笑话合集(2)

一道题目要求把以下四句话用关联词连接:
1
、张海迪姐姐瘫痪了;
2
、张海迪姐姐顽强地学习;
3
、张海迪姐姐学会了多门外语;
4
、张海迪姐姐学会了针灸。
正确答案应该是:"张海迪姐姐虽然瘫痪了,但顽强地学习,不仅学会了多门外语,而且还学会了针灸。
   
结果有一个孩子写:虽然张海迪姐姐顽强地学会了针灸和多门外语,可她还是瘫痪了。
  
又发现一个更猛的孩子写道:张海迪姐姐不但学会了外语,还学会了针灸,她那么顽强地学习,终于瘫痪了! 现在的孩子,都忒有才了
我是云南大学的,2000级,就是马家爵那一级的。小马哥出事,但还没被抓到的时候,通缉令上都说协助公共安全专家机关抓获小马哥可以有多少万的奖励。大家都很眼红,很想得到那大笔钱,上街都很注意路人的长相。有一天,出门坐在公共汽车上,人不多,只有一个人站着,忽然大家都盯着那个人看,我仔细一看,很像通缉令上小马哥的样子,可能大家都看出来了,都是一副又紧张又激动的模样。气氛紧张到了极点,那人被大家看得都惊慌起来,愤怒地大叫一声:我不是马家爵!公共汽车司机很负责,果断地说:谁都不能下车,我把车开到派出所。大家摩拳擦掌,马上把所有车窗都关上。那人就一副很无奈的表情。到了派出所,司机神气地对pol.ice说:我车上有人很像马家爵,我马上把车开来了。那人委屈地对pol.ice说:警官,还是我,今天我已经第二次被抓到你们这了。
同桌感冒流鼻涕,但他忘记带手帕了,就不断把鼻涕用力吸入鼻子里。在黑板上写字的语文老师突然转过身来大嚷:够了!给我停止!吵死了!全班一片安静。老师又说:到底是谁上课时偷吃面条还这么大声?
大一,一次去食堂打包子,谁知划卡机出了点毛病,一下划下去253,卖包子的哥哥鼓捣了半天也加不回去,于是可怜兮兮地说:没事,我记得你,以后常来,直到把多划的钱用完。我只好同意了。

可怜我上顿包子下顿包子地吃了一学期,包子哥哥还欠我23……最可气的是大学四年我竟然没找到一个女朋友!!( 现在的学校食堂那还有这么便宜的包子了
  
直到毕业,有一天我走在校园林荫路上,就听后面一帮女生指指点点小声道:没错,就是他!!以后可别找这样男朋友,天天去二食堂吃包子不给钱!!
本人姓朱,管理单位机房。有次有人打我手机:鸡科长,你在猪房吗?当时狂骂那家伙一顿

中午做饭,妈妈给我一盆胡萝卜:去,把胡萝卜切成肉丁!
记得有一次去买一种叫伊丽莎白的水果,我张口就说:老板,莎士比亚多少钱?老板当场就呆了

和领导等众人喝酒,举起酒杯大声道:"让我们同归于尽吧!"当时脑子太热了….
一次去市场买菜,准备聚餐,一个韩国朋友买了生菜,要24,他把身上所有的零钱都给了小贩,还缺一毛钱,所以他对小贩说--
  “
我的毛,都给你了,所以没有毛了。
  
小贩哑然,半天,回答--
    “
你的毛我不要了。
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一次在食堂吃饭边吃边聊,突然发现自己把一块饭掉在了外面,暗自觉得浪费粮食对不起农民伯伯,就捡起来吃了。可是后来发现那饭,好像不是我的…… 这个太搞了
 ●
掐着一只大公鸡的脖子却不敢下刀,踌躇良久,那只鸡竟然被俺掐死了
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新浪一新闻 新闻标题:重庆铁路公共安全专家特警在列车上演练反恐
   
一位河北的网友评论:请问,你们能挤上中国的火车吗?还tmd反恐呢!

一天晚上和几个朋友喝酒,几个人都喝多了.一个到在路边睡着了,我们也抬不动他,就商量给他找些东西盖上,别着凉了.几天后见到他,他说第二天醒来发现身上放着三辆自行车

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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