回家归来是我最脆弱的时候

 

“。。。一切等待都不在是等待,我的一生就选择了你。。。”央金兰泽的声音在耳边萦绕,看着屏幕,心里千言万语,却不知道从何写起。。。;

今天是2009-02-05,腊月十一,晚上8点多,想自己每次从家回来,心里都很沉重,异常的平静,大脑出奇的干净,没有了都市的喧嚣,没有了工作时紧张,随说不上慢条斯理,有条不紊,但,怎么也紧张不起来,前年如此,去年如此,今年更是如此;是牵挂?内疚?还是无奈?也许都是;做什么事都提不起精神,看着一样东西默默发呆,发呆。。。

默默坐在客厅里,看着屏幕,音乐一丝一丝滑过,罗密欧与朱丽叶的曲子哀婉,凄美。。

脑子依然是父亲的身影,没有了我上高中时父亲送我上学时的年轻,没有了那时的年轻和风发,现在的父亲依然身强体健,但父亲的脸上也挂满了岁月的痕迹;没有母亲,偌大的一个院,四五节房子,只有父亲一人,好像有点空荡,尽管父亲是个很乐观的人,我的眼睛有点潮湿。。。

父亲到车站送我

初六来广州时,我和父亲两个人到火车站,我们还是找了人少的地方放下了行李,父亲靠着墙蹲在那里,有一个没一个吃着花生,看着火车站广场上去广州的人,讲一些鸡毛蒜皮的小事,时间不知不觉中到了上车时间,(发车时间是1100,提前半个小时上车),我又等了一会,到1040时,我告诉父亲要上车了,不然来不及了,脱了身上穿的袄,到广州很少穿袄的,所以在家里穿;进了候车厅,我故意站在最前面,父亲在大门的门帘边注视着我,我站到了门帘后面,父亲掀开门帘向里看,问我感冒的情况,刚说了两句被门口看门的工作人员给制止了,门帘重新合上,半透明的门帘外父亲依然找机会掀开门帘问我冷不冷,要不要把袄穿上,我说里面人多,不冷的,爸,放心,没事的;随着人流我加入上车的队伍,父亲又跑到门南边的窗户,努力向里张望着,我赶紧向父亲挥了挥手,父亲看到了我,也向我挥挥手,回应下;父亲还是怕我冷,感冒没好,又脱了很厚的衣服,要我还是把袄穿上吧,我是坚持不穿,嫌麻烦穿上袄。先从第9车厢开始上车,然后第10,最后到我们第11车厢,队伍开始缓慢前进,父亲一直在窗户上看着我,并和旁边的人不时交谈,我给父亲挥挥手,父亲看到后也立刻回应,我一直盯着父亲,心里不知道是什么滋味,我要一直看着父亲,不然我明年回来父亲又长了一岁,要把父亲的样子刻在我的心里。。。被队伍推着移动,我的目光还是看着供养我读书成人的父亲,我从一个不谐世事的小男孩,一个上小学经常被欺负的小男生,然后父亲就带我去别人家里评理,一个经常小时候坐父亲自行车外出的小孩,一个经常在家里把收音机和表拆的零零碎碎,爱问父亲为什么的小男生,一个经常小学数学要父亲帮忙的小男生,一个小时候被父亲带着经常看病的小孩。。。开学,上学,暑假,寒假,又开学,,,20多年反反复复。。。

时间也快到了十一点,我也登上了车,找到了座位,幸好是靠车站这边的,透过模糊的玻璃我看到火车站大门口的人群中有一个身影很亲切,很熟悉,哦,是父亲;一定是,掏出手机,拔父亲的手机,并一直挥着手,父亲没有注意手机,一直处于无接听的状态;扭开开发,我一下把车窗玻璃给提了上去,我把手伸出去使劲挥手,还在一直拨着手机,突然来了一个女的,一下爬到我们桌面上,并把头伸出车窗去,我的手也没法挥了,当时没反映过来,后来真想把她给扔出去!只有一直打手机,还好,这次父亲接到了手机,我尽量把手伸出去并告诉父亲,父亲门口的人群中一边和我讲电话,一边挥手;电铃响了,父亲在电话里问我车上冷不冷,感冒怎么样了,别冻着了,在父亲眼里,我永远是个孩子,永远是个孩子,火车开始慢慢移动,一点,一点。。。

 

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
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