名言警句(三)

1.安不忘危,盛必虑衰。(《汉书》)
2.不识庐山真面目,只缘身在此山中。
3.不以物喜,不以己悲。
4.半匹红绡一丈绫,系向牛头充炭直。
5.不畏浮云遮望眼,只缘身在最高层。
6.笔落惊风雨,诗成泣鬼神。
7.长风破浪会有时,直挂云帆济沧海。
8.存者且偷生,死者长已矣。
9.春色满园关不住,一枝红杏出墙来。
10.春蚕到死丝方尽,蜡炬成灰泪始干。
11.尺有所短,寸有所长。
12.常记溪亭日暮,沉醉不知归路。
13.出淤泥而不染,濯清涟而不妖。
14.从善如登,从恶如崩。
15.操千曲而知音,观千剑而识器。
16.差之毫厘,谬以千里。
17.沉舟侧畔千帆过,病树前头万木春。
18.此去泉台招旧部,旌旗十万斩阎罗。
19.但使龙城飞将在,不教胡马度阴山。
20.但愿人长久,千里共婵娟。
21.稻花香里说丰年,听取蛙声一片。
22.读书破万卷,下笔如有神。
23.得道多助,失道寡助。
24.东隅已逝,桑隅非晚。
25.多行不义,必自毙。
26书读百遍,其义自见。
27.独学而无友,则孤陋而寡闻。
28.儿童相见不相识,笑问客从何处来。
29.耳闻不如目见,目见不如足践。
30.纷纷暮雪下辕门,风掣红旗冻不翻。
31.非淡泊无以明志,非宁静无以致远。
32.芳林新叶催陈叶,流水前波让后波。
33.非学无以广才,非志无以成学。
34.孤帆远影碧空尽,惟见长江天际流。
35.工欲善其事,必先利其器。
36.苟全性命于乱世,不求闻达于诸侯。
37.管中窥豹,只见一斑。
38.横眉冷对千夫指,俯首甘为孺子牛。
39.祸兮福所倚,福兮祸所伏。
40.海内存知己,天涯若比邻。
41.忽如一夜春风来,千树万树梨花开。
42.瀚海阑干百丈冰,愁云惨淡万里凝。
43.会当凌绝顶,一览众山小。
44.兼听则明,偏信则暗。
45.僵卧孤村不自哀,尚思为国戍轮台。
46.江山代有才人出,各领风骚数百年。
47.静以修身,俭以养德。
48.接天莲叶无穷碧,映日荷花别样红。
49.鞠躬尽瘁,死而后已。
50.近朱者赤,近墨者黑。
51.己所不欲,勿施于人。
52.见善则迁,有过则改。
53.可怜身上衣正单,心忧炭贱愿天寒。
54.枯藤老树昏鸦,小桥流水人家。
55.洛阳亲友如相问,一片冰心在玉壶。
56.落红不是无情物,化作春泥更护花。
57.老骥伏枥,志在千里。
58.路遥知马力,日久见人心。
59.两岸青山相对出,孤帆一片日边来。
60.良药苦口利于病,忠言逆耳利于行。
61.路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。
62.临渊羡鱼,不如退而结网。
63.烈士暮年,壮心不已。
64.明月别枝惊鹊,清风半夜鸣蝉。
65.卖炭得钱何所营,身上衣裳口中食。
66.木受绳则直,金就砺则利。
67.南朝四百八十寺,多少楼台烟雨中。
68.宁为玉碎,不为瓦全。
69.皮之不存,毛将焉附。
70.起舞弄清影,何似在人间。
71.秦时明月汉时关,万里长征人未还。
72.千里之行,始于足下。
73.千里莺啼绿映红,水村山郭酒旗风。
74.穷且益坚,不坠青云之志。
75.羌笛何须怨杨柳,春风不度玉门关。
76.劝君更尽一杯酒,西出阳关无故人。
77.前事不忘,后事之师。
78.千里送鹅毛,礼轻情意重。
79.千里之堤,溃于蚁穴。
80.七八个星天外,两三点雨山前。
81.前车覆,后车戒。
82.人无远虑,必有近忧。
83.人生自古谁无死,留取丹心照汗青。
84.人有悲欢离合,月有阴晴圆缺。
85.日出而林霏开,云归而岩穴暝.
86.日出江花红胜火,春来江水绿如蓝.
87.人而无信,不知其可.
