伴娘礼服上的年华(五)

少年守护

   在秦克跳级念书的不久后,发生了一件大事儿。

   那天下午放学后,秦克在回家的路口等我。我因为是值日生,耽误了一些时间。而等我走到路口的时候,看到两个高年级的男生在和他聊天。

   因为想快点回家,所以跑过去叫他,秦克,回家了。

   谁知他们三个同时转过头来,他们两个嘲笑的神情,说秦克,想不到你还喜欢做善事,会送丑小鸭回家啊。

   我已经习惯了同学看我时候的神情,并不觉得难堪。但此时面对秦克,让他一同被嘲笑,我也很愤怒。习惯了倔强,也习惯了胆小,并不说什么,想走掉。

   尚未走到秦克身旁,下一秒就被吓傻了。

   两个高年级的男生每人结结实实的挨了秦克的一拳,倒地不起。秦克拉起吓傻的我,向回家的放心跑去。

   一路上我都在恍惚,到底发生了什么。我并不明白秦克为什么出手,又怎么会下手那么重,但这都是后来冷静下来的思维。而当时的我,直到回了家,都无法平息内心的震撼,无法确定刚刚发生的一切是不是真的。

   后来想起来我总会想,秦克是不是吃了什么波篮球,或者大力水手的菠菜,能瞬间涨满力量。

   那是将近四年时间,我和秦克唯一共同面对的一件事儿。

   后来那些年里发生的事情,都是这件事的后续发展。很多时候我都会自责,为什么当时看到有人在还一定要跑过去叫秦克,这样的自责伴随着他的故事,也伴随着我的成长。

   回到家之后,我们谁都没有再提这件事。直到很多年后我问他,当时为什么那么冲动。他的回答让我啼笑皆非,也让我感动至极,谁让那只丑小鸭是天鹅的妹子,只怪他们有眼不识小天鹅。

   我以为我们会因为这样共同面对一件事而改进关系,可是并没有。难怪他经常说我幼稚白痴,因为他的想法和行动,远远出乎我的想象范围,远远超乎我可以接受的能力。

   于是乎,我们依旧井水不犯河水的过了些日子。不过这显然,是暴风雨来临前的短暂安宁。

   之后的某一天,还是放学,来到回家的路口,没有看到秦克。我有点不安,因为这种情况在我们上学的几年里从未出现过,一向都是他等我的。这种不安持续不到十秒钟就被我K。O掉了。我无需担心他,可能心里潜意识的一直认为他属的是小强,生命力旺盛,并且能力出众。而显然,我又想错了。

   时间过去了十分钟,我依然没等到他。等到的是,上次事件中的主角,抢走了我身上所有的钱,扔散了我的书包,推到了我。

   秦克找到我的时候,我哭的昏天黑地,小脸儿分不清鼻涕眼泪,散落了一地的书和文具。

   秦克慌了。那是我第一次看到他的慌乱。

   秦克把外衣脱给我,被我抹上了眼泪鼻涕,慢慢的拾起地上的东西,拉起我。问我有没有哪里痛。我很想告诉他我没事儿,可这些年的委屈终于找到了落脚点,秦克,你终于关心我了。

   秦克哄了我好久,终于让我止住了哭声。我怪他没有早点来,偏偏今天迟到,是不是故意的。秦克不说话,只是哄着我。终于把我拉回了家。

   我的自责,正来源于这句话。这句话,成了他的故事,也成了我的愧疚。

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。 、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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