娶了四个妻子之后…

从前,有一个有钱的员外娶了四个妻子。


  第四个妻子最得员外的疼爱,他不管去哪都带着她。而她每天沐浴更衣、饮食起居,都要丈夫亲手照顾,她想吃什么、喜欢什么衣服,员外都肯买给她,对她真是百般呵护,非常宠爱。


  第三个妻子是众多人追求的对象,员外可是很辛苦的花了好大的力气,才打败众人得到她的。所以,员外每天都要去关心她,常常在她身边甜言蜜语,又造了漂亮的房子给她住。


  第二个妻子和员外可说是最有话聊的了,每当员外有什么心事或困扰,他总是来找第二位妻子为他分忧解劳,互相安慰,只要和她在一块儿就觉得很满足。


  至于员外的第一个妻子,员外几乎忘了她似的,根本很少去看她。可是家中一切繁重的工作都由她处理,她身负各种责任烦恼,却得不到员外的注意和重视。


  一天,员外必须离开故乡,到遥远的地方去。他对第四个妻子说:「我现在有急事非离开不可,妳跟我一块儿走吧?!」


  第四个妻子回答:「我可不愿跟你去。」员外惊异万分,不解地问︰「我最疼爱妳,对妳言听计从,我们也没有分开过,怎么现在不愿陪我一块儿去呢?」「不论你怎么说,我都不可能陪你去的啦!」第四个妻子坚决地说。


  员外恨她的无情,就把第三个妻子叫来问到:「那妳能陪我一块儿去吗?」


  第三个妻子回答:「连妳最心爱的第四个妻子都不情愿陪你去,我为什么要陪你去?」


  员外只好把第二个妻子叫过来说:「妳总愿意陪我去吧?」


  第二个妻子说「嗯,你要离开我也很难过,但我也只能陪你到城外,之后的路你就自己走吧!」


  员外没想到第二个妻子也不愿陪他去,这才想起第一个妻子,把她叫来问一样的话.


  第一个妻子回答:「不论你去哪里,不论苦乐或生死,我都不会离开你的身边。你去多远我都陪你去。」


  这时员外才知道,真正可以和他永不分离的只有第一个妻子啊! 员外要去的地方是死亡的世界。


  第四个妻子,是人的身体。


  人对自己的身体倍加珍惜,为满足这个身体的物质欲望所做的一切,不亚于员外体贴第四个妻子的情形;但死时你为之不惜一切的身体,却不会随着你。


  第三个妻子,是人间的财富。


  不论你多么辛苦追求来的财富、储存起来的财宝,死时都不能带走一分一毫;死后会带走的反而是为追求财富造下的业力。


  第二个妻子,是亲朋好友。


  人活在世上,彼此关爱是应该的,但是人往往为了人情而忘了做人的目的。亲朋好友在人死后,会伤心一段时间,但是百年之后却谁也不认识谁。


  第一个妻子,则是人的心灵。


  它和我们形影相随,生死不离,它和我们的关系如此密切,但我们也最容易忽略了它,反而全神贯注于物质和欲望。其实这才是永生永世与我们同在的。

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!
评论 4
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值