我的2016——小程序员的碎碎念

作者回顾了2016年的成长历程,包括完成大学项目的挑战、首次出国体验印度文化、步入职场的转变等。这一年充满了新鲜体验和个人成就。

2016,感觉这一年过的好快,还没多习惯手写2016这数字,2017年就要来了。回顾这年,有很多新鲜的体验:在课堂完成自己所以为会失败的作品;第一次出国感受到不同的异族文化;离开校外迈入社会;进入工作的慌张,彷徨直至现在的对自己的定位明朗。我想真是有太多可以说明的,看来这一年发生了很多事,因为新鲜,让这一年成为我目前生命里又一浓墨重彩的一年。挺好的。

  • 2016年上半年

在思考自己的这一年有什么特别印象深刻的事情时,我一下子就想到自己大三下学期的大作业了。当时老师的肯定给了我很大的成就感,当时大家选题时,我选择了一个自己觉得有趣的题目,觉得完成应该会很棒。自high的时间没有太久,我就被身边的同学接二连三的完成作业,跟老师讲解他们的作品给吓到,就是有种压迫感,好像自己要吊车尾了。因为当时自己也才在了解我的作品所需要学习的内容,还没开始动手做,觉得与同学之间相差太大,心里有些不安。不过没办法,只能继续做了,开弓没有回头箭,再换题也来不及,于是我一边安抚自己:心急吃不了热豆腐。。当后续老师发现还是有同学没做完,而他的课程已经上完了,不会再来学校就说同学们可以自行前来实验室做,那个时候自己还喘了口气好彩还有时间。每天拉着我的同学&好伙伴一起跑实验室里修改,测试代码,终于赶在实验室不会再开放的前一一天下午,我的功能测试成功了。在跟老师答辩的时候,老师听我讲完我的功能以及测试的情况,夸我做的不错,说班里没有人选这个题目呢,╮(╯▽╰)╭总之那时我的骄傲被大大的满足了。。说到这里,突然想起2016那次之后就没有再让我感到更骄傲了,校外所需的能力,我仍不能大大的达到要求。不过不会丧气,继续聊我的

  • 2016年中

后来的出国到印度班加罗尔,有很多的第一次,第一次坐飞机,第一次成为外国人,第一次来到一个充满异族风情的国家。他们的香料,他们的点头习惯,他们的口语,他们的饮食让我大开眼界,经历了不一样的生活,留下了特别的回忆。不过回归正传,个人感觉印度对IT的技术是很要求基础知识的牢固,老师对ANDROID的了解从它的版本别名一直到它的异常抛出等情况是什么原因都弄得很透彻,这种究根到底的学习值得我去学习,就比如一台电脑它的语言是什么,那么它所运行的流程,硬件环境是怎么把指令执行出来,都应该透彻的了解。这点我做的不好。

  • 2016年下半年

恩,我的重头戏来了,我觉得从校内走出校外的那段时光,会是很多人很难以忘怀的经历,我也不例外。

写简历的修修改改,注册招聘网站,投上百封简历,急于寻找一份工作的迫切,面试的紧张,牙齿打撞,等候的焦急,寻找房源的奔波等等...其实这些事情都是很简单的一个个小事件,但对于社会的新鲜人,一切都好像蜀道,难以上青天,当拿到入职通知时我会发现:额,这样就定下了我正式迈入职场的第一步了;突然想说其实不怪很多公司要求经验,或者说以经验开工资,而是当你经历过了,你自己就知道了流程,起码遇到大部分的事情你是不会慌里慌张的,现在自己在自己的出租屋里,明天正常的去上班,这些事情经历过后,生活就会归于平淡。2016年令我振奋不已又忐忑不安的九月已经过去,其中包含很多自己的情绪起伏,但过后,就好像过山车,开始的那俯冲是最怕的,但之后的起起落落我就能很平淡的去面对了。

工作没有很久,我与公司的磨合还在继续,未来是走是留都是个未知数,但我知道不管我在哪里,自己的能力始终是需要提升的。这道理在我踏入到社会的人潮中,发现自己的渺小,自己的才能更是浅淡时就明白。我想在这弱肉强食的世界里,能力就是你的盔甲,紧抱着学校得来的小铅块是远远不够的,矿山在深处,我要去采集。

2017年,向着更好的自己说你好。哟西!~

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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