青年知识分子因为工作繁忙而忽视。中青年知识分子要避免“过劳死”,就要切实认识到:1、认识工作与休息的辩证关系。要牢记“不会休息就不会工作”的格言。2、坚持定期检查。研究表明,定期检查是防治疾病的重要措施,体现了预防为主的方针和对“预防是最好的治疗”的认识。管理层亦应重视和督促他们进行定期检查。3、学习相关健康知识。健康讲座不仅应进社区、进学校、进机关、企事业等单位,还应进高校实验室。要让中青年知识分子接受健康教育,认识到健康教育的重要作用。

通过上述三个方面的努力,使知识分子戒除不良的生活方式和习惯,从而大大减少生活方式相关疾病的致死致残率。

最近,我们提出了健康的“种子”法则,即最基本的健康要素包括睡眠(Sleep)、情绪(Emotion)、运动(Exercise)和饮食(Diet)。它们构成健康的“种子”法则(S-E-E-D法则)。其内容包括:(1)睡眠法则:合理睡眠,午间小憩;(2)情绪法则:情绪稳定,心态平和;(3)运动法则:有氧运动,动静结合;(4)饮食法则:科学饮食,营养均衡。它在人们的日常保健中起着非常重要的作用,是保持健康的基本要素和首要法则。若广大中青年知识分子能在日常工作生活中遵守和实践健康的“种子”法则,相信他们患心脑血管病、癌症、糖尿病和肥胖症的机率一定会大大减少,才华横溢的中青年知识分子就可以为国家为人民作更多更大的贡献。他们的平均寿命定可以从58岁上升为85岁。

 

 

天天都是休息天

M:我現在太久(超過一個時段)沒做事會覺得很沒安全感

杰:總是要休息的嘛

M:但休息太久會有罪惡感

杰:那就每天休息就不會啦(笑 ?)

M:(心中自語-自以為習慣每天休息就會麻痺喔 ?)

[摘自本日星夜談心]





天天都是休息天

雖然這句話在過常呈現休息狀態的人口中說出一點說服力都沒有(逃~)

不過也倒是很有道理咧





保持一種彈性

一種時間的彈性 情緒的彈性 思考的彈性

對於我這種過度神經質的人倒是不錯的提醒

走向不可避免的極端方向後要有回復平穩狀態的能力與彈性

 

 

 

 

 

如何避免“假期综合症”?

避免“假期综合症”,最重要的是要保持一颗平常心。

一、长假开始时就应该注意调节。事先做好计划,怎么过长假因人而异,但原则是不能破坏正常的生活规律。不可过度休息,也不可过度劳累。

二、以休息为主。如果长假能以休息为主,尽可能过得轻松愉快,适度的参与比平时多的娱乐,与亲友互访或与家人团聚。如天天蒙头大睡,或通宵上网等都不可取。

三、提前进入角色。人的神经有“自动调节”的特点,因此在上班前一天应有意识的做一些与工作有关的事,有助与尽早进入工作状态。上班前一天要保证充足的睡眠。

四、多想开心事。患“假期综合症”的多是年轻人,诱因很多,比如分离性焦虑,人际交往困难,在工作中有过委屈、挫折、羞辱等经历等。所以平时要多做一些自己开心的事,多找朋友聊聊天,呼吸新鲜空气,换一个新鲜的环境。也可以求助心理咨询师,毕竟心理健康,才会在事业上取得更大的成就,生活中才能体会更多的幸福!

 

手把手教你学GPU的KMD专栏--3.4 中断处理机制与优化 记住,中断处理是GPU与CPU通信的"桥梁",没有高效的中断处理,GPU的性能将无法充分发挥。KMD通过"快进快出"原则、事件标志机制、GPU本机围栏等技术,实现高效、低延迟的中断处理。:GPU本机围栏机制允许GPU在满足特定条件(如围栏值达到某个阈值)时才触发中断,而不是每次围栏更新都触发中断,从而显著减少CPU唤醒次数,降低功耗。正如Microsoft GPU架构师在2022年WinHEC大会上指出:"没有好的中断处理,再强大的GPU也会被系统延迟拖垮。:多个GPU设备共享中断,导致中断处理混乱。 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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作为40岁还在IT行业的你,会给30多岁的我什么建议?

