笔记思考法

掌握麦肯锡流笔记术,对大家来说有以下几种好处:

        1) 可以将自己的思考可视化,使之变得更加清晰

        2) 避免无用功

        3) 经常能够提出有创意的想法

        4) 遇到问题时能够及时找到解决办法

        5) 不管面对什么情况都能够找出真正有效的解决办法

为什么仅仅通过改变使用笔记的方法就可以高效地完成工作并且提高工作品质呢?

        - 因为在你做笔记的同时,提高“工作效率”和“工作品质”的脑回路也得到了强化

        - 使用笔记制作解决问题的设计图,也就是“使用笔记进行假设思考”和“以取得成果为目的进行思考”的方法被统称为“笔记思考”

       - 有一位前辈曾经对我说过,解决问题最关键的是“用笔记思考”

                . 用笔在笔记上做记录的这个过程可以让你更加深入地思考,整理脑中思路,好像直接  操纵大脑一样找出解决问题的办法

                . 除非是接受过专业训练的人,否则大概很少有人从一开始就能够在脑海里整理所有状况并且找出解决的办法吧

                . 在麦锡有很多解决问题的天才,但即便是这样的人也不可能只在脑中完成一切工作

 如果没有进行笔记思考的话结果会变成怎样呢?

       - 盲目地做笔记只会“机械性地记录”

         . 结果导致“无法分解信息的结构“

         . “行动没有被准确地记录”

         . 这样的笔记不管做多少也只是“机械性地记录”而已,因为没有“整理思考”的缘故,所以无法  找到什么是真正的问题,以及应该怎样做才能够解决问题

这并不意味着只要使用笔记就一定能够解决问题:

     - 许多人对“笔记”存在着认识上的偏差

    - 有些人一直都认真地做笔记,但却总是无法取得成果=不善于解决问题,他们一般都这样使用笔记:

           · 总之先记下来

           . 单纯的记录和议事录

           . 思维混乱

           . 看起来很整洁但实际上空洞无物

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.pswp.cn/web/81979.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Rust 学习笔记:关于闭包的练习题

Rust 学习笔记:关于闭包的练习题 Rust 学习笔记:关于闭包的练习题问题 1问题 2以下程序能否通过编译?若能,输出是?以下程序能否通过编译?若能,输出是?考虑该 API,空白处填…

(一)微服务(垂直AP/分布式缓存/装饰器Pattern)

文章目录 项目地址一、创建第一个垂直API1.1 创建Common层1. ICommand接口2. IQuery接口 1.2 创建API1. 实体2. Handler3. endpoint 1.3 使用Marten作为ORM 二、Redis缓存2.1 使用缓存装饰器1. 创建装饰器2. 注册装饰器 2.2 创建docker-compose1. docker-compose2. docker-comp…

Spring AI系列之使用 Spring AI 转录音频文件(基于OpenAI)

概述 企业常常需要从各种类型的音频内容中提取有价值的数据,例如:将客户支持通话转录用于情感分析、为视频生成字幕,或整理会议纪要。然而,手动转录音频文件既耗时又昂贵。 为了解决这一问题,OpenAI 提供了强大的语…

室内VR全景助力房产营销及装修

在当今的地产行业,VR全景已成为不可或缺的应用工具。从地产直播到楼市VR地图,从效果图到水电家装施工记录,整个地产行业的上下游生态中,云VR全景的身影无处不在。本文将探讨VR全景在房产营销及装修领域的应用,并介绍众…

Sentinel限流熔断机制实战

1、核心概念 1.1、流量控制 流量控制是为了 防止系统被过多的请求压垮,确保资源合理分配并保持服务的可用性,比如对请求数量的限制。 流量控制的 3 个主要优势: 防止过载:当瞬间涌入的请求量超出系统处理能力时,会…

深度解析 torch.mean 的替代方案

torch.mean 是什么意思 代码效果解释 segment_vector = torch.mean(segment_embedding, dim=1) # [1, hidden_dim] 这行代码的作用是在指定维度上对张量 segment_embedding 求平均值,实现类似平均池化的效果。 具体来说,dim=1 表示沿着索引为1的维度进行操作。假设 segment…

Paraformer语音模型:一种语音模型加速方法

随着智能语音技术的普及,语音识别(ASR)、语音合成(TTS)、声纹识别等应用场景对模型推理效率提出了极高要求,本文介绍将Paraformer语音模型从预训练模型导出为ONNX格式,并使用ONNX Runtime进行推…

本地部署FreeGPT+内网穿透公网远程访问,搞定ChatGPT外网访问难题

‌FreeGPT‌是一个基于GPT 3.5/4的ChatGPT聊天网页用户界面,提供了一个开放的聊天界面,开箱即用‌。ChatGPT是非常热门的,但访问体验一直不太理想。为了解决这一问题,出现了各类方法和工具,其中FreeGPT是一款非常实用的…

