xk助手,有什么好的时间管理软件

1、xk助手，有什么好的时间管理软件？

时光序，让日程管理用最酷炫的方式，最好的日程管理软件，没有之一

桌面透明插件，直接用颜色显示不同类型事项，文字提示：

经典桌面四象限，重要、紧急事项一目了然：

一月、一周、一天，酷炫展示：

时间都去哪儿了，图形统计：

还可以设置“艾宾浩斯记忆曲线”复习日程，提升学习记忆效率：

四种专注模式：正计时、倒计时、番茄时钟：

统计专注时间：

设置多级目标：年度、月度、周目标：

年度目标进度一目了然：

设置目标后，自动生成日程：

以上功能，仅仅是该软件冰山一角，请看下图：

手机端和电脑端实时同步。（电脑端略）

世界500强公司的选择：惠普、三星、佳能

同时还是知识管理软件：

关于时间管理：

《晨间日记的奇迹》

《好好学习》-作者成甲：被逻辑思维评为中国最会学习的人

高效能人士的七个习惯：第四代时间管理

最后，时间管理不是重点，重点是精力管理、注意力管理，和效能提升。

《稀缺》：搞懂了稀缺（要时间管理，本质上是因为不足），才谈得上真正的时间管理。

缺时间----时间管理----忙碌----缺钱----缺时间

时间管理不是重点，重点是战略和能力，提升时间单价和价值。

（拉轰的建议：从管理时间到提升时间价值）

手机端：时光序

电脑端：时光序或essentialpim Pro

留言交流，一起研究。

2、a9怎么连接电脑？

要将xk3190-a9连接到电脑，你可以按照以下步骤进行操作：

首先，确保你的电脑上有一个可用的串口或USB接口。如果你的电脑没有串口，你可能需要使用一个串口转USB的转接器。

将xk3190-a9的数据线插入电脑的串口或USB接口。数据线的一端应该是与xk3190-a9兼容的接口，另一端是与电脑串口或USB接口兼容的接口。

如果你使用的是串口连接，你需要确定串口的设置。打开电脑上的设备管理器，找到串口设置，并记下串口号和波特率。

打开你想要使用的称重软件或者终端模拟器。在软件中选择正确的串口号和波特率，然后保存设置。

现在，你应该能够通过电脑与xk3190-a9进行通信了。你可以发送命令或者接收来自xk3190-a9的数据。请注意，具体的连接方法可能会因设备型号和操作系统而有所不同。如果以上步骤无法解决你的问题，建议查阅xk3190-a9的用户手册或者联系设备厂商获取更详细的连接指南。

3、机器学习是什么意思？

大家好，我是小枣君。

为了帮助大家了解一下机器学习，枣君特意找来这篇文章：

作者：AI新司机

来源：AI从入门到xx（AI_newdriver）

简介：了解一点AI，拥抱一个时代

***本文共计1945字，看完需要6分钟***

今天，我们来聊聊现在异常火爆的人工智能（AI）。

#监督学习#

小编上学的时候，是一只正版的学霸，每天的日常就是拿着一堆练习册刷题。

每当刷完题之后，小编都会用参考答案来检查一遍：做对的题目能加深印象，做错的题目就改正过来。

这样刷过很多题后，就会总结出解法（套路）。每看到一道新的题目，脑海里就会浮现出之前遇到过的类似习题；然后小编利用解法，十有八九都能顺利搞定。

（说的就是我们刷题党）

其实，我们这种刷题法，就是机器学习的第一种方式，名叫「监督学习」。

所谓监督学习，就是用标记过后的样本来训练模型。

如果把模型比作学生的解题方法论，样本就是学生所做的题目，样本的标记就是参考答案。

训练过程中，模型的每一次预测都会受到标记（习题参考答案）的“指导”，自然会较快地学到训练样本中“正确”的规律（有效的解题方法论）。

遇到未知样本（新的题目）时，就能比较好地进行预测（解题）。

（看了这个，还敢说监督学习很陌生么）

监督学习的一个典型应用是分类任务。

所谓分类，就是利用模型，把样本正确地归为几种已知的类别。

比如我们希望有一个模型，可以将喵和汪的照片自动分为“喵类”和“汪类”，那么可以收集一堆喵的照片与一堆汪的照片，并做上标记（告诉机器每一张照片是喵还是汪），然后进行模型训练。