88.仁者见仁,智者见智。
89.山重水复疑无路,柳暗花明又一村。
90.水何澹澹,山岛竦峙。
91.山回路转不见君,雪上空留马行处。
92.生于忧患,死于安乐。
93.书山有路勤为径,学海无涯苦作舟。
94.随风潜入夜,润物细无声。
95.山舞银蛇,原驰蜡象。
96.少小离家老大回,乡音无改鬓毛衰。
97.朔气传金柝,寒光照铁衣。
98.失之毫厘,谬以千里。
99.士别三日,当刮目相看。
100谁知盘中餐,粒粒皆辛苦。
101.受任于败军之际,奉命于危难之间。
102.慎终如始,则无败事。
103.胜人者力,自胜者强。
104.水则载舟,水则覆舟。
105.树德务滋,除恶务尽。
106.身无彩凤双飞翼,心有灵犀一点通。
107.桃李不言,下自成蹊。
108.踏破铁鞋无觅处,得来全不费功夫。
109.天苍苍,野茫茫,风吹草低见牛羊。
110.天下兴亡,匹夫有责。
112.天时不如地利,地利不如人和。
113.停车坐爱枫林晚,霜叶红于二月花。
114.天街小雨润如酥,草色遥看近却无。
115.天网恢恢,疏而不漏。
116.他山之石,可以攻玉。
117.谈笑有鸿儒,往来无白丁。
118.无为在歧路,儿女共沾巾。
119.温故而知新,可以为师矣。
120.无可奈何花落去,似曾相识燕归来。
121.我自横刀向天笑,去留肝胆两昆仑。
122.无边落木萧萧下,不尽长江滚滚来。
123.万里赴戎机,关山度若飞。
124.问渠哪得清如许,为有源头活水来。
125.我劝天公重抖擞,不拘一格降人才。
126.万事俱备,只欠东风。
127.勿以恶小而为之,勿以善小而不为。
128.吾生也有涯,而知也无涯。
129..往者不可谏,来者犹可追。
130.为山九仞,功亏一篑。
131.亡羊补牢,犹未为晚。
132.学而不思则罔,思而不学则殆。
133.夕阳西下,断肠人在天涯。
134.学,然后知不足;教,然后知困。
135.衔远山,吞长江。
136.学而不厌,诲人不倦。
137.先天下之忧而忧,后天下之乐而乐。
138.行远必自尔,登高必自卑。
139.小荷才露尖尖角,早有蜻蜓立上头。
140.项庄舞剑,意在沛公。
141.野芳发而幽香,佳木秀而繁阴。
142.由俭入奢易,由奢入俭难。
143.言必信,行必果。
144.夜来城外一尺雪,晓驾炭车辗冰辙。
145.一水护田将绿绕,两山排闼送青来。
146.与君离别意,同是宦游人。
147.玉不琢,不成器;人不学,不知道。
148.野火烧不尽,春风吹又生。
149.夜阑卧听风吹雨,铁马冰河入梦来。
150.玉不琢不成器,人不学不成行。
151.有所不为,而后可以有为。
152.一日暴之,十日寒之。
153.业精于勤,荒于嬉。
154.欲穷千里目,更上一层楼。
155.竹外桃花三两枝,春江水暖鸭先知。
156.争渡,争渡,惊起一滩鸥鹭。
157.择其善者而从之,其不善者而改之。
158.纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。
159.沾衣欲湿杏花雨,吹面不寒杨柳风。
160.正是江南好风景,落花时节又逢君。
161.知彼知己,百战不殆。
162.醉翁之意不在酒,在乎山水之间也。
163.知之为知之,不知为不知,是知也。
164.知而好问,然后能才。
165.知人者智,自知者明。
166.朱门酒肉臭,路有冻死骨。
167.富贵不能淫,贫贱不能移,威武不能屈,此之谓大丈夫。
168.志士不饮盗泉之水,廉者不受嗟来之食。
169.狼亦黠矣,而顷刻两毙,禽兽之变诈几何哉?止增笑耳。
170.黄河远上白云间,一片孤城万仞山。羌笛何须怨杨柳,春风不度玉门关。
171.离别家乡岁月多,近来人事半消磨。惟有门前镜湖水,春风不改旧时波。
172.红豆生南国,春来发几枝?愿君多采撷,此物最相思。
173.莫愁前路无知己,天下谁人不识君。
174.等闲识得东风面,万紫千红总是春。
175.枯藤老树昏鸦,小桥流水人家。古道西风瘦马,夕阳西下,断肠人在天涯。
176.学而时习之,不亦说乎?有朋自远方来,不亦乐乎?人不知而不愠,不亦君子乎!
177.敏而好学,不耻下问。
178.三人行,必有我师焉。
179.于是宾客无不变色离席,奋袖出臂。两股战战,几欲先走。
180.白发三千丈,缘愁似个长。不知明镜里,何处得秋霜?
181.本是同根生,相煎何太急!
