期中反思

634,二十来名,不知如何评价这场考试。
东亚十二强以来,我发现中国队是自己最好的比喻。总对自己有不小的期望,却没有把握中该把握的机会,中间也许有转机,最后也还是从“理论可能”变成出局。
我不能习惯这样的出局,但是我这次还是出局了。
大家大都得到了与自己实力匹配的成绩,大鼎依然稳健,lx王者归来,csz因英语马失前蹄,他们从高中以来,一直都能拿出比我更好的成绩,不管考场内考场外的各种因素,我的确要承认我目前的实力远远不够。
单把每一科提出来看,自己都没有做到理想。
语文是高中最低分,无论是选择、阅读还是作文,都出现了极大的滑坡。自己这半个学期的确没有在语文上下功夫,甚至不愿听讲,哪怕我至今都不知道zcl的课与语文成绩有何关系,这的确是自己做的不够的地方。阅读刷题还是要做,不能躺在自己的整理笔记上等待死亡。选择的两个诗鉴让我感到无从下手,再做点题也许能让自己找到感觉。令人奇怪的是,自从作文题目转型以来,自己的考场作文就没再拿过高分,这回甚至只是个起平分,难道老师真的喜欢格式鲜明,引经据典的空话吗?这还是自己的问题,相比于csz、大鼎、lc,自己肚子里能拿出来的材料太少太少了,在我对《中华史》嗤之以鼻时,人家已经将其中的精华转化成了自己的东西。总而言之,当你拥有lc一样的刷题量并有自己的思考时,你也会有lc一样的视野。
还必须承认的是,数学是自己高中学习的最大短板,没有之一,是严重低于平均水平的短板,是拉分的无底洞,是需要痛下决心补上的科目。自己觉得自己思维不错,难题却磕不过别人,简单题又做不对,这种人是最废物的。下周去看看小分,看看和自己的估分差在哪里,有偏差一次两次是偶然,每次就是自己的大问题。而且考数学最忌状态不对,想想自己在考场上,要么为题目简单而沾沾自喜,什么错都能出,要么因题目难而束手束脚,大脑一片空白。把考试当成一场认真的作业,字字读字字读,提醒了自己多少遍就是不听,笔记上明明白白记的考前多次浏览的tips考时就是能忽视。最可怕的不是你哪个知识点不会,哪个关键点没记下来,而是你知道这些见到题目却还是一错到底,四分之π那个题是自己侥幸心态的集中体现,为什么自己不回过头来看看呢?接下来的半学期要做的不是刷多少导数大题,而是把整个理科的答题习惯稳定下来,不再因为看不见什么而丢分。
英语。这学期来了康三,仿佛就能给自己英语最近的疲软找些借口,自己看看自己和大鼎差了几分。《新思维》是本不错的书,要见缝插针的学完。qzp虽然忙竞赛,但人家还是把4795啃下来了,你呢?就比人家晚一点背,现在还知道几个单词?就凭你和人家毅力的差距,你迟早要完。听力先放一边,题该做还得做,你不接受某科老师,你的那科绝对爆炸。
物理。曾经不给自己添乱的科目也来捣鬼了,上学期期末足见自己电学非常不扎实,刷了一本题霸,刷出来什么了?为什么lc做题能做出效果,csz做题不多也能稳稳拿到分呢?答题习惯太差了,太纵容自己了,考试时,答案是你想翻就能翻的吗?这次的错题,多选说明自己思维定式,能力根本不强,大题说明自己完完全全就没把自己的总结放在心上,也体现了答题习惯的弊病。一次次交学费,总有个到头的时候吧。
又到了老毛病,化学。自己化学能力本身就不及格,再白送几个,你不炸谁炸?这回复习比较到位,想和csz较较劲,最后啥结果呀? 你多久没扣在10分以内了?每次让自己注意细节,每次都不行,考试虽重要,千万别因此被压得脑子不动了,没什么大不了。取代那个题,为什么别人没有B
r的疑问,你就纠结错了?每个选项都要思考,都不能放过。这回终于没再错化学方程式,以后也要做到。至于“丙看成乙”,扇自己耳光然后平时认真看好题目的每个字胜过千言。
生物,这可是你计划中的翻盘学科,你是花费时间最多的,是你要冲击高分的科目。结果啊,要不是选择1分,生物就是惨案了。你凭什么就认为你都会题简单?都是作的,既然平常做题不看完选项,考试自然习惯如此,爆炸属活该。另外,没看完怎么了?你选不出来的核心原因还是你不会,你以为你复习全面到哪去了?课本原话都不会。csz说:“读三遍课本不如认真读一遍”,你好好去看流程图了吗?以后课本不读多,笔记不多看,要看就看准了,别缺胳膊少腿,流程图中的文字等容易忽视的部分要尤其注意,生物提分不难,复习也要用心。
打到这里是九点半了,今天给自己放个小假,今后恶仗连连。竞赛、高考、学考,自己已到了比S.H.E.L.D.更危急的时刻。接下来的日子要有计划,不懈怠。相比于期末,这次已经略有回暖了。想要成为lc,必要经lc之磨砺。做题习惯是重中之重,不然迟早让自己付出后悔终生的代价。杯水将溢,切要端好了。
期中过去了,总不能因为又达不到预期就不学了吧?继续埋下头去,你会得到你想要的。
风雨兼程,要以最好的姿态示卿。
√。

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。通过选用不同核函数,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转换,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。在处理不平衡数据时,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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