无名之辈 无尊严之辈

没有一个人是完美的,也没有一个人是永远正确的。有的人残疾,有的人身材不好,有的人颜值不高,有的人说话木讷,有的人性格软弱,有的人家境贫寒,有的人文化水平低,有的人事业平平,还有的人原生家庭恶劣。
你担不担心别人注意到你的“缺憾”?害不害怕某个人突然发现了,指着你心里最脆弱的某处,大笑:“大家快看啊!这人原来是这样的!太搞笑了哈哈哈,太丢人了,我要是他她,还不如去死呢。”
因此,你小心翼翼修整自己的面具,战战兢兢戴好没有破绽。如果实在盖不住,你假装淡然,你龇牙怒吼,但绝不能让别人知道,因为你害怕。

眼镜蛇还记不记得那条蛇,是死蛇?他可能忘记了。他只能记得,所有人都当他是条眼镜蛇,虽然他其实很善良,很温柔,心不狠手不辣还会画画。但他怕大家知道事实后笑他软蛋子。因为他除了那条蛇,没有什么成就了。

为什么肇红霞也爱着大头,却不敢告诉他?为什么看起来一副“女神”的样子?她被警察抓的时候也一副无所谓的样子,她真的不在乎用身体换钱么?她在乎的要死。她觉得自己卑微到泥土最深处了。所以她一方面装做冷淡,一方面拼着做假证的后果,也要为大头争取哪怕几天的时间逃走。

老马酒驾死了老婆,瘫了妹妹,他还一副吊儿郎当的无赖相,对那个凶对这个横,他就这么没心没肺吗?他恨自己恨的要死。
他对女儿凶,但你见他对女儿动过手么?唯一一次,基本是瞄准女儿的书包和胳膊,用鞋还是啥一个劲儿的拍,不配上训斥还以为是在掸灰。然而他被女儿早恋的男朋友骂过打过脸,被女儿骂过扇过耳光。他被女儿扇过耳光后找他妹妹,提起这事没有一丝一毫执念怨念,妹妹问为什么,他只是气一呼:“你问她去!”。妹妹温柔嘱咐他,他说奇怪。妹妹骂他, 你活该死老婆,你把你亲妹搞瘫了 ,他听完舒舒服服笑着就走了。
因为他觉得他活该。活该被女儿打,活该被妹妹骂,活该遭受所有的侮辱,所以他特别淡然。他为什么拼死拼活要做回协警?他要追回某些东西,一些能让他不再活在赎罪中的东西。

嘉旗飞来横祸高位截瘫,高位截瘫。她如果不想死,就必须时刻做好有求于人的准备。
最可怕的是她连自杀都要靠别人啊。这对于一个骄傲的人,是什么生活,是生活么?
只是活着。她怪谁?人说实话,无论有爱或有恨,都有盼头。哪怕她一直恨她哥,也有个念想。要命的是,她已经原谅她哥了。

最辛酸的其实不是这些无名之辈的处境,最辛酸的是,当他们试图找回自尊,结果跌的更惨,连面具都碎了。

老马装狠装大,结果,挖到枪,被替换。威胁老板,被怼。给老师送礼,撒一地。教训女儿,被女儿男朋友一拳扔脸上。查案,被抓嫖。

眼镜蛇,挑唆大头偷枪,要干“大事业”。看到银行,自觉右拐抢了手机店。抢了一堆赝品,被当作全国笑柄。最要命,激起了B站抖音人员的创作热情,载入史册。手里有枪,连个残疾人都吓不住。后来跟班都看不起他。本以为逃脱,被滋水枪唬住,还担了持枪杀人的罪名。
所有人都“耍他”,所有人都“成功耍了他”。只有他一路失败。

嘉旗横眉立目,更有骂死王朗的绝世口才,一心求死。终于坦然了,能死了,结果醒过来了,面前放着真爱。真爱把她哥枪杀。

优秀喜剧让你笑,优秀伤感片让你唏嘘,优秀黑色喜剧?你只能沉默。笑着笑着,越笑越少,越看越可怜,开始哭。哭到最后发现,怎么所有角色的所有努力都是徒劳的啊,没有大义凛然的牺牲,没有久别重逢的美妙,只有满心以为忍出头又给一锤子砸回去,再重复的打鼹鼠游戏。只有沉默。

想起了仓央嘉措的一句话:“一个人要藏有多少秘密,才能巧妙的度过这一生”。影片的最后给予了他们一个好的结局。生活不易,还是要坚持做自己,善恶有报。

劝诸位,但行好事,莫问前程,诸恶莫作,诸善奉行,天网恢恢,报应分明!
 

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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