你如何给我安慰

很久没有写文章了,文笔渐显消瘦。

也有很长一段时间没有从事工作,没有恐慌,没有困惑,重要的是没有懒惰。很多朋友一直安慰说,“没关系,工作总会有的,我也曾经失业过。” 我没有解释,只是笑笑的说嗯没事。然后听着他们絮絮叨叨的说了一堆所谓成功人士的人生哲理。

其实我并不需要安慰,那些所谓的失业,不过是想休息的借口罢了。因为他们不懂我内心的想法,所以选择按照表面的认知来实施做为一个朋友的安慰。我心存感激,但是并未觉得快乐。因为我们站在不同的高度去看待一件彼此都可能不太清楚的事情。就像“我说大海很美,你却说淹死过很多人。”决定它的不是这件事情的本身,而是我们对待这件事情的态度和看法。世界上并没有感同身受这件事,人类的悲欢也并不相通,所以别轻易说理解。

然而每个人都需要安慰,但讲究方式、方法。

如果有人发条朋友圈寻求安慰,请不要触其伤疤。举个栗子:有的人失恋被甩了发了个说说“孤坐窗前,面朝大海,春暖花开。” 然后有人在下面评论“不就是失恋了么,嗨起来!” ,看似一句鼓励的话,却再次提醒所有人,你被失恋了。

海子:“天空一无所有,为何给我安慰。”

海子是悲情的,对于他的作品,我倒觉得像是造句大全,但唯独这一句’天空一无所有,为何给我安慰。’,我觉得很有意思。他不需要安慰,我不知道这是不是一种病态,还是当一个人对于现状绝望的时候会做出一些极端的做法。对于这类人,除非你有很强大的气场能给予光芒,否则无论给的吗啡再多,也是疼痛难忍。生命的过程,就是时间消费的过程。好好思考、选择、利用。

你的安慰,我不懂。

曾经有人问我:“你如何给我安慰?”,我说不知道。或许只是随口一说,但是却像冷冷的贴了张面膜。后来我说“去喝酒吧,借酒浇愁或许能以毒攻毒。”,她只是笑了笑,然后走了。直到后来她跟我说,安慰男生的那一套她不懂,我才明白,原来还有很多事情是酒精都无法麻痹的。

冬日里,火炉旁,听你娓娓道来。

在这个冬日里,适时的当一个倾听者,不抢话,不浮夸,安静的倾听,适当的接上几句,让对方把所有要表达的事情完整化,斟上一杯美酒,然后给出自己的建议。大多寻求慰藉的人都是因为自己在当下无法做好任何决定,你需要去评估自己的价值观是否符合时下社会,这样你才能帮助Ta做一些理性的决策建议。如果连自己三观都不正,那请勿糟蹋别人。乌鸦进染缸,只会越染越黑。

冬天是一个让人冷静的季节,去思考人生哲学、社会经济、牛顿定律、中国历史、黑洞奥秘、人类进化……对,这些都跟我没关系。你们有那闲工夫就去想,但是请温柔对待你的宝贵青春年华,那是一盏淡淡微光的煤油灯,也多一点耐心去安慰那些需要温暖的人儿。

注:《你如何给我安慰》转自 国防日记 http://george.vmean.com/10.html

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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