旺财年的汪式编程人生

程序员的犬种分类

在程序世界里,汪跟另外一个词“产品”组成了一个神奇的职位:产品汪,跟产品汪最“亲近”的群体大概就是程序猿了。然而,上辈子,汪和猿结下了梁子,这辈子他们被迫在同一个项目组相爱相杀,并且大部分时间,互看对方不上,见面就想踹两脚.....

相传,因为这个原因,大部分程序猿宠爱喵胜过汪。然而,汪表示一脸窦娥冤:我明明这么忠诚乖巧萌萌哒,程序猿,你为什么不爱我?而且,最为关键的是,我们性格上是如此相似,相似到我们汪圈有个词儿叫“汪式程序员”。猿哥哥们,是不是没听过这个词儿?那么,就让我来给大家科普一下吧,顺带,也让广大猿们,知道咱们狗狗是无比可爱的呢!记得结束后留言告诉我,你是哪种汪式程序猿。


二哈系程序员

看这精分的小眼神,必定是萌新程序员了。活泼好动,对身边的一切事物都充满了好奇。二哈们脚步轻快,动作轻盈,他们码出的代码也灵动跳脱——很少考虑整体性能、编程规范等,总之就是任性写。有时候,他们也不知道自己是在写代码还是在写 Bug。一位二哈系程序员辛辛苦苦一个月搬的砖,可能要其他程序员花半个月帮他改 Bug,简直就是被宠坏的一代。

但是他们搞笑多元,学习劲头十足。需求改了,马上去实施;需要加班,第一个冲上来;他们是团队里的搞笑担当,总让人看到年轻美好的力量。当然,偶尔,也有二哈直接删库跑路的情况出现,这种 Bug 真是让人吐血啊!

兴趣爱好:跪拜技术大佬,围观知乎大神, @印象笔记,自黑。

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小柴系程序员

有人说我笑起来像天使,没错,就跟我家兄弟 Doge 一样,人见人爱。跟萌新程序员相比,小柴系程序员更像职场小二哥,他们眼神要温和许多。有了三四年编程经验,技术过关,喜欢指点有技术困难的二哈系程序员,脾气超级好。由于代码写得较多,迅速实现需求功能已经不是大问题,给别人添麻烦也比较少。

兴趣爱好:仰慕技术大佬,回答知乎小白技术问题,刷 GitHub, 输出简单文章。默默关注女神。

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金毛系程序员

金毛系程序员是职场老大哥。他们中的很大一部分已经成为技术领导者,毕竟历经世事,看公司的小弟们充满了父爱一般的慈祥眼神。金毛系程序员有着幸福的家庭,过硬的技术,已经度过了职业焦虑期。他们脾气温和,不计较加班,早已经把公司当成了家。他们的代码优美简洁,解决问题已经可以从开发的架构层面思考。其中的一部分大神已经不是在等待需求,而是可以预测需求的变动,适时指导团队做出相应的改变。

兴趣爱好:与技术大佬谈笑风生,回答知乎深度技术问题,为 GitHub 开源项目贡献代码, 读书与写书,跑步,宠老婆。

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德牧系程序员

德牧反应迅速敏捷,工作能力极强,在世界范围内以警犬、导盲犬、搜救犬、牧羊犬、观赏犬、宠物犬等身份活跃,它们无所不能。正如全栈工程师,掌握前端、后端和移动开发等各项技能。之前看过一个好玩的公式:全栈工程师 = 系统 + 安全 + 研发 + DBA + 架构 + 网络 = 没有女朋友。好吧,完美地诠释了无敌是多么寂寞!

兴趣爱好:加班...

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 阿富汗猎犬系程序员

阿富汗猎犬有着高雅、威武的外观,以其美丽的姿容而形成独特的风格。他们会主动并快速地完成猎捕任务,但是却不喜欢人类强制命令它。这跟程序界的女装大佬是不是很像?大佬们拥有一头柔顺的长发和媲美万千少女的脸蛋。普通人每天忙得没有时间睡觉,大佬们妆容竟然还那么精致,可能他们根本不睡觉!(PS:听说女装 Debug 效率会更高,是因为有 buff 加持吗?)

兴趣爱好:自拍、傲娇

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杜宾系程序员

杜宾在狗狗中智慧排名前几,军警两用,拥有淡定坚毅的眼神。杜宾系程序员的代表是 Ken Thompson、Linus Torvalds、Anders Hejlsberg 等。他们或者开宗立派,创立编程语言,或者驰骋商海,写出称霸一方的软件。

兴趣爱好:写操作系统、写编程语言、写编辑器...

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神之天犬

神之天犬在真实世界中是不存在的,我们浏览了太多犬类,任何一种都难以用来类比那些在世或者已经去世的大神。神之天犬系程序员开天辟地,为后世计算机发展贡献了奠基性力量,成为永世敬仰的大神,其中的代表人物为艾达、冯诺伊曼、图灵、香农等。

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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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