岁月催人急

近来会经常感到时间很不够用,我想学钢琴,我想学英语,我想读文史,我想做自己的软件,想搞自己的网站,我想的还有很多很多,可是时间哪里够用!

昨天回到住处,竟然已经快十一点半了,本想着不看Oracle视频,不做翻译,想好好躺床上看个视频休息下,毕竟一天下来虽说没做多少事儿,但精神却时刻绷得紧紧的,累啊!可是在我刚要想躺下的时候,突然心血来潮想要买钢琴教学视频,然后打开电脑,一翻两不翻,很快就十二点多了。浑身不舒服,眼睛开始发涩,然后倒头便睡。

早上四五点醒来,看看手机,还可以再睡会儿,然后又睡着了。

今早起来路上,赶着去乘车,下车后跑着去公司,路上我经常想,这日子过得真不易呃。

因为生活的不容易,也因为自己混得没有得到自己的满意,我时常很伤感。前几天翻了翻近一年来自己写的字,大多都是含有忧伤的。这也许是性情使然,可是现在我觉得我不能一直这样,文风应该变一变。文中不要再抱怨,不要再哀伤,对待得失平静接受,对待命运坦然处之。有朋友说我心不静,因为我玩不进游戏是想事太多精力无法集中。我觉得他说得有理。很多时候,我会很焦虑,也不知道自己焦虑什么,总感觉会有不好的事情在突然间会发生。不久前,当我意识到这个问题,我试着给自己降低些要求,试着让自己内心平静。坚持一段时间,似乎有些成效。

同事们饭前饭后总会出去溜达闲聊。走在冬日的阳光下,听听他们有句每句的玩笑,或者倚着单杠旁的铁丝荡悠悠的晒太阳,眯着眼睛遐想,然后恍恍惚惚羽化登仙神游天外。感觉也是不错的。

只是经常保持坐姿,脊椎骨好像出了点问题,当我用手敲打或者倚着固定单杠的那根铁丝,骨头会疼痛。不知道会不会比较严重。偶尔按摩按摩那块儿骨,有种疼痛后的快感。

每天早上或者中午,当我走在办公楼下的钢化玻璃时,看着镜子中的自己,我脑海时常会出现这样的句子,“I look me in the mirror and ask myself,why are you look so ugly?”

我时常的悲伤,源自经济上的负担和精神上的压力。想想自己的年龄,想想自己的储蓄,想想自己的期望,然后悲伤就又来了。

在很久很久以前,初中、高中时代,我会为缺衣短食而心烦意乱。那甚至影响到了我的学习成绩。我一直觉得,如果没有那时的心烦,没有那时为家中接连发生的事担惊受怕,我一定可以考个更好的学校。

对于不为外物羁绊的人可以不看重世间俗事,可是我不能。对于气质极佳外貌甚美者,即使乱麻粗服,也会不掩国色,可惜我又不能。我是很容易受外物所影响的。所谓修养不足,是也。

如果我可以成长在一个好点的环境,如果我可以想旅游就去旅游,如果我可以想学什么就学什么…

时间太仓促,还没来得及做自己喜欢的事,二三十年就那样过去了。人生短短几十载,想来真是不够用。

工作后,一直发现自己工作上有太多的力不从心。记得非常清晰,刚毕业的那一年做C#,我竟然不知道什么是函数传参,同事们内部培训,有两个带我们的师兄给我们授课,一位师兄性格很直,当他发现我什么都不会然后又总是不问问题,他就在很多同事面前大声对我吼,“怎么这也不会哪也不会”,“怎么不会也不问!”…

那时候很长一段时间,我对那位师兄有很大的意见,见了他,我看他的眼光都不一样,我也不怎么和他说话。我想人心是相互的,谁对谁什么看法,即使不言,也是可以感应到的。因为我最受不了的就是别人对我吼。我一直认为,什么事儿,不能好好说嘛,吼什么吼!

我一直对那位师兄有看法,直到有一天他找我谈话。然后我很直接的对他说了我的感受,我说了我对他的意见。我竟然乐呵呵笑着对我陪不是。他说他性格直,心里想什么就说什么,他说他不会心有城府。他还说他是因为看我们什么都不会他非常着急才会那样。我听了内心平衡了很多。

我是表面平和内心复杂的人,我也是总会喜怒形于色的人,对人爱恨喜怒,我会在日常沟通中表现得非常明显,我不会左右逢源。其实,能够左右逢源,也是一种能耐一种学问。人大都否定宝钗的圆滑世故,可是很多人也会为她鸣不平。每个人都是独立特行的,只要心眼儿不坏,如何为人,如何处事,不关别人的事。

想起以前所在公司,想起以前同事,我觉得有点亏欠公司,因为他们把我培训的差不多可以干活儿我却辞职走了。我时常会想起以前的老大下班后给我讲授知识以及指点我怎样学习,时常想起是他让我踏入了iOS这一行业。很久以前我不怎么喜欢计算机,是因为我没有使用Mac。自从有了Mac,我总感觉自己在电脑前待的时间不够。我也时常会想起以前的同事们,只是自从分别后,几乎没机会见面,很久很久没过沟通没过联系,我想他们大抵是会把我淡忘了的。

回首自己上大学后的这么多年,恍恍惚惚,人来人去,风雨入世多,岁月催人急。毕业了才知道大学时的时间是多么自由多么珍贵。如果大学期间可以有个好的规划,如果大学期间可以有个行家里手前辈高人给点指点给点意见,那么毕业后的结局肯定大不相同。现在我时常遗憾大一时没有意识到要好好学学UI设计,遗憾大二时没学会编程,遗恨大三大四没考上研究生没追上那时心中迷恋的女生。后来我真的体会到了什么是过了这个村就没了这个店,毕业后,为生计,为责任,我再也没时间没精力没机会去考研,年龄不允许,家庭环境也不允许。

工作了,走出校园,融入社会,我有发现过自己的幼稚,有哀伤过自己的智商,有委屈过自己的自尊,有病过,哭过,笑过,怕过,可是唯一没有忘了自己还有个梦想。

我时常提醒自己,要时刻保持危机感,要努力让自己强到很多人无可替代,要平和,要看淡,要忍,要肩堪负重,要坚强。

时间在走,人在变,我也在变,日转星移,时不多我予,合理抓住时间,愿自己越来越强。

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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