周五晚上,难得没下雨

一夜惊魂:突发胃病的经历
  
周五晚上,难得没下雨,心情很好,自己动手做了晚饭吃,之后去附近的嘉定山转了一圈,回来的路上七点多钟,同屋的小姑娘打电话过来,说天气很热,一起去吃冰。
 其实不想去,但不想破坏小姑娘的兴致,一起去了。到了冰激凌店,小姑娘要吃碎冰,我说不想吃碎冰,吃冰淇淋。小姑娘在旁边一个劲劝这个店的碎冰有多好吃,最后擅自给我点了个芒果的碎冰。
 吃了一大半,到了家躺在床上,和小姑娘一起看电视,吃了几个前两天买的桃子,又吃了几个今天的扁桃,吃了一些瓜子和零食。十点半的时候小姑娘回自己屋子,我也关灯睡觉。
 感觉屋子很热,十二点的时候醒过来。从胃里往上泛酸水,难受。以前的时候有那么两次泛胃酸,过一会就没事了。这次感觉泛的有些厉害。我有些害怕,想问问朋友这样子应该怎么办,是不是应该吃点东西压一压。打开手机,先发了个短信给一朋友,没回,大概是睡了。后来发了个短信给张国栋,问他睡了没,他没给我回短信,给我打来电话,但没等我说话,就把电话给挂掉了。还发了个短信给同事,他让我喝点热水,躺下睡会就没事。
 我喝了点水,还没躺下,就开始吐,吐的满地都是。我打开窗户,趴在窗边,隔几分钟就会泛胃酸,又开始吐。以前不知道,吐的感觉真的是难受的要命,吐着的时候有种要窒息的感觉,真害怕一口气上不来死掉。我看了一下表是十二点半,穿上衣服,看了一下手机,把手机簿上的人名全部看了一遍,发现能在凌晨陪我去医院的朋友没有几个,而且仅有的这几个都不在青岛。出了门,在外边犹豫了一会,小姑娘周六要上班,不大好意思叫醒她。我一个人下了楼,外边没有想像的那么可怕。在路边吐了几次,吐的感觉非常难受,不是疼,就是难受。真想一头撞在墙上,撞晕了,不醒人事,就不会吐了。家附近的诊所都关了门。我打了辆车,告诉司机,往市立医院跑,如果路上有夜间营业的诊所就停下来。司机车开的很慢,开一会停下来让我吐会,我在趴车上哭,司机说他也有胃病,也经常泛胃酸。说去了市立医院也没用,胃病跟别的病不一样,不可能立刻打针,立刻见效。顶多是拍片,开药。他把我带到一个小的诊所,买了些药,我拿着药,刚吃下去,立刻吐出来,完全不管用。那个出租车司机说可能是上火,给我捏了一下脖子和肩,捏的发紫,感觉舒服了很多,半个小时没吐,我以为好点了,刚要回家,结果又开始吐,衣服上头发上都是那种令人作呕的味道。司机说要不你到海边去吹吹风吧,那边空气可能好点。我难受的要命,答应了那司机的话。我不认识路,到了之后觉的好像是第一海水浴场,海边没有几个人,很空旷。我做在沙滩上,跪在沙滩上吐,死去活来,吐完后一点劲都没有,想躺在地上,但幸好神志还清醒,觉的有些不安全,虽然司机上了年纪,但是还是不放心,我又翻了一遍电话簿,给一个以前同事打电话,那个人刚好和朋友有聚会,凌晨三点居然正好在回家的路上,还没睡觉。接到我的电话,说立刻赶过来。我打开钱包,钱包里只有一百八十几块钱,我抽出那张一百的,剩下的都给了那司机,不知道打了多少钱的表,但是耽误了他将近三个小时。我跟司机说让他回去,一会我同事过来送我回去。司机说等我同事来了再把我们一起稍回去。
 同事和他朋友很快就过来了,司机把我们送回家,同事帮我倒了点水,不怎么吐了,就是头疼的厉害。过了一会,让同事回去了。在床上翻来覆去,好不容易睡着,七点半醒了。小姑娘进了我屋子,吓了一跳,埋怨我没叫醒她,要请假陪我去医院,我跟她说不去医院,我要去招聘会,福泰广场的外企招聘会一月一次,我等了很久了,小姑娘没办法,上班去了。
