迈入职场的第一次博客

    今天,2012年12月24日,周一,平安夜。


    从正式上班开始,至今已有两个周的时间。而工作的时间则只有8天。回顾这8天,有挺多的感悟的。
    几大重要事迹:
        1.第一天,老大让我明确自己以后的职业方向,主要是根据公司软件开发的情况来定。其给出以下四个方向:(1)比较接近底层,驱动程序的编程与实现;(2)MTK,APK等的开发(这个根本就不太清楚是做什么)(3)路由器(无线)的开发,这个比较接近嵌入式开发,同时也比较考察网络通讯方面的知识(4)高层开发,如平台的应用程序的开发。最近,根据自己在大学期间所学所为选了第3条进行以后的职业发展方向。
        2.任务下达1:看用户开发手册+搭建Linux平台开发环境。开发手册全英文,根本就没什么Linux功底,全是现学现用。整个结果就是一个糟和乱来形容了,而且还不清楚自己都干了什么,收获了什么。许多的东西都要去由老大来指导,在此先感谢老大先。回顾之前的一系列操作,究出以下原因:(1)开发手册看得不熟,根本就没看懂;(2)因为是英文文档,故给了自己许多大的压力,恐惧和怕;(3)目标都根本不明确,不清楚自己到底是要干什么;(4)吸收知识这儿还有很大的问题,方法不妥当。
        3.任务下达2:编译Linux内核(在ubuntu 10.10上)。编译内核这儿就又是一大堆问题,主要原因还是对Linux操作系统不熟悉。要不是内核没有安装正确,要么就是驱动程序没有加入好。对Linux系统的许多的东西不了解。
        4.任务下达3:配置裁剪Linux内核。这个难度不是一般的大,东西太多,太杂,太乱,不知道怎么出手。用得比较多的命令是make menuconfig进入界面配置模式。make config是不好用的命令,其为命令行进行配置,很难记得住这些东西。同时,在make之前,最好用make clean来消除之前一些错误的依赖。在这个过程中花了太多时间,也纠结了很久,最后还是麻烦老大来搞定的。
        5.任务下达4:配置USB驱动,这个没完成,直接跳到进行USB驱动的书写。正在进行学习中。


    入职后的体悟:上班入职与上学进实验室是两码事,前者要将上面布下来的任务高效完成,主要是要拿出最后的成果出来,不论过程,不论以后的发展(个人);后者则是以学习和研究为目的,东西不一定要全部做出来,但是,你要学到许多的东西,这个相当的重要。前者更重于实践成果,后者更多是理论学习与领悟。这是完全不相同的。根据不同的情形来进行操作,不可以倒置了。


    今天,我终于踏上了年青的战场。不论是怎样的情况,已经证明我开始自立了,许多的事要自己处理,考虑。为自己的行为思想负责,为自己的未来负责。以一个积极的心态去进行工作与生活。努力朝着自己的理想前进。最后,要给自己一个明确的方向,计划。同时要时刻提醒自己,效率决定一切。

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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