182.绿树村边合,青山郭外斜。
183.慈母手中线,游子身上衣。临行密密缝,意恐迟迟归。谁言寸草心,报得三春晖。
184.千门万户日童日童日,总把新桃换旧符。
185.山不在高,有仙则名。水不在深,有龙则灵。斯是陋室,惟吾德馨。
186.苔痕上阶绿,草色入帘青。
187.西塞山前白鹭飞,桃花流水鳜鱼肥。青箬笠,绿蓑衣,斜风细雨不须归。
188.少壮不努力,老大徒伤悲。
189.粉身碎骨浑不怕,要留清白在人间。
190.乱花渐欲迷人眼,浅草才能没马蹄。
191.葡萄美酒夜光杯,欲饮琵琶马上催。醉卧沙场君莫笑,古来征战几人回。
192.故天将降大任于是人也,必先苦其心志,劳其筋骨,饿其体肤,空乏其身,行拂乱其所为,所以动心忍性,曾益其所不能。
193.呜呼!孰知赋敛之毒有甚是蛇者乎!故为之说,以俟夫观人风者得焉。
194.居庙堂之高,则忧其民,处江湖之远则忧其君。
195.诚宜开张圣听,以光先帝遗德,恢弘志士之气,不宜妄自菲薄,引喻失义,以塞忠谏之路也。
196.亲贤臣,远小人,此先汉所以兴隆也;亲小人,远贤臣,此后汉所以倾颓也
197.白日放歌须纵酒,青春作伴好还乡。
198.旧时王谢堂前燕,飞入寻常百姓家。
199.寡助之至,亲戚畔之。多助之至,天下顺之。
200.人恒过,然后能改;困于心,衡于虑,而后作;征于色,发于声,而后喻。
201.入则无法家拂士,出则无敌国外患者,国恒亡。
202.落霞与孤鹜齐飞,秋水共长天一色。
203.忧劳可以兴国,逸豫可以亡身。
204.松下问童子,言师采药去。只在此山中,云深不知处。
205.羁鸟恋旧林,池鱼思故渊。久在樊笼里,复得返自然。
206.人非圣贤,孰能无过?过而能改,善莫大焉。
207.君子坦荡荡,小人常戚戚。
208.一张一弛,文武之道。
209.凡事预则立,不预则废。
210.绳锯木断,水滴石穿。
211.失之东隅,收之桑榆。
212.盛名之下,其实难副。
213.海上升明月,天涯共此时。
214.大漠孤烟直,长河落日圆。
215.近乡情更怯,不敢问来人。
216.清水出芙蓉,天然去雕饰。
217.天生我材必有用,千金散尽还复来。
218.露从今夜白,月是故乡明。
219.东边日出西边雨,道是无晴却有晴。
220.同是天涯沦落人,相逢何必曾相识。
221.曾经沧海难为水,除却巫山不是云。
222.海阔凭鱼跃,天高任鸟飞。
223.溪云初起日沉阁,山雨欲来风满楼。
224.衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。
225.欲把西湖比西子,淡妆浓抹总相宜。
226.横看成岭侧成峰,远近高低各不同。
227.生当作人杰,死亦为鬼雄。
228.文章本天成,妙手偶得之。
229.青山遮不住,毕竟东流去。
230.绿杨烟外晓寒轻,红杏枝头春意闹。
231.近水楼台先得月,向阳花木易逢春。
232.墙上芦苇,头重脚轻根底浅;山间竹笋,嘴尖皮厚腹中空。
233.风声,雨声,读书声,声声入耳;家事,国事,天下事,事事关心。
234.人逢喜事精神爽,月到中秋分外明。
235.长江后浪推前浪,一代新人换旧人。
236.青山依旧在,几度夕阳红。
237.假作真时真亦假,无为有处有还无。
238.天若有情天亦老,人间正道是沧桑。
239.以铜为镜,可以正衣冠;以古为镜,可以见兴替;以人为镜,可以知得失。
240.老当益壮,宁移白首之心;穷且益坚,不坠青云之志。
241.前不见古人,后不见来者。念天地之悠悠,独怆然而涕下。
242.年年岁岁花相似,岁岁年年人不同。
243.君不见黄河之水天上来,奔流到海不复回。
244.抽刀断水水更流,举杯销愁愁更愁。
245.两只黄鹂鸣翠柳,一行白鹭上青天。窗含西岭千秋雪,门泊东吴万里船。
246.千山鸟飞绝,万径人踪灭。孤舟蓑笠翁,独钓寒江雪。
247.晴空一鹤排云上,便引诗情到碧霄。
248.东风不与周郎便,铜雀春深锁二乔。
249.日暮苍山远,天寒白屋贫。柴门闻犬吠,风雪夜归人。
250.捐躯赴国难,视死忽如归。
251.野旷天低树,江清月近人。
252.春风得意马蹄疾,一日看尽长安花。
253.既来之,则安之。
254.众鸟高飞尽,孤云独去闲。相看两不厌,只有敬亭山。
255.其身正,不令而行;其身不正,虽令不从。
256.举世皆浊我独清,众人皆醉我独醒。
257.鸡犬之声相闻,老死不相往来。
258.宜未雨而绸缪,勿临渴而掘井。
259.明日复明日,明日何其多,我生待明日,万事成蹉跎。
260.采菊东篱下,悠然见南山。
261.旁观者清,当局者迷。
262.逢山开路,遇水搭桥。
263.看菜吃饭,量体裁衣。
264.日啖荔枝三百颗,不辞长作岭南人。
265.日月之行,若出其中;星汉灿烂,若出其里。
 
(注)转载自水木清华BBS,略有改动
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。 、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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