尽管全身都是酸味,会熏着招聘会的人,但没有一点力气,不想洗澡,洗刷了一下,穿上干净的衣服,想早点出门去理发店找人先洗一下头发,吐的时候都粘到头发上了,出家门的时候九点半,正好是雨下的最大的时候。我以为身体已经好些了,不会有事了,结果撑着伞刚下楼,又开始泛酸吐,不一会又开始吐,没有东西能吐出来,干吐。以前以为牙疼是最痛苦的,现在才知道呕吐才是最难受的。我心情糟糕到了极点,把伞摔在一边,把包也甩了,淋在雨里,半跪在路边的地上吐,吐完,什么都不想,在雨里淋了一会,重新把伞和包捡起来,从包里掏出面巾纸,把脸擦了擦,整了整头发和衣服,幸好雨下的很大,周围没有人,不然人家会把我当成疯子。不去招聘会了,去医院。到了诊所,把情况跟医生说了一下,医生说本来胃就不大好,大热的天又随便吃东西,还吃碎冰,胃肯定受不了。说什么胃肠炎什么的,让我打点滴,结果从10点一直打到下午的3点。折腾了一个凌晨,正好躺在医院的病床上好好睡了一觉。医生没给我开药,光打了吊瓶,还让我一整天不吃东西,我自己跟医生提议去粥店喝碗粥行不行,医生笑着说好,去三宝粥店喝了碗地瓜粥,大概喝的太多了,出了门觉的胃很难受,从三宝粥店到我住的地方,居然蹲下歇了三次,回到家也没有打扫,就躺在床上歇了两小时,起床的时候感觉好很多了。拿一些报纸费杂志把地面稍微清洗了一下。洗了洗吐过的脏衣服。七点多一点,美艳打电话过来说要搬家没地方睡,到我这里来蹭一晚,虽然地面都没拖,屋里全是酸味,但不好意思拒绝。八点的时候,赵和美艳两个人来了,坐下说了会话。赵回去了。我和美艳聊了聊,10点半的时候,开始搭地铺,把地板上铺了很多废简历,把床垫子拖下来,铺好床,照顾我是病号,美艳睡地板,我睡床上。
 大概在医院睡多了,一时睡不着,和美艳聊天。美艳被同屋住的护士打了,美艳是个标准的淑女,长那么大从来没有和人红过脸吵过嘴,忽然被人抓着头发拳打脚踢,不仅仅是疼,可能吓也吓坏了。原来赵也住在那个屋里,跟那护士吵,一星期前搬走了。她明天也要搬走。护士,职业病吗,可怕。冯也说他在网络游戏上认识的两个护士非常急躁,很可怕。
  今天早上醒的时候七点多,躺床上和美艳聊天,美艳说她和我老乡赵开始交往了,三个星期前开始交往的。真替他们高兴。我博客上有他们俩的照片,很有夫妻相。两个人性格脾气心眼都很好,能走到一起真好。
九点起床洗刷一下,熬了稀饭算早饭,吃完美艳去台东了,我把屋子的水泥地面拖了五遍,还是有股味,打扫了一下屋子,厨房和洗手间,洗澡,泡了一盆衣服。弄完,要出门看了一下表,是下午一点。
  一切又恢复正常了,又要开始为工作生活前途烦恼了。
  那个凌晨,做在出租车上,我祈祷车开的快点,发生交通事故,把我撞晕,不会呕吐,不会难受。现在看来,幸亏没有发生交通事故,呕吐虽然难受,但是忍过去了也就好了,真要是发生交通事故,可能就永远不会难受了。这个世界再怎么不好,还是有值得人留恋的地方。
 
 
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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