趁着年轻,拼命努力

空间里看到这样一段文字,颇有感触,分享给大家,希望能够激励迷途中的你,为了自己和家庭,毫不犹豫的努力,即使前路狂风暴雨,定当负重前行,百炼成钢。没有等出来的成功,只有拼出来的辉煌。


为什么年轻时要多赚钱?这是我听过最好的答案




Part 1

那年,你23岁。第一次去女朋友家,见父母。

其实,以前你们也见过,在视频里。这次不一样,是女朋友父母的盛情邀请。

坐在满满的一桌饭菜前,场面太正式,你有些隐隐不安。

餐过半程,女朋友的父亲,果然开始提问,先是些无关紧要的话题,然后话锋一转:

大概什么时候买房?

旁边,女朋友的母亲,也漫不经心说,隔壁家老刘的准女婿,刚买了套三室两厅。

你不知道,说些什么才好。你脑袋里,满是那张每月4000的工资卡。

然后,气氛就冷了。你匆匆吃完饭,找了个公司有事的借口,当天就返程了。

一个星期后,你约了女朋友出来,平静地分了手。

她的泪水,就像决堤的坝,但你仍然冷静的走了。

不是你冷静,而是你开始懂得,谈不起钱的爱情,注定走不远。

爱情中可以没钱,但结婚不行。



Part 2

你26岁了,你终于有了些积蓄。

这三年,你去了新的城市,换了新工作。你曾拼命陪客户喝酒,也曾加班到天亮。

你的工资翻了两倍,某个时刻,你甚至感觉全身充满了力量。你决定去买房。

含着职业微笑的销售顾问,带你去了样板间。

南北通透的户型,小区绿化很好,推开窗,你就能看到远方的山脊线。

但问了总价,你就沉默了。房子涨价的速度,太快了。

你慢慢走回家,决定过些日子,房价降了再买。但你打开朋友圈,看到的第一条动态,就是市民连夜排队买房。

你知道,还不出手,可能再也追不上房价了。

你狠下心,给父母打电话,拿来了他们的10万养老钱。你给所有的亲戚打电话,陪着笑脸,向他们借钱。

三天后,凑够了首付,你去签了购房合同。

按上指印的那一刻,你的眼睛酸了。

有钱多好啊。

你开始懂得,有钱,就有家,你就有稳稳的确定感。



Part 3

离28岁只有四个月的时候,你失去了工作。

是被动的失业,集团公司撤销了华南办事处,象征性地补偿后,你被遣散了。

你开始重新找工作,从这个城市的南边,奔波到北边。

你突然发现,过了30以后,工作越来越难找了。

要么是薪水太低,要么是要求太高,一大群刚出校门的大学生,等在面试室外,随时准备把你PK掉。

还完3个月的房贷,你突然发现,卡里只剩下1000块钱了。

幸运的是,你终于赶在28岁前,找到了新工作。

虽然公司距离住的地方,有点远,但一切看起来,都是有希望的样子。

所以,28岁生日那天,你特意给自己点了一个小小的蛋糕。烛光里,你安静的许愿。

不是为了犒劳自己。

而是你开始懂得,有时候,稳定的收入,也是有温度的。

它能免你惊,免你苦,免你无枝可依。



Part 4

转眼,你32岁了,成了别人眼里的中产。

日子过得波澜不惊,一切都走上了正轨,孩子也已经3岁,该上幼儿园了。

你有两种选择:楼下的双语幼稚园;或者是把他送到隔壁安置小区,那里也有一家民营的幼教机构。

前一家,每月费用4000,有外教。后一家,1800就够了,老师都是中年的阿姨。

你在电脑上,看了一晚上的关于幼儿园的负面新闻,第二天早餐时,你和妻子说:

就去那家4000块的优质幼儿园吧。

你没有和妻子说,这段时间,公司正在进行岗位调整。

你准备申请调岗,从现在悠闲的办公室工作,调到一线工作部门。虽然会累些,但收入会增加不少。

知道调岗的消息后,妻子果然抱怨了你,说你不自量力。

你没有辩解,相反你在心里笑了。

因为你开始懂了,累是累些,但至少在孩子需要时,你不会囊中羞涩,你不会让他在起跑线上就输了。



Part 5

又过了三年。

所有的事情,都在向好处发展,你甚至有了野心勃勃的计划,等父母都退休了,就把他们接到身边来。

但清晨,母亲的电话就来了,父亲在晨练时突发脑溢血,县城的医院束手无策。

你疯了地开车,往老家赶,把父母接到了你住的一线城市里。

你相信,这里有优质的医疗资源,有一流的医生,一切会重新回到原来的样子。

在那家三甲医院里,科室里的医生,果然都给出了肯定的回答,你的父亲,也一天天好起来。

但每天几千块的支出,很快就让你感觉到了压力。父亲的医保证,在这里形同废纸。

两个月后,父亲坚持要出院。你不肯,但父亲用含糊的固执的声音告诉你,剩下的,就是康复训练了,老家也可以,哪里都一样。

你送他们回家,平时三个小时的路程,你开了六个小时。

因为你总是忍不住,想爬在方向盘上想哭。

父母老去的速度,比你想象的快多了。

你开始懂了,钱有时也是孝心。如果你有足够的钱,就不会对父母无能为力。



Part 6

如果你没有经历过买房,你不会知道钱有多重要;

如果你没有经历过家人生病,你不会知道,钱是多么不可或缺;

如果你没有过月薪三千的生活,你不会知道,赚钱是为了什么。

在《亲爱的安德烈》里,作家龙应台有一段话说的很好:

“孩子,我要求你读书用功,不是因为我要你跟别人比成绩,而是,我希望你将来会拥有选择的权利,选择有意义、有时间的工作,而不是被迫谋生。”

同样,为什么年轻时要努力赚钱?

不是为了成为富豪,也不是为了享受。

而是有一天,你有底气说,我可过上更好的生活;

你也有底气对亲人说,亲爱的,别怕,一切有我。

王尔德说:

“我年轻时还以为金钱最重要,如今年纪大了,发现那句话一点不假。”

千万别在年轻时假装不爱钱,你应该更努力一些。

我们努力赚钱,就是为了不对亲人无能为力,就是为了能够对世界说“不”。

你为什么年轻时要多赚钱?这是我听过的最好的回答。


***************************************只要思想不滑坡,办法总比困难多**********************************


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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