参加行业聚会、技术论坛,主动与同行交流,不仅能获取最新的行业信息,还可能为你带来合作或工作机会。学会时间管理,合理安排工作和休息,保持工作和生活的平衡。保持良好的生活习惯,定期锻炼,合理饮食,保证充足的休息,这对于长期保持高效工作状态非常重要。保持对新技术和新思想的好奇心,对不同的观点和建议保持开放的态度。如果你有创业的梦想,或者希望以顾问的身份工作,现在就开始规划和准备。记住,每个人的职业道路都是独一无二的,找到适合自己的节奏和方向,保持积极的态度,相信你能在IT行业中取得更大的成功。

wangbo_angel的博客 652

【程序猿周末如何才能获得充分的休息】

之所以程序员平时都比较累,从根本上来说都是由于国内的就业环境,社会制度和企业文化决定的。雇佣关系,本来是平台互助合作的关系,现在几乎成了剥削与被剥削的关系。企业希望员工不计报酬不分昼夜的奋斗。导致了国内的程序员基本是吃青春饭的行业。所以如何获得充分的休息,首先最重要的是解决社会性的问题,依法治国,依法治企业,弘扬人道主义。当然这些普通人无法左右整个环境。那就做自己能做的事情。首先是选择一个好的企业,一个好的老板,这是前提。这样不仅能充分休息,还能激发你的主观能动性,做出更加有创造性的工作。

JAVA领域优质创作者,基于分片网络查询方法专利发明者。 351

码农职场:一本专为IT行业求职者量身定制的指南

本期博主给大家推荐一本专为IT行业求职者量身定制的指南:《码农职场》。

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如何主动学习?IT从业者的学习秘籍

如何主动学习?IT从业者的学习秘籍“毕业之后我们的学习越来越多的依靠主动学习,没有人会监督你,没有人指导你。学习上一旦遇到困难,很容易半途而废。这是一个信息爆炸的时代,网络上有你需要的...

吾非同 349

避免HCIE考证误区,提升IT职场竞争力

通过杨同学的经历和反思,考取HCIE认证并不轻松。学员们常常容易陷入误区,因此应重视学习态度、选择合适学习方式,积极应对挑战。如果你对职业发展感到迷茫,参考杨同学的经历,选择合适课程,把握学习机会,也许在机遇来临时,你能牢牢抓住它。

mengmeng_921的博客 370

【附gpt4.0升级秘笈】身为IT人,你为何一直在“高强度的工作节奏”?

IT人“高强度的工作节奏”的原因有多方面,这些原因既来自于行业本身的特性,也与现代社会的发展背景、企业的运营方式以及个人职业追求等因素紧密相关。本文是对这一现象的深入探讨。【附gpt4.0升级秘笈】

蒲松龄 988

高效学习方法探讨——如何做到高效学习

通过建立明确的学习目标、合理规划学习计划、提高学习效率、做好学习总结和加强所学知识的应用,我们能够做到在有限的时间内,获取更多的知识和技能价值,从而实现自己的学习和发展目标。在Coursera上注册学习,你可以按照自己的时间进行学习而不受地域限制,并且平台上的众多课程由世界各地大学的著名教授录制,可以帮助你深入学习更多知识。目标明确是高效学习的关键。分析和思考,将所需学习的内容分成几个阶段,为每个阶段设立一个相对恰当的时间,如此才能在保证时间充足的前提下,把学习内容进行深入彻底的掌握,达到高效学习的效果。

Wali_yiwa59418的博客 214
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yuling59520
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