训练好之后，模型就通过大量的有标记样本学到了喵与汪的特征以及区分它们的办法，之后遇到新的喵汪图片，也就可以自己作出判断了。

（喵汪分类模型的训练与预测）

#无监督学习#

监督学习可以高效地让模型获得训练样本中蕴含的规律，但样本的标记成本其实很高。标记往往通过人工完成，尽管很多标记工作本身并不复杂，但在样本量庞大的时候仍然十分可怕。

（不服就来标记一下吧）

正如我们曾经做过不少没有参考答案的习题，互联网上的数据绝大部分也是没有标记的。如果能将这些海量的没有标记的数据很好地利用起来，对于模型的训练将是一笔巨大的财富。未经标记的样本用于模型的训练，一般通过「无监督学习」与「半监督学习」。

所谓无监督学习，就是提供一堆完全未经标记的样本，让机器自己去发掘其中的内在规律。

它的一个典型应用是聚类任务。

聚类是指将样本分为若干个不同的类，它所依据的标准往往由人通过聚类算法来刻画。

比如有一堆未标记的动物照片，其中有汪有喵还有一些别的物种，通过某种聚类算法，机器就可以发掘图片间的内在规律，自动将它们分为几类。

有意思的是，机器聚类的结果有可能是按照物种区分，也有可能是按照别的一些标准（比如大小、颜色）。至于是不是我们所想要的，很大程度上就取决于聚类算法的好坏了。

聚类从技术原理层面可以看作用某种指标，来刻画样本间的“相似程度”；相互间相似程度大的样本就会被聚为一类，相似程度不大的样本则不会出现在同一类中。好比对于一些没有参考答案的习题，我们往往也能够根据题目本身的信息大致为它们进行归类一样。

#半监督学习#

半监督学习与无监督学习的差异在于，除了利用大量未经标记的样本，还利用了少量的有标记样本。

这就如同学生在参考答案的指导下做过少量的习题过后，已经对题目的规律有一定认知，之后再做一些没有参考答案的题目自己练习，依然可以起到不错的训练效果。

半监督学习既可以用于分类任务，也可以用于聚类任务。

对于分类任务，在判断样本类别时，不仅可以像监督学习那样利用有标记样本的类别信息，大量的无标记样本也可以通过揭示样本的分布情况来为分类提供参考。

对于聚类任务，少量的有标记样本则可以作为聚类的约束条件或初始条件。

（无标记样本可以为分类提供参考）

#强化学习#

与刷题不同，人们对生活经验的学习往往通过另外一种方式：趋利避害，使外界的反馈变得最优。

小时候我们都很任性，结果往往就是被大人批评。然后我们发现，如果稍微“懂事”一点，则会收到外界更好的反馈。逐渐地，我们遇到事情都会尽量采用懂事的做法。

上面的现象反映了我们根据外界反馈调整自身行为的本能，这个思想用到机器学习领域中就是「强化学习」。

强化学习设定了机器执行任务过程中外界环境的各种状态，并为这些状态设定了相应的奖赏值（正或负）；各种状态间通过机器的不同“动作”进行转换。

强化学习的目标是让机器获得某种策略（在什么状态下做什么动作），使得任务执行所获得的总奖赏值最大（代表最优的任务执行结果）。

（泡面任务中的环境状态与转换）

强化学习非常适用于需要机器根据外界环境进行自主决策的场景，比如无人驾驶、机器人等等。

#总结#

「监督学习」、「无监督学习」、「半监督学习」以及「强化学习」是目前应用较多的几种机器学习方式。

它们虽然被应用于机器，却都和我们自己学习知识技能的方式非常相似。

有时甚至会觉得，人何尝不是一种先进的机器，机器先进到一定程度也未尝不能具有人的特性呢？

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