每天前进30公里

       在1911年12月之前,没有哪个地球人到达过南极点,所以这是一百年前所有最伟大的探险者、所有最有探险精神及有此梦想的人最想做到的事情。
  
  最后有两个团队竞争,一个是来自挪威的阿蒙森团队,另一个是英国的斯科特团队,他们都想率先完成这个壮举——到达南极点。阿蒙森团队有5个人,斯科特团队有17个人。这两个团队差不多都是1911年10月在南极圈的外围做好了准备,准备进行最后的冲刺。结果是,阿蒙森团队在两个多月后,也就是1911年12月15日,率先到达了南极点,插上了挪威国旗;而斯科特团队虽然出发时间差不多,而且人数占优,可是他们晚到了一个多月。
  
  阿蒙森团队率先到达南极点之后,又顺利地返回了原来的基地。而斯科特团队因为晚到,回去的路上天气非常差,不断有人掉队,最后没有一个人生还。
  
  事后有人总结分析两个团队的策略和准备,可以看到非常重要的区别:阿蒙森团队虽然人少,但是物资准备非常充分,他们有3吨的物资;而斯科特团队的人多,但是准备的东西少,他们只有1吨的物资。
  
  1吨的物资够吗?如果过程中不犯任何错,刚好够。当你的计划订得太紧的时候,其实是非常危险的。
  
  阿蒙森团队准备的物资有很大的富余量。他们充分估计到环境的困难,做好充足的准备,给自己留下了犯错的空间。
  
  阿蒙森团队的成功
经验,最后可以总结成一句话:不管天气好坏,坚持每天前进大概30公里。在一个极限环境里,你要做到最好,但是,更重要的是,你要做到可持续的最好。
  
  相反,从斯科特团队的日志来看,他们是一个比较随心所欲的团队,天气很好就走得非常猛,可能一天走四五十公里甚至60公里,但是天气不好的时候,他们就睡在帐篷里,吃点东西,诅咒坏运气,诅咒恶劣的天气,等着天转晴再前进。
  
  不管环境好坏,不管容易与否,坚持每天前进30公里,这是两个团队本质上的区别。
  
  那么,我为什么讲这件事情呢?因为我觉得它跟今天我们所处的环境、我们要干的事情有很多相似之处。
  
  我们要做好充足准备,不管外界环境好坏,不管所谓运气好坏,不怨天尤人,坚持自己的计划,每天前进一点点。只要能做到这一点,到明年的今天再回顾,你就会发现,我们已经前进了一大步。
# P1081 [NOIP 2012 提高组] 开车旅行 ## 题目描述 小 $\text{A}$ 和小 $\text{B}$ 决定利用假期外出旅行,他们将想去的城市从 $1 $ 到 $n$ 编号,且编号较小的城市在编号较大的城市的西边,已知各个城市的海拔高度互不相同,记城市 $i$ 的海拔高度为$h_i$,城市 $i$ 和城市 $j$ 之间的距离 $d_{i,j}$ 恰好是这两个城市海拔高度之差的绝对值,即 $d_{i,j}=|h_i-h_j|$。 旅行过程中,小 $\text{A}$ 和小 $\text{B}$ 轮流开车,第一天小 $\text{A}$ 开车,之后每天轮换一次。他们计划选择一个城市 $s$ 作为起点,一直向东行驶,并且最多行驶 $x$ 公里就结束旅行。 小 $\text{A}$ 和小 $\text{B}$ 的驾驶风格不同,小 $\text{B}$ 总是沿着前进方向选择一个最近的城市作为目的地,而小 $\text{A}$ 总是沿着前进方向选择第二近的城市作为目的地(注意:本题中如果当前城市到两个城市的距离相同,则认为离海拔低的那个城市更近)。如果其中任何一人无法按照自己的原则选择目的城市,或者到达目的地会使行驶的总距离超出 $x$ 公里,他们就会结束旅行。 在启程之前,小 $\text{A}$ 想知道两个问题: 1、 对于一个给定的 $x=x_0$,从哪一个城市出发,小 $\text{A}$ 开车行驶的路程总数与小 $\text{B}$ 行驶的路程总数的比值最小(如果小 $\text{B}$ 的行驶路程为 $0$,此时的比值可视为无穷大,且两个无穷大视为相等)。如果从多个城市出发,小 $\text{A}$ 开车行驶的路程总数与小 $\text{B}$ 行驶的路程总数的比值都最小,则输出海拔最高的那个城市。 2、对任意给定的 $x=x_i$ 和出发城市 $s_i$,小 $\text{A}$ 开车行驶的路程总数以及小 $\text B$ 行驶的路程总数。 ## 输入格式 第一行包含一个整数 $n$,表示城市的数目。 第二行有 $n$ 个整数,每两个整数之间用一个空格隔开,依次表示城市 $1$ 到城市 $n$ 的海拔高度,即 $h_1,h_2 ... h_n$,且每个 $h_i$ 都是互不相同的。 第三行包含一个整数 $x
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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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