[转]你为什么不沉住气奋斗

本文呼吁女性无论何时都应该有自己的目标和努力,不应仅仅依赖他人。强调女性作为独立个体的价值,并鼓励她们追求个人的梦想与成就。

                                    女生,你们应奋斗
    如果他选择了和你一起玩乐,那人到中年,当你回首人生,与周围不同层次的人比较时,你是该后悔自己拖累了你的爱人,还是在听到莎士比亚“真正的爱情使人向上”时怀疑你们之间的是不是真正的爱情?那么也请你不要在以后柴米油盐经济拮据的时候,指着丈夫的脑门大骂他无能。你知道,这样的现状你至少有一半的功劳.

    女生,不论什么时候,都请有自己的目标和努力.我看到过许多女生,恋爱之前都有着勃勃的目标和追求,言谈举止大方大气,各种能力不让须眉。恋爱后我却只看到一个男生背后亦步亦趋的小女生,三句话就是她男朋友,今后的整个人生都提前绕着他打转。也许你会说,女人应该示弱,太过强势,男生会敬而远之。我想反驳的是,示弱的前提是你本来强大,而不是在恋爱的温室中煮着青蛙一样的越来越依赖。你不是金丝笼里的小鸟,到要飞的时候发现自己已经不适应外面残酷的世界。而且,如果一个女生有目标有梦想就叫强势的话,那我想说,这样的男生太弱了,他要用女生的弱势来维系他虚弱的自尊心。

    我从来都鄙视那些殉情的男人,在我也许偏激的观点里,男人是该干大事业的,而不是完全沉溺于儿女情长。殉情这种文艺的事,对一个女人负责了,对其余所有人包括他自己都不负责。傅雷在他的家书中语重心长地对他的儿子说,不要因为女人或者是感情而舒缓了自己的事业心。这里面的男权思想我们暂且不论,他的说法也不无道理,君不见多少英雄难过美人关?

    每一个成功的男人背后都有一个得力的女人。也许你不得力,但至少你不要成为他努力向上道路中的下拉阻力。你知道,地球引力这么大,拖个尾巴不容易。

    况且,最重要的还不是这个,而是你还要默默忍受男权社会的各种不合理到什么时候呢?

    我想问你,为什么男生在奋斗而你不是?

    最悲哀的不是先贤向人类揭示真理而却被群氓误解,像苏格拉底和耶稣那样被他爱的大众杀死。而是无数女性曾经为了男女平等的社会奔走呼号后,我们当代的更多女性想象和诉诸的理所当然的手段还是拼命减肥、整容、化妆、美白,然后嫁一个富二代坐在宝马里终成人生梦想。

    你要知道富二代没那么多,你要知道摆个花瓶在家里也会看腻的,你要知道新的年轻美貌的女孩儿跟葱般一截一截的。

    其实,这些终归到底还是取悦于男权的话语。

    你为什么要奋斗,因为你从来都是也应该是一个独立的个体。

    不要因为现状不合理你就以为那是应然状态,不要因为自身的惰性和历史强大的惯性你就再滑回到那个安逸的小家里去。而且家里有的不仅仅是安逸,它还有琐碎的家务,日复一日的庸俗电视剧,不过多久你满嘴叨念全部目力所及的都将是你家长里短的鸡毛蒜皮。

    每当我想到南丁格尔,她反对全家的阻力,然后毅然绝然的开创了一个新的职业,我就恨不得热泪盈眶;民国秋瑾、许广平、向警予,多少女子冲破世俗的偏见,追求自由的爱情,又有多少女人像男人一样救国家于危难;建国以后就更不用说了,女人曾同男人一样劳动、挖沟、进工厂。当然这也被今人广泛诟病为没有女性特征。这样是否完全合理,我们暂且不论。但举目四望,现在的女人呢?

    太多女人人生的梦想就是钓个金龟婿,没有人来潜规则她,她却自动送上门去。越来越多的女大学生心中想象的不是自己奋斗出一份天地,而是嫁得个好男人,实现人生阶层的飞跃。多少女人靠赤裸身体,靠脸蛋靠身材来博得出位,苏紫紫、干露露、郭美美(她们取名字是不是都先商量好了的?)一个个粉墨登场,屏幕繁乱地让人目不暇接。女人,你不要自甘堕落,你不要不自重。你以为你骄傲炫耀、肤浅地在屏幕上袒胸露乳吸引了多少观众的眼光,其实,你像个跳梁小丑,没有人会尊敬敬重你。女人你怎么了?社会在堕落,你不洁身自好,也不需要最先堕落。时代的门在男女平等上曾经打开过,女人,现在不要因为你们自己而让这扇门虚掩。

    你知道,让三个男人难忘的林徽因,她有的绝不仅仅是漂亮的外表,她还有出众的文笔,她不到二十岁就和梁思成一起赴美留学,和梁有着共同的志趣。

    女人,请不要空等男人来给你幸福,给你金钱给你关爱。这样的等待像买彩票,太玄乎。你为什么不自己给自己幸福。在你有运气得到男人所给的幸福之前,请你先有能力自己给自己幸福。又或者,你不该这样的守株待兔,同样是社会,为什么男人拼的是真才实学,而女人却有另一条完全不同的成功小道?不管它是崎岖还是迅捷,中国社会的游戏规则难道也要学美国一样来个双重标准??

    当每一个成功女性都在某次访谈中欲言又止,只好说出:女人,太优秀了,除非找个好男人否则没有好下场;光鲜亮丽的女主播,美丽的脸上划过一丝不为人知的伤痛,语重心长地说:女人,职场上没有公平可言;美女一生顺风顺水,丑女一世不得翻身;整个社会对女人美貌的追求像对男人成功的追逐一样登峰造极,又或者,女人最大的成功就被潜在定义为美貌的脸蛋和魔鬼的身材,最快捷的成功方式就是靠美貌。当这一切都是你所耳濡目染的现状的时候,你就不想努力做一点改变吗?

    一百年前,我们的学生没有机会自由读书,列强欺凌、军阀混战,多少家庭父亲卖掉女儿,老人徒然饿死。但多少代人的牺牲和努力换来我们现在拥有的一切;一百年后,如果中国的大地上还是忍受着高昂的物价,食品不安全、医疗无保障、出门怕被撞、孩子怕被拐,那么这将是我们这几代人的耻辱!

    一百年前,几代女性冲破封建婚姻的枷锁,你现在才有机会和你的男朋友自由恋爱;一百年后,如果你的后代在职场上还要忍受不公,还一辈子在家庭里庸俗终老,还是丑女永无出头之日,这将是你的耻辱。

    承担社会进步责任的,从来都不应该仅仅是男人。

    到了这里,如果你还是自恃美貌,安于舒适,还跟马诺一样大言不惭地说有房有车有钱才看那男人一眼。好吧,你继续。这个社会因差异而丰富多彩,因尊重而不断进步。

    向你所向往的生活奋斗吧,这至少能保证你所遇到的另一半是你所期待的。就算你没遇到,也提高了自己的修养和价值。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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