【计划执行报告】Day7 04-06 关于计划以及思维导图的探索
【计划执行报告】Day7 关于计划以及思维导图的探索
Day7 04-06 关于计划以及思维导图的探索
今天是:
- 计划执行的第7天,第1次执行满一周
- 第8周的开始
- 流体机械的结课之日
一周过去了,我的最直观的感受便是感觉一周的时间“变长”了,仿佛过去了一个月。计划这东西真的很管用,它总是在你想要偷懒的时候疯狂给你暗示,因为它你清晰地知道你的目标是什么,你还有哪些事得做,知道每一分每一秒的宝贵。
第一个周,还是纪念一下~奖励自己在京东“逛该”一回!
1.今日感想
- 学校借来的《C++算法设计与分析》第二章 算法复杂度分析还是有点小迷,需要通过练习去熟悉;第三章 伸展树与跳表有点难啃,主要是对相关数据结构还不熟悉,因此放弃了;
- 现在仍处于写计划的摸索阶段,第一周的计划最明显的问题就是有些计划立得太随意了,以至于具体实现时受阻,因此我抽了将近1个小时思考了下计划的确立姿势;
- 利用竞赛训练的50min看了下Leetcode上对于机器学习的简要介绍,感觉总结得很不错,然后借此机会我尝试写了个思维导图(为此还花时间下了个思维导图APP——mindmaster,中途还遇到了个下载问题,好在已经找到解决方案:问题详情点此链接)
2.计划执行报告
2.1近期计划(03-31-04-12)(有改动)
1.有所改动,貌似组内的大佬已经把所有工作承包了,而且报告日期推迟到了下周三,因此任务重心由“在4月12日之前准备好(推迟了)机器学习的最终报告——《畅想无监督学习》”变为了补充机器学习所需的数学知识(线性代数与概率统计)
2.完成专业课的作业(流体机械能转化、生物质能,新能源热利用可以往后稍稍);
3.备战蓝桥杯,为此:①1h左右的典型算法补充(优先Leetcode“探索”模块);②C/C++语法知识;③常见数据结构的构造与基本操作实现;④必要的练习与练题总结(比如时长1:30虚拟竞赛与“复盘”)
2.2今日计划表
2.3实际时间分配
- 除了专业课外,今天许多时间用在了对计划以及思维导图的写法探索上;
- 娱乐时间多记了1h(是计划与反思的时间)
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3. 个人对于写计划的一些想法
这一周写的计划存在很多问题,我发现很多时候自己都没充分考虑某一学科的先修知识,盲目地确定任务,导致很多计划序列中的不少任务是无效的,这种先修知识就包括“高等代数”、“概率统计”以及“数据结构”。为了能有一个更合理且明确的规划,我花了1个小时做了如下思考(纯属个人见解)。
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对于数学知识这部分的规划,一定要有个Preview,对事件的难度有个评估,然后再制定详细的计划(细到小节或者知识点)
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关于画思维导图的理想步骤:
①首先凭自己的印象在较短的时间内把事件的主题写好;
②与实际的主题进行比对,把每个大点核对好,这样一级内容就完成了;
③重复步骤①②,由大点到小点逐层进行概括与核对,最终形成整个思维导图。 -
长期计划(以大事件为主题,比如考研)与短期计划(月计划、周计划、日计划)的确立准则:
Ⅰ. 越是“大而泛”的计划越要花时间谨慎考虑,比如立下”21天攻克XXXX“这种大计划前:
①首先通过网络等渠道获取XXXX有关的资源,了解它的知识框架,最好去scan一下它的内容,了解它需要的一些先修知识,从而对这门学科有一个把握;
②结合自己的实际水平,在学习”XXXX“的每一章节前要规划好有关先修内容的知识补充;
③如果发现大量的章节都缺乏先修知识而学习困难时,那么就得专门制定一个计划来系统的学习这个先修知识所属的学科领域;Ⅱ.规划顺序是从大到小,从长期到短期,从宽泛到细微;执行顺序与之相反。这就是说短期计划要围绕长期计划的大方向而确立。因此,大的计划从某种意义而言比小计划需要考虑得更多;
Ⅲ.立计划前要把时间跨度内将会发生的事件(如考试、节假日等)考虑在内,还得留有一定的裕量,以便应对不测之事(可以的话准备好备选方案)
Ⅳ.长期与短期是一个相对概念,比如周计划之于日计划以及月计划之于周计划等等。
Ⅴ.评价一个计划的合理性,就看其中最大时间跨度的计划是否能把一个大的主题系统地收尾,比如”21天XXXX从入门到精通“,那么就要求”学、练、实践(大作业)与总结等环节都要考虑在内,避免碎片化地、无目的地学。
Ⅵ.可以用通过思维导图的形式编辑日计划级别以上的计划,如周计划、月计划等。
4. 机器学习的思维导图绘制
目前也只是简略地梳理了下机器学习的框架,学得也不是很深,主要目的是回顾一下这八周在机器学习课上学的东西。
机器学习框架思维导图
努力固然重要,但是努力错了方向,那也是白费,因此最理想的情形:
加油,奥里给~