大二结束了,是不是该说点什么

本文作者回顾了自己充实的大二生活,参与了多个项目并保持了良好的学业成绩。同时,作者也反思了学习方法和个人成长的问题,强调了深入思考的重要性,并分享了在写博文、人际交往等方面的经验。

我们是7月2号考试结束,本来打算考完就总结下大二的生活,由于各种杂事耽搁了,不得不搁浅。今天有些空余时间,还是写篇总结吧。


整个大二说起来过得还算充实,做了三个项目,学业上没有耽搁,生活过得也不错,但总感觉缺少了些什么。我是一个还算努力的学生,但感觉有些工作心有余而力不足。很多困难的东西望而止步了,这点应该改善。没有更高的目标,就没有更大的进步。在做项目时,考虑问题的解决办法多于考虑问题本身。这点我觉得有很大的问题,遇到问题只知道去寻求答案,而没有深刻思考问题是怎么产生的,以后就只能成为解决问题的大拿,却不能成为技术上的大牛。所以以后要多想想为什么。


写博文方面,依旧坚持。当我遇到问题就会记录下来,思考,分析,解决,总结。这样下来收获真的好大,希望自己坚持下来。不要害怕你写得文章是多么的臭,只要肯分享,不要在意自己博文的质量。等以后积累的知识多了,自然写的博文会上档次。向其他博友能学到很多东西,这种相互学习的感觉挺不错的。





学习方面,总感觉学来的东西空洞无味,甚至觉得毫无意义。可能这种想法有些片面吧,但我们专业实践性很强,纯理论的东西用得地方太少。可能以后会遇到,现在学习是为以后的发展打下坚实的基础,让我们的羽翼变得更丰满。再说说考试吧,只能说很无语,如果能取消考试的形式,而非卷面考试,寻求其他方式考查学生,这样会好些吧。纸上学来终觉浅,绝知此事要躬行。没有实践的理论都是浮云。


生活方面,依旧发扬勤俭节约的优良作风,没有乱花钱。大二收获最大的就是良好的习惯。现在每天坚持锻炼已经成为了我生活的一部分。当好习惯融入你的生活,并一直坚持下去,日积月累,你会有很大的收获的。


为人处事方面,有很大的进步。以前我都是很少和别人沟通的,现在好多了,和大多数同学都能谈得来,并且有几个铁杆哥们。不要小瞧这些人脉,在当今社会,信息和人脉是成功的两大法宝。和大家有说有笑的日子很温馨,很难忘。还有以后要慎交朋友,你交的朋友是怎么样,你就会发展成他们那样。现在的我变得有些圆滑,不像以前不会说话处处得罪人。一个的社交能力很大程度决定了你能走多远,所以有时间多看看为人处事、心理学、管理学方面的书籍。


情感方面,亲情更加浓厚,友情遍地开花,爱情依旧一片空白。有非常爱我的父母,有一个关心我爱我的好妹妹,有一大群良师益友,却没有一个我爱或者爱我的她。但我感觉这样挺好的,以后回忆或许会有遗憾,但是在正确的时间里做了对的事,总比在错的时间遇上错的人好。但也不排除遇到对的人,等遇到后再说吧,我是相信缘分的,当缘分到了,自然一切很自然。一个人的生活,我照样过得很好。


下学期就大三了,大三基本上都是专业课,希望自己好好学。大三结束你的水平能决定你的第一份工作。整个大四我们没有课,就只有毕业设计,其余时间都是实习。希望自己不要辜负了父母、老师、朋友的期望。


且行且珍惜,前方的路还很长,一步步地走,坚实稳妥。路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。









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。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研究方法及创新概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新。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常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特、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、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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