Stop Guessing

၏ဖော်ပြချက် Stop Guessing

လော့စ်အိန်ဂျယ်လိစ်တွင်အက်ပလီကေးရှင်းများဖွံ့ဖြိုးဆဲဖြစ်သော်လည်း Fred ပဝါသည်မော်ဒယ်လ်ကိုရှာဖွေတွေ့ရှိခဲ့ပြီး 500k နောက်လိုက်များကျော်ဖြတ်ခဲ့သည်။ သူ၏မော်ဒယ်လ်အလုပ်များကြောင့်သူသည်အသားအရေထိန်းသိမ်းမှုလုပ်ရိုးလုပ်စဉ်ကိုမခန့်မှန်းနိုင်ခဲ့ပါ။ UC Berkeley ဘွဲ့ရအနေဖြင့်နည်းပညာကိုဒီဂရီဖြင့်ဘွဲ့ရသည့်အနေဖြင့်ပဝါကိုရပ်တန့်စေပြီး, အရေပြားလိုအပ်ချက်များသည်သင်၏အသားအရေလိုအပ်ချက်များကိုမည်သည့်အသားအရေခွဲခြားသတ်မှတ်ပစ္စည်းများကိုရှာဖွေရန်စက်ကိုအသုံးပြုသည်။
အကြံဥာဏ်
သင်၏အသားအရေထိန်းသိမ်းမှုသည်သင်၏စမတ်ဖုန်းကဲ့သို့စမတ်ကျသင့်သည်။ ဒါကြောင့်မို့လို့ကြီးကြပ်ကွပ်ကဲတဲ့စက်ကိုသုံးပြီးမင်းရဲ့အသားအရေလိုအပ်တဲ့အရာတွေကိုတွက်ကြည့်ဖို့သင်ယူဖို့သင်ယူဖို့သင်ယူဖို့သင်ယူဖို့။ စက်သည်ကွန်ပျူတာသိပ္ပံပညာအမျိုးအစားတစ်ခုမှာကွန်ပျူတာများကိုရုပ်ပုံများကိုအမှတ်အသားများနှင့်ဖြေရှင်းနည်းများကိုခန့်မှန်းရန်ခွင့်ပြုသည့်ကွန်ပျူတာသိပ္ပံပညာအမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။
app ခန့်မှန်းခြင်းကိုရပ်တန့်ခြင်းသည်သင်မှန်းဆခြင်းကိုရပ်တန့်ရန်မည်သို့ကူညီသနည်း။
သင်၏မျက်နှာပုံတစ်ပုံကိုရိုက်ရန်စဉ်းစားသောအခါသင့်အရေပြားကိုထိရန်သင့်အားမေးလိမ့်မည် ပြနာများ။ ဘာတွေဖြစ်နေသည်ကသင့်အရေပြားပြ issues နာများကိုတံဆိပ်ကပ်နေခြင်းဖြစ်သည်။
ပြီးတော့ငါတို့ရဲ့ကျွမ်းကျင်သူတွေနဲ့ဆရာဝန်တွေကသင့်ရဲ့အသားအရေပြ problems နာတွေကိုတိကျစွာတံဆိပ်ကပ်ထားဖို့သေချာအောင်လုပ်ပါ။ ခြင်ကိုက်) ကိုက်။
ရုပ်ပုံ၏တိကျမှန်ကန်မှုကိုကျွန်ုပ်တို့အတည်ပြုပြီးနောက်ကျွန်ုပ်တို့သည်မှန်ကန်သောပါဝင်ပစ္စည်းများကိုသတ်မှတ်လိမ့်မည်။
သင်ကုသမှုကိုလက်ခံရရှိသည်။ တစ်လအတွင်းကျွန်ုပ်တို့နှင့်အတူပြန်လည်စစ်ဆေးပါ, ပြီးနောက်ပါဝင်ပစ္စည်းများ၏အောင်မြင်မှုကိုဆုံးဖြတ်ပြီးနောက်အဆင့်များကိုဆုံးဖြတ်ပါ။
သင်၏အသားအရေပြောင်းလဲသွားသည်နှင့်အမျှသင်၏အသားအရေပုံမှန်လုပ်ရိုးလုပ်စဉ်ကိုပြောင်းလဲရန်ဒေတာများကို အသုံးပြု. သင်၏အသားအရေပြောင်းလဲခြင်း, သင်၏အသားအရေကိုလစဉ်အသစ်ပြောင်းခြင်းများမှတဆင့်သင်၏အသားအရေပြောင်းလဲမှုများကိုစောင့်ကြည့်ခြင်းကိုတားဆီးပါ။ လစဉ်လတိုင်းသင်ဓာတ်ပုံရိုက်ရန်လိုအပ်သည်။ သင်၏အရေပြားသည်လက်ရှိပါဝင်ပစ္စည်းများကိုမည်သို့တုံ့ပြန်မည်ကိုကြည့်ရှုခြင်း,
ဒီဟာကဘာကြောင့်ဒီလောက်ထူးခြားတာလဲ။
Stop နောက်ကွယ်မှပါရမီရှင် approusing approy ကိုအသုံးပြုသည်။ သုတေသနပြုချက်အရအတုဥာဏ်သည်ဆရာဝန်များထက်ကျော်လွန်နိုင်သည့်နေရာ၌ရှိသည်ဟုသုတေသနပြုသည်။ အတု nernural ကွန်ယက်များသည်ရုပ်ပုံများနှင့်အရာဝတ္ထုအသိအမှတ်ပြုမှုနှင့်ဟောကိန်းများအတွက်လူများကိုကျော်လွန်ပြီးဖြစ်သည်။ သုတေသနပြုချက်အရစက်ကိုသင်ယူခြင်းမော်ဒယ်များသည်ပိုမိုတိကျရုံသာမကယခုအခါလူ့ဆရာဝန်များ၏တိကျမှန်ကန်မှုကိုကျော်လွန်နိုင်သည်ဟုလည်းသုတေသနပြုသည်။ ဘာဖြစ်လို့လဲဆိုတော့မော်ဒယ်များကအသုံးပြုသောနည်းလမ်းများသည်ရှာဖွေရေးအတွက်တီထွင်ဖန်တီးမှု "box အပြင်ဘက်တွင်" ပိုမိုများပြားသောနည်းလမ်းများဖြစ်သည်။
ဒီတော့ဘာလဲ။
သင့်ရဲ့အသားအရေထိန်းသိမ်းရေးလုပ်ရိုးလုပ်စဉ်ကိုရပ်တန့်ရန်နှင့်မွမ်းမံရန်သင့်အားကျွန်ုပ်တို့ဖိတ်ခေါ်ပါသည်။