你和真努力还差这几点

以下内容转自“人民日报【夜读】”

生活中的你,是否也会陷入一种“假努力”的状态?明明忙得团团转,却不见成效。或许,你和真努力还差了这几点。

真努力,需要专注

上学的时候,你是否经历过这样的情形:做的事情和别人一样多,甚至更努力,但成绩依旧不见提高。有时也会怀疑,自己这么努力却不进步,是不是方法出了问题?但真实情况可能是,你只是沉迷于自己的“努力”,却没有思考过这些“努力”有多少会带来切实的进步,又有多少是重复低效的劳动。

比如你很想努力比别人学习好,连上课都忍不住在想超过别人,结果分了心,错过了很多知识点,得不偿失。如果思虑过多,这些努力的想法会慢慢演化成焦虑,不断影响你的心绪,导致人在心不在,变成“假”学习,效率自然低。

实际上的“真”努力需要的是专注。什么是专注呢?专注就是能够不被其他事情分散注意力,集中自己的全部力量,完成一件自己想完成的事。而这恰恰是努力需要的必备要素。

真努力,需要思考

之前班里有一位同学,别人学习的时候他在学,别人玩的时间他也在学,但是成绩一直不好,总说自己慢。那他时间用来干什么呢?大多数时间是把错题抄到本子上,很少用时间去研究这些错题,更没时间充分理解每一题的思路。

这其实是一种重复劳动。重复劳动是指在远离核心的事情上消磨,反复地去做对事情结果没有实质影响的事情。用行动上的勤奋来掩盖思维上的懈怠——表面上很勤奋,实际上却刻意回避了真正困难却更有价值的部分。

而真正的努力是要思考出什么是当下最重要的事,然后要事优先,直奔目标。合理做时间规划,不要胡子眉毛一把抓。对学习而言,最有困难有价值的工作就是深度思考。只有深度思考才能带来认知升级,从而提升自己的学力水平。

真努力,需要正视自己

有时候我们总是和自己较劲:感到自己不够优秀,排斥自己。但人的精力是有限的,当你把精力用在琢磨自己为什么不好上,学习自然就不专注了。

思绪过多,能投入的精力自然就少了;过分自责也会导致没有内在动力。

你可以不断追求更高的目标,但如果当下没有达到预期的话,不要排斥自己。正视自己的优点,承认自己的缺点,然后努力积攒能量,一步步成为更好的自己。
  
来源:共青团中央(ID:gqtzy2014)、67高中学习(ID:gaokao_67) | 主播:赵文龙
投稿邮箱:rmrbydtg@163.com
本期编辑:王萍萍 实习生:赵诗楠、巩锦瑾

原文链接: https://mp.weixin.qq.com/s/ZIeLAwuLTBzoj_brbWEvzw

### 伪差分模式与差分模式的概念 在模数转换器(ADC)中,伪差分模式差分模式是两种不同的输入方式。这两种模式的主要区别在于如何处理输入信号以及其适用的应用场景。 #### 差分模式 差分模式是指 ADC 的两个输入端分别接收两个独立的模拟信号,并计算两者的电压差作为最终的数字化结果[^2]。这种模式的特点如下: - 输入信号可以是对称的也可以是非对称的。 - 差模信号被保留并转化为数字值,而共模信号通常会被抑制。 - 这种模式适用于需要高精度测量差异信号的情况,例如音频信号中的立体声通道或者工业控制中的桥式传感器输出。 #### 伪差分模式 伪差分模式则是一种简化版的差分输入方法,在某些情况下仅需一个实际变化的信号即可完成有效数据采集。具体而言,它的一个输入通常是固定的参考电平(如接地或其他稳定直流偏置),另一个则是待测交流或缓慢变动的小幅电信号源[^3]。以下是它的主要特点: - 只有一个正的动态输入信号,另一侧固定在一个已知电位上。 - 它能够减少对外部电路复杂度的要求,因为不需要提供完全平衡的双极性驱动来匹配理想意义上的纯差动架构需求。 --- ### 主要区别 | 特性 | 差分模式 | 伪差分模式 | |--------------------|-------------------------------------|-----------------------------------| | **定义** | 使用两个独立变化的输入信号 | 一个输入为静态基准,另一个为动态信号 | | **应用场合** | 对称性强、噪声敏感环境 | 成本受限、简单配置下的低频信号检测 | | **抗干扰能力** | 更强 | 较弱 | | **硬件设计难度** | 复杂 | 简单 | --- ### 应用场景分析 #### 差分模式应用场景 1. 当存在较高频率成分且希望最大程度降低外部电磁辐射影响时; 2. 测量微小压差的压力变送器等精密仪器仪表领域; 3. 数字通信接口标准RS485/RS422实现远距离传输过程中保持良好信噪比; #### 伪差分模式典型用途 1. 温度监控系统里热敏电阻随温度改变产生的轻微波动电流采样; 2. 功率监测设备记录线路负载状态而不必额外增加隔离变压器成本; 3. 生物医学电子装置读取心电图(ECG)/脑波(EEG)这类极其脆弱的人体生理参数。 ```python def adc_mode_difference(): true_diff = { 'definition': 'Uses two independent varying input signals.', 'application_scenarios': ['High-frequency applications', 'Precision instruments'], 'noise_immunity': 'Strong', 'hardware_complexity': 'Complex' } pseudo_diff = { 'definition': 'One input is a static reference, the other dynamic signal.', 'application_scenarios': ['Temperature monitoring', 'Power measurement without isolation transformers'], 'noise_immunity': 'Weaker compared to True Differential Mode', 'hardware_complexity': 'Simple' } return {'True_Differential_Mode': true_diff, 'Pseudo_Differential_Mode': pseudo_diff} result = adc_mode_difference() print(result) ``` ---
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