ElasticSearch迁移至openGauss

Elasticsearch 作为一种高效的全文搜索引擎,广泛应用于实时搜索、日志分析等场景。而 openGauss,作为一款企业级关系型数据库,强调事务处理与数据一致性。那么,当这两者的应用场景和技术架构发生交集时,如何实现它们之…

品优购项目(HTML\CSS)

项目效果可访问 http://zhousunyu.3vdo.club 查看 主页 <!DOCTYPE html> <html lang"en"><head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport" content"widthdevice-width, initial-scale1.0"><titl…

因泰立科技:镭眸T51激光雷达,打造智能门控新生态

在高端门控行业&#xff0c;安全与效率是永恒的追求。如今&#xff0c;随着科技的飞速发展&#xff0c;激光雷达与TOF相机技术的融合&#xff0c;为门控系统带来了前所未有的智能感知能力&#xff0c;开启了精准守护的新时代。因泰立科技的镭眸T51激光雷达&#xff0c;作为这一…

MyBatisPlus--快速入门

MyBatisPlus介绍 从名字中就可以感觉到MybatisPlus与MyBatis之间的渊源&#xff0c;而MyBatis是一个非常流行的持久层框架&#xff0c;主要来做数据库的增删改查&#xff0c;而MyBatisPlus这种命名方式让人不得不往MyBatis的升级版去联想&#xff0c;事实也确实如此&#xff0…

redis持久化策略

RDB 是通过生成数据快照来实现持久化的&#xff0c;相当于给内存中的数据拍一张"照片"保存到磁盘上。AOF 记录所有写操作命令&#xff0c;以Redis协议格式追加到文件末尾。 RDB 在满足特定条件时触发内存快照&#xff0c;生成新的RDB文件替换旧文件 AOF 先写入内…

Spring Boot中使用@JsonAnyGetter和@JsonAnySetter处理动态JSON属性

Spring Boot 中使用 @JsonAnyGetter 和 @JsonAnySetter 处理动态 JSON 属性 在实际的后端开发中,尤其是使用 Spring Boot 构建 API 时,我们经常会遇到需要处理动态 JSON 属性的场景。例如,前端传递过来的 JSON 数据结构不固定,或者业务需求变更频繁,导致实体类无法预先定…

拉取gitlab项目

一、下载nvm管理node 先下载配置好nvm,再用nvm下载node 下载链接&#xff1a;开始 下载nvm - nvm中文官网 情况&#xff1a;npm i 下载依赖缓慢&#xff0c;可能是node版本不对&#xff0c;可能node版本太高 可能得问题&#xff1a;使用nvm 下载低版本的node时&#xff0c;…

【解决办法】ubuntu重启不起来,输入用户名和密码进不去,又重新返回登录页。

项目场景&#xff1a; ubuntu重启不起来&#xff0c;输入用户名和密码进不去&#xff0c;又重新返回登录页。 问题描述 在华硕天选一代笔记本上面安装了ubuntu22.04.5桌面版&#xff0c;但是重启以后出现&#xff0c;输入了用户名和密码&#xff0c;等待一会还让输入用户名和…

# 云端大模型:智能时代的新引擎

云端大模型&#xff1a;智能时代的新引擎 在人工智能技术的迅猛发展中&#xff0c;云端大模型扮演着至关重要的角色。它们不仅推动了技术的边界&#xff0c;也为各行各业带来了前所未有的机遇。本文将结合一系列图片和代码示例&#xff0c;深入探讨云端大模型的功能、应用及其…

(1)pytest简介和环境准备

1. pytest简介 pytest是python的一种单元测试框架&#xff0c;与python自带的unittest测试框架类似&#xff0c;但是比unittest框架使用起来更简洁&#xff0c;效率更高。根据pytest的官方网站介绍&#xff0c;它具有如下特点&#xff1a; 非常容易上手&#xff0c;入门简单&a…

实验设计与分析(第6版,Montgomery)第5章析因设计引导5.7节思考题5.5 R语言解题

本文是实验设计与分析&#xff08;第6版&#xff0c;Montgomery著&#xff0c;傅珏生译) 第5章析因设计引导5.7节思考题5.5 R语言解题。主要涉及方差分析&#xff0c;正态假设检验&#xff0c;残差分析&#xff0c;交互作用图。 dataframe <-data.frame( wrapc(17,20,12,9,…

线程池的详细知识(含有工厂模式)

前言 下午学习了线程池的知识。重点探究了ThreadPoolExecutor里面的各种参数的含义。我详细了解了这部分的知识。其中有一个参数涉及工厂模式&#xff0c;我将这一部分知识分享给大家~ 线程池的详细介绍(含工厂模式) 结语 分享到此结束啦。byebye~