准大二了,给大一来个总结吧

从科协招新受挫到自学编程,参加ACM竞赛的心路历程。经历迷茫与挑战,不断探索信息技术的魅力。
        写了个题目后,发呆很久也没有动笔,也许,这就是我的大一吧。
        刚入大学校门时,满满的期待,满满的喜悦,那种激动不言而喻。渐渐的,平淡的生活冲淡了这一切。大学而已,并没有想象的光辉。大学生而已,学生而已。
这所大学给我上的第一课并不是军训,而是一次科协招新。(军训过两次,这次也没感觉有什么不同,就是没在军营而已)开学前就久闻科协的大名,不可一世的我当然,呵呵,冲着Programmer而去,结果刹与而归。我至今都不知道为什么被刷掉,但我那时起就知道,自己仅仅是4000+新生中普普通通的一个,那时起我就决定我要自学,自学得比其中任何一个人都好!从此算是开始了我大一第一学期的生活。

        先是啃完了谭浩强的《C程序设计》,接着花一个月啃《C++ Primer》,每天图书馆两小时,又花一个半月敲他的习题册。接着学校里举办了ACM讲座,带着朦胧的感觉去,带着坚毅的眼神回,我又一次自大了,感觉ACM就像为我这样的人而办,我告诉我身边的每一个人我要做ACM,心潮澎湃!听完讲座当天我就买了那本经典《算法竞赛入门经典》,同时开始刷第一到USACO题目。USACO进行的极慢,主要感觉没思路,没算法思维,于是接下来一个月,啃完了那本薄薄的经典。此时,已经临近期末,同时因为那本书实在看得吐血,打算换个思维,看点别的东西。《深入浅出HTML》这本书出现在我的面前,一个字,啃!一个星期过去了,按照最后的例子终于写了大一以来第一个自己的东西,我的一个个人网站!虽然很是简陋,但好歹是第一个像样的东西。至此,大一上结束。
                                                                                                                           ----------大一上,流水篇

       寒假带了两本书回家,《算法竞赛入门经典》和《黑客攻防技术宝典Web实战篇》(上学期还加入了信息安全协会),打算这个暑假决定方向。最终《黑客攻防技术宝典Web实战篇》一页没看,USACO刷了三章结束暑假。

       终于,大一下了。这个学期的我分为两个阶段。上半学期,忙着准备ACM省赛的选拔,4月份学校开始了ACM培训,上课,做题,这样奋战了半个学期。选拔赛开始了,近20个队选4队,当时我满怀信心,可事与愿违
,第七,而我在队里一分贡献也没有。当天,雷雨,淋雨,清醒。开始关注,ACM以外的东西,意识到ACM仅仅是整个世界中很小很小的一部分。同时,哈哈,也开始关注那个我喜欢了很久的女生。其实,我的ACM之路还在继续,但已经没有之前那么投入,参加了各种比赛后感觉天赋不足,这是个聪明人玩的游戏。接着是下班学期,我开始接触各种东西,除专业意外的东西,也不学习了,高数、大物神马的感觉小意思。开始打LOL,买CD,练毛笔字,养绿植……这样,混过了半个学期。偶然间听到暑假有ACM培训,一时心血来潮,决定再拼一把,暑假!
                                                                                                                           ----------水过。。

      暑假啊!考完后第一天,12号,出发,去了青海,拉萨!28号,回,开始ACM培训。现在,马上选拔网络赛名额了,两队,基本无望,闲来无事,写,大一流水帐,以上。
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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