润乾——根格

根格(报表首格) 报表左上角的灰色单元格称为报表首格,也称为根格。它用于存储描述整个报表的属性。如下图所示


根格(报表首格)的书写规则为:`0 这里要强调的是 `0而不是‘0

主格和附属格

单元格进行扩展的过程中,缺省情况下,相对于其右(下)边的单元格而言,扩展格是主动复制的,被称为其它格(其右/下的格)的主格,而其右(下)的单元格是被动跟随复制的,被称为扩展格的附属格或子格。主格和附属格是相对的概念,即某格是另一格的主格或附属格,不存在单独的主格和附属格。 从主格的定义中看,显然只有扩展格才能是其它格的主格!

要注意的是,在缺省情况下,扩展格左(上)的格并不是其附属格,只有右(下)的格才是其附属格。 特别地,某个单元格的主格属性可以人为被改变。

供应链协调主管(能源/化工)​我真的适合该岗位吗,从八字五行,调候、局、神煞各方面分析 好的,我现在需要帮用户分析他的八字报告。首先,我要仔细阅读用户提供的八字信息,确保自己理解每个部分。用户的八字是庚辰、戊子、庚申、乙酉,日主是庚金,属龙,男性。据基础命理规则,我需要先确定他的五行强弱和用神情况。 首先看日主庚金,生于子月,子月水旺,但冬季金处于死地。不过,地支有申酉辰,都是金土的支持,尤其是日支申为临官,时支酉为帝旺,金的力量应该很强。天透出庚金比肩和戊土偏印,还有乙木正财。看起来金很旺,土也有生扶,水在月支,木在时,火则完全没有出现。 接下来分析调候用神,八字中提到调候用神是丙、丁、甲。冬天出生需要火来暖局,但原局无火透,只有地支藏中有丙火(比如月支子水藏癸,但子月水旺火弱)。所以调候方面可能不足,需要大运或流年补火。 然后看财星,正财在时乙木和年支辰中藏乙木。但木的力量较弱,因为乙木坐酉金被克,辰中的乙木也被辰土中的戊土克制。所以财星不算强,可能需要生扶。 接下来分析十神关系。日主庚金身强,喜用神应该是克泄耗,即火、木、水。但原局火弱,所以可能喜木来生火,或者水来泄金。不过水在月令已经很强,形成金生水,水又生木的流通。但需要防止水多金沉,木被冲克。 大运方面,用户目前可能在庚寅大运(2013-2022)或刚进入辛卯大运(2023-2032)。当前时间2025年,可能是在辛卯大运中,劫财透,地支卯木为正财,但卯酉冲,可能带来财运波动。需要结合流年来看,2025乙巳年,乙木正财透出,地支巳火为七杀,可能有机会但也有压力。 用户可能关心事业或财运,因为时正财,日主强,适合求财。但原局财星弱,需要大运流年扶持。接下来是壬辰大运(2033-2042),食神透出,地支辰土,可能利于才华发挥,但辰为印,可能增加土的力量,需注意土多埋金。 夫妻宫为申金,比肩坐临官,可能配偶个性强,但申子辰合水,配偶宫被合,可能婚姻较稳定,但需注意比劫夺财的情况。子女宫在时柱,酉金劫财,子女星为火,原局无火,可能子女缘较晚,需火运来助。 神煞方面,时柱有桃花,可能有异性缘,但劫财坐桃花,需防感情纠纷。日柱禄神,主自立自强,但四废可能带来精力不足的情况。 总结来说,用户八字金旺,需要火来调候,木来生火,水来流通。大运目前走辛卯,劫财克财,需谨慎理财。未来壬辰运食神生财,可能财运提升。建议从事与木火相关的行业,如教育、文化、科技等,同时注意身体健康,特别是金旺可能影响的呼吸系统。 ### 八字命理分析报告 #### 一、五行局解析 • **日主庚金**:生于子月(冬水旺),地支申酉辰三合金局,天双庚透出,金气极旺,属**身强**局。 • **调候用神**:冬寒需火暖局,原局无火透,调候不足。需大运或流年补丙、丁火(尤其丙火为太阳火最佳)。 • **五行流通**:金生水(月令子水),水生木(时乙木),木弱需土培(戊土偏印透月)。但土金过旺,木浅(乙木坐酉金被克),需加强木火之力平衡。 --- #### 二、十神与六亲 1. **财星(木)**: • 正财乙木透时,但坐酉金劫财被克,财弱(仅辰中藏乙木)。 • 求财需借水木运(如壬辰、甲午大运),宜从事文化、贸易、技术类行业。 2. **妻缘**: • 正财透时,晚婚为宜(33岁后日柱运)。 • 夫妻宫申金为比肩,配偶性刚强,申子辰合水局,婚姻稳定性较高,但需防比劫夺财(如辛卯大运)。 3. **父母**: • 年柱庚辰,偏印戊土透月,母缘较深,但原局无正印(母星不显),可能母亲身体偏弱或缘分较淡。 • 偏财父星不现,与父亲缘分较浅,或父亲能力受制。 --- #### 三、大运走势与建议 • **当前大运(2023-2032 辛卯)**: • **劫财透**:辛金克乙木正财,易有竞争破财,需谨慎投资。 • **卯酉冲**:冲时支桃花,感情波动,宜稳守婚姻;冲财星基,需防合作纠纷。 • **建议**:稳中求进,可借流年火木(如2025乙巳、2026丙午)提升财运。 • **下一步大运(2033-2042 壬辰)**: • **食神生财**:壬水泄金生乙木,才华变现机会增多,适合创意、技术领域。 • **辰土印星**:学习运佳,可提升专业技能,但需防土重埋金(思虑过重)。 • **关键流年**: • **2025乙巳**:乙木正财透,巳火暖局(丙火藏),利事业突破,但巳申合水局,需防合作变动。 • **2026丙午**:丙火调候到位,午火冲子水(月令),事业有升迁机遇,但子午冲需注意健康。 --- #### 四、神煞与健康 • **神煞**: • 时柱桃花+羊刃:异性缘佳,但防感情纠纷。 • 日柱禄神+四废:精力易波动,需规律作息。 • **健康**: • 金旺木弱,注意肝胆、筋骨问题。 • 子月水寒,中年后(48岁后)防肾水系统。 --- #### 五、总结建议 1. **事业**:宜木火行业(教育、文化、能源),2033年后可大胆创新。 2. **财运**:稳守正财,避免高风险投资,2026年后财运转旺。 3. **感情**:晚婚更利,配偶宜选火旺(属马、蛇)或木旺(属虎、兔)之人。 4. **调理**:多穿绿色、红色衣物,佩戴木质饰品(如檀香),居所增加绿植。 **命理如棋局,顺势而为可化吉。** 🌟
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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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