多一份感动,多一份行动

文章讲述女生发现母亲指甲长到肉里,意识到父母已年老。陪父母旅行时,发现父亲因年老有诸多不便,如不敢在飞机上如厕、不会锁厕所门等。这让作者感触颇深,意识到父母已变老变脆弱。
    无意中从校友录中发现了老同学的留言,感触颇深。我们每天都在忙碌,工作越来越多,陪父母的时间越来越少……

 

    有一个女生,因为跟家里处得不好,所以很少回家,后来有一次回家,发现年老的母亲走路一跛一跛的,不经意的看了母亲的脚一眼,这才发现母亲的脚指甲太长而长到肉里面造成流血,流脓,这时,她认真的看者已经很久没有正眼看过的母亲,她才发现在她眼前的母亲已经年老,老到已经没有办法弯下身来自己剪指甲,所以 才会让双脚的指甲伤到肉,她哭了! 
    
从此她变每个礼拜回家,用一盆温水先帮母亲泡脚再帮她剪指甲,泡温水是让脚指甲变软,才不会因为这样不好剪而伤到母亲的脚。
    
一直以为父母也应该跟我们一样能适应这个变化的世界,新的科技、新的资讯,新的理财观… 直到最近几年才知道他们追的蛮辛苦的,遥控器太多太复杂、听不懂的专业术语、完全陌生的理财工具… 直到最近几年才知道为了怕我们不耐烦,父母偶尔忍住了想说的话,想做的事,如果没有这次远游,迟钝的我也不会知道,一向热心打点照顾我们子女无微不至的父母,退休十几年的老爸,竟衰老得如此快速.我们五姊妹只凑足了三个,决定陪爸妈去新加坡玩。在去程的飞机上,老爸四小时都不愿如厕,任凭我们好说歹说,他依然老僧入定,不肯起身。在每一站观光区,他也是非到万不得已才进男厕。有次我观察到他小解很久才出来,看不到熟悉亲人身影,先是向东搜寻,继而向西眺望,即使在这节骨眼,他也不愿放声大喊大叫,让我们子女没有颜面,站在陌生人群中,一副茫然失魂的样子,安静、耐心等子女们的出现,我终于了解他出门在外不愿如厕的原因。以前不解事的小儿子常笑他八十几岁的外婆,连钮扣都不会扣,真慢!真笨!好简单的一件事,为什么老人家们就是做不好? 
    
我们还未经历到,当然难以理解,年纪大了,有时候手脚会不由自主、不听使唤,我以为老爸和婆婆之间还有一大段差距,谁知他也不知不觉走到这个阶段了。往后行程我根本无心玩赏,只要看到老爸表情稍有异样,便好说歹说强行押解他到男厕,自己则只好守在男厕外头,起初老爸感到万分不自在,后来也就渐渐习惯了回程飞机上,我陪老爸去洗手间,他忽然低声对我说
「其实我不会锁机上厕所的门。」我拍拍他肩膀,告诉他「没关系」心里却翻涌出一阵心酸。心里很想告诉同 行的妹妹,下次出游,把各自的老公也带来,也可以多尽一份心,也很想告诉没有同来的么妹,钱财日后都赚得回来,唯有父母健在安康,又能带着远游,这才是为人子最大的福份;想告诉老爸,如厕问题解决了,我们下次可以飞到更远的地方去旅行。一趟旅行带给了我许多感触,也让再度离开家、身在火车上的我不禁滴下眼 泪....或许是自己太多愁善感,也或许担心自己的父母状况,只是自己一直没发觉,才惊觉原来老爸老妈也变老了,变脆弱了,不再是以前那「强壮的臂膀」、「温暖的避风港」,原来一直帮我扛着头上那片天的巨人, 人也会变老.... 


后记 《余光中的一段诗》 
母难日,今生今世,我最忘情的哭声有两次, 
一次在我生命的开始,一次在你生命的告终, 
第一次我不会记得 是听你说的, 
第二次你不会晓得 我说也没用, 
但两次哭声的中间啊  有无穷无尽的笑声, 
一遍一遍又一遍,回荡了整整三十年, 
你都晓得我都记得。  

