前几天,有几个就业不久的朋友来和我埋怨:
“ Spark啊,爲什麽我每天认认真真上班,正事也不是想象中那么多,但总是感觉时间太少,忙不过来,感覺每天被加班支配 ”
“ 约好了曖昧对象或者朋友吃饭看电影,结果还经常放人家飞机,就快被踢出朋友圈了...”
爲什麽 #時間總是不夠用?這是也許是我們從懂事以來,經常聽到身邊的朋友家人都說的一句話,也視乎變成了現代人的口頭禪。
真的是這樣嗎?其實時間不是不夠用,而是你不會利用以及管理時間。
怎麽説呢?因爲時間是公平對待每一個人的,每個人也只賦予24小時。
事實上,時間管理的核心重點,就是正確的知道自己使用的時間并且訂出個人規則。
也就是説,時間管理也相等於 = 自我管理 = 人生管理,
只要你充分地掌握了其中的精髓,將變成你人生中最佳的武器。
再説,成功人士和其他人最大的差距也是時間管理。
一般來説,普通人基本上沒有時間管理的概念,也很少掌握時間管理的方法,
他們身上最明顯的兩大弊病,其一是 #喜歡浪費時間,其二是 #認為錢有成本而時間沒有成本。
成功人士則不同,他們深知時間是一個人最重要的資本,同時非常重視的是時間的價值并且加以管理。
總得來説,時間管理是邁向成功之路 + 成功持之以恆的武器。
以下,我來跟大家分享這本書《有錢人都在做的時間管理術》裏頭提到一個實用的技巧,讓你如何善用24的黃金小時。
【3P 方程式】喂,不要想歪~
1. Perceive Your Time (#認知自己花時間在哪些地方)
可以試著 #記錄自己30分鐘的活動,小至半小時滑手機,大致參與一場重要的會議,都得記錄下來。記錄完畢後,你會發現自己或許把時間花在沒有效益的事物上。這好比記賬一樣,因爲要知道自己的現金流動都到哪裏去了。
2. Plan Your Time (#擬定自己的時間計劃)
每天 #排列出5件 隔天必須要實行的重要事物 (可參考巴菲特的25/5生產力法則),先編排優先順序 (雜事絕不編排在内) 。明天工作之時只做最優先的事件,第一個沒有做完,絕不碰第二件事!然後其餘的再逐一實踐。
3. Practice Your Time (#練習實踐自己的時間計劃)
你可以挪出一些晚上的時間,#重新檢視今天自己 有沒有跟上自己的時間計劃,從中修改 (比如: 有什麽延遲的事項?然後爲什麽會延遲?)。這樣固定的自我檢視是爲其重要的,因爲你可以在下班後,可安排出自我提升的時間,可以在對的方向前進。
你或許會覺得,人活到那麽精準,那麽的規律,會不會太累了啊?
可是,時間管理這件事情,好像投資一樣,也是有複利的效果的。
就像 Tom Corley《習慣致富》的這本書裏有提到,
78% 窮人喜歡看電視,而有錢人只有6% 喜歡閲讀,
他們不看電視,因為他們都利用時間培養其他的習慣-閱讀。
10年之後,你會發現兩者的差異 - 窮人越來越窮,有錢人越來越有錢。
相信很多打工族自從工作以來,都能認真感受到時間的重要,
“ 時間花在哪,成就就在哪”,
隨著時間推移,一些持續努力耕耘的技能也有了一些小小的成就,
對這句話的感觸更深了。
我們人生總會有艱難的時刻,那都不是我們可以決定的事,
我們能決定的事,就是能夠控制的,就是如何善用我們擁有的時間。
你們都如何管理時間呢?歡迎留言分享。
#好書分享 #有錢人都在做的時間管理術
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同時也有10000部Youtube影片,追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル,也在其Youtube影片中提到,...
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Adobe Photoshop基礎教學第三堂課來摟
Photoshop工作區大致分為選單、工具區、預覽畫布、及圖層操作區,妥善配置Photoshop工作區是加速創作時間的重要因素,進行電繪時,可能需使用筆刷設定視窗,進行影像合成時,則可能需要亮度、曲線等調色視窗,文章中帶著讀者熟知自己的需求,並規劃出適合自己的工作區。
➡詳見全文:https://techshiba.com/photoshop-workspace/
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「每日英文閱讀分享#021」
本篇文章:How to Win with Machine Learning(From Harvard Business Review)
這是一篇很有趣的文章!因為是我很不熟悉的領域,
但是作者的解釋都很好理解,是我覺得很厲害的地方。
一開始,作者以BenchSci為例,利用機器學習,讓科學家更容易找到適合的生物試劑。(省略了人工搜尋並閱讀文獻在測試的繁瑣工法)
但,google想要把這件賺錢事搶過去做,而BenchSci怎麼做呢?
文章開始介紹,「發展能夠搭載AI的產品能夠怎麼建立競爭優勢以及提高同業進入門檻」
進場時間的重要:
作者提到,要做一個「prediction machines」最重要的就是「時間」,
因為時間可以累積data,如果prediction跟feedback的feedback loop越短,
系統就可以改善的越快越有效率,也越貼近大家所需。
作者舉Google跟Bing為例,早在Microsoft之前,
Google就已經投資AI-based searching engine大於十年,
而且每次使用者搜尋,對Google來說都是一個update的機會,
而且Google也是一直有持續投資massive data-processing facilities,
因此,Bing沒辦法追上Google的feedback loop,成了主因。
你的predictions多棒?
作者又再舉Google跟Bing為例,
即使在簡單的搜尋(例如,weather),Bing可以跟google有差不多的搜尋結果,
可是在比較複雜的搜尋(例如,disruption),
Google就會有比較貼近使用者並且提供比較完整的結果。
如果進場時間已落後,要怎麼切入市場?
1. Identify and secure alternative data sources.:
-找之前被分析、確認過的資料
-用已有的使用者回饋快速學習
-快速的feedback也可能導致a disruption,
所以新進公司並一定是和現存公司競爭,也有可能是取代現存公司
2. Differentiate the prediction.
-客製化自己的領域,例如使用不同硬體,或是不同國家的數據
最後總結:如果真的想贏過科技巨頭,可能還是要回到最原始的問題,
What is it that you want to predict?
如果能透視市場,找到真正需求,再去切入,
那可能才是翻轉這個世界的關鍵。
今天跟大家介紹:【comb】
當作名詞的時候,是「梳子」的意思,
然而一轉為動詞,我以為會是「整理得井然有序」之類的概念,
結果是:to search a place or an area very carefully:
給大家一個例子:The police combed the surrounding woods for evidence.—Cambridge Dictionary
本文例句:Identifying those by combing through the published literature rather than rediscovering them from scratch helps significantly cut the time it takes to produce new drug candidates.
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