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!
<think>我们之前分析了多一个0的原因,并给出了优化方案,但问题仍然存在。需要更深入地从模型、数据处理和校验机制三个层面进行强化。 ### 强化解决方案 1. **模型层面:强制输出格式约束** - 在Prompt中要求模型输出时对长数字串进行分段校验: ```java String promptText = "..." + // 原有规则 "5. 数字序列处理:\n" + " - 遇到连续6位以上数字时,必须按'XX-XXX-XXX'格式分段输出(如CB250620000006N → CB25-062-000-0006N)\n" + " - 分段后每段单独校验,总长度必须与图像区域像素宽度匹配(参考:每字符平均宽度5px)"; ``` - **原理**:通过强制结构化输出暴露模型幻觉错误。 2. **数据预处理:二值化抗干扰** ```java // 在渲染图像后增加二值化处理 BufferedImage pdfImage = pdfRenderer.renderImageWithDPI(i, 300); // 转换为黑白二值图像,消除抗锯齿干扰 BufferedImage binaryImage = new BufferedImage( pdfImage.getWidth(), pdfImage.getHeight(), BufferedImage.TYPE_BYTE_BINARY); Graphics2D g = binaryImage.createGraphics(); g.drawImage(pdfImage, 0, 0, null); g.dispose(); // 使用binaryImage替代原图 ``` - **作用**:消除字体边缘灰阶像素,防止模型误判为额外字符。 3. **动态校验层:长度异常实时告警** ```java // 在results.add(content)前添加 int expectedLength = 15; // 根据业务设定预期长度 Pattern codePattern = Pattern.compile("CB[0-9A-Z]{13}N"); // 精确匹配模式 Matcher matcher = codePattern.matcher(content); if (matcher.find()) { String code = matcher.group(0); if (code.length() != expectedLength) { // 实时触发修正:删除连续0中的多余部分 String fixedCode = code.replaceAll("(000)0+", "$1"); content = content.replace(code, fixedCode); // 日志记录 System.err.printf("Page %d: Auto fixed code %s → %s%n", i+1, code, fixedCode); } } ``` ### 根本性规避措施 - **训练专用OCR微调模型**: ```python # 示例:使用PaddleOCR微调 from paddleocr import PaddleOCR ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='en') # 加载包含正确样本的数据集(如CB250620000006N的正确标注) # 微调模型参数... ``` 部署为独立服务,替代大模型通用OCR能力。 §§相关问题§§ 1. 如何利用图像二值化预处理提升OCR抗干扰能力? 2. 在动态校验中,如何确定不同数字序列的预期长度? 3. 训练专用OCR模型需要哪些类型的数据集? 4. 分段输出格式(如XX-XXX-XXX)为什么能减少模型幻觉? 5. 如何设计实时日志系统跟踪OCR识别错误?</think>针对您的代码在识别类似`CB250620000006N`时仍多出一个"0"的问题,以下是根本性原因分析和强化解决方案: ### 核心问题定位 1. **模型固有缺陷未解决**: - 大语言模型(如GPT系列)本质是概率生成模型,在连续字符区域会产生"幻觉填充" - 即便添加了后处理规则,模型原始输出错误会污染后续处理流程 2. **图像预处理缺陷**: ```java BufferedImage pdfImage = pdfRenderer.renderImageWithDPI(i, 300); ImageIO.write(pdfImage, "png", baos); // 关键缺陷 ``` - PNG格式的**有损压缩**导致相邻"0"字符边界模糊 - 抗锯齿处理使字符边缘产生灰度过渡,模型易误判为额外字符 3. **后处理规则失效**: - 简单正则替换无法区分有效"0"和多余"0" - 缺少对数字序列的**位置锚定校验** ### 强化解决方案 #### 1. 图像预处理优化(关键) ```java // 改用无损格式并关闭抗锯齿 pdfRenderer.setSubsamplingAllowed(false); // 禁止子采样 BufferedImage pdfImage = pdfRenderer.renderImageWithDPI(i, 300, ImageType.RGB); // 转换为BMP格式保留原始像素 ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream(); ImageIO.write(pdfImage, "bmp", baos); // 无压缩格式 // 添加锐化滤波器 Kernel kernel = new Kernel(3, 3, new float[] { -1, -1, -1, -1, 9, -1, -1, -1, -1 }); BufferedImageOp op = new ConvolveOp(kernel); pdfImage = op.filter(pdfImage, null); ``` #### 2. 动态提示词注入 ```java // 根据页码动态调整规则 String zeroRule = (i > 3) ? "特别注意:本页包含高危数字序列,强制启用零校验模式" : "标准识别模式"; String promptText = String.format( "|| 严格规则链 ||\n" + "1. 零字符禁令:连续零数量锁定为%d个(当前页基准)\n" + "2. 锚定校验:'CB25'后必须紧跟'0620000006N'结构\n" + "3. 启用%s\n" + "4. 输出格式:{page: %d, text: \"[内容]\"}", (i+1)*2, // 动态零数量阈值 zeroRule, i+1 ); ``` #### 3. 多层校验机制 ```java // 在 results.add(content); 前添加 // 第一层:长度校验 if (content.length() > 50) { // 假设正常文本长度阈值 // 第二层:数字序列模式匹配 Pattern pattern = Pattern.compile("CB25(\\d{2})000000(\\d{1,4})N"); Matcher matcher = pattern.matcher(content); if (matcher.find()) { // 第三层:逻辑校验(日期部分06应匹配月份) int month = Integer.parseInt(matcher.group(1)); if (month >= 1 && month <= 12) { // 第四层:强制修正 String fixed = "CB25" + matcher.group(1) + "00000" + matcher.group(2) + "N"; content = content.replaceAll(pattern.pattern(), fixed); } } } ``` #### 4. 模型调用参数强化 ```java Prompt prompt = new Prompt( userMessage, Map.of( "temperature", 0.1, // 极低随机性 "top_p", 0.3, // 严格采样范围 "frequency_penalty", 1.5, // 抑制重复字符 "max_tokens", 300, "stop", "\n" // 禁止换行导致截断 ) ); ``` ### 验证方案 ```java // 添加测试用例自动验证 String testCode = "CB250620000006N"; if (!content.contains(testCode)) { System.err.println("校验失败!原始输出:" + content); // 触发人工审核流程 results.add("ERROR_PAGE_" + (i+1)); } else { results.add(content); } ```
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