出差小记

出差路上的灵感、风景与读书分享
作者在出差路上有很多灵感但因不擅用手机记录而稍纵即逝。印象深刻的巴东之旅,山间风景让人放空。还抽空读了《哲学家们都干了些什么?》和《东京一年》,分享了书中有趣内容,如苏格拉底之死的真相,以及对《东京一年》的看法。
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在路上,总是会有很多想法,很多供公号文章的素材,但这些灵感总是稍瞬即逝,留下的不过是空白。

这也源于自己不善于使用手机记录灵感,一是觉得麻烦,二来总是感觉留在心里去思考更具有一番风味,不为其他,当下总是美的。

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最近出差较多,但印象最深的还是巴东之旅。

无论是山间腾飞的烟雾,还是望不穿的山峰,总给人一种置身仙境的感觉。这时,总能抛下一切的不愉快,放空自己。

山间的小路,错落的人家,总有种回到小时候,回到家乡的感觉。

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外面突然下起的大雨,除了雨声,仿佛就没了其他生息。

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在出差的路上,挤了点时间看了点书,分别是哲学科普的《哲学家们都干了些什么?》和清华才女蒋方舟的《东京一年》,那今天就分享下这两本书中有趣和值得思考的一些内容。

在《哲学家们都干了些什么?》这本书中,让我看到了历史的另一面。例如,伟大的哲学家苏克拉底的死,我们总会觉得其是被贵族或者权力弄死的。但其实并不是,苏格拉底是被雅典的陪审团判死刑的。而陪审团都是普通老百姓组成,而且是360比140,高票通过。

那为什么会这样了,书中解释到,苏格拉底没事就到马路上打击人玩,具体的大家可以拿这本书来看看,总的来说,人还是不要太骄傲,也不要老去打击别人。

对于《东京一年》,豆瓣的的评论可以说两极化严重。对于旅行日记而已,总是会这样,毕竟去旅行之前就打算写下来的话,总是有种刻意而为之的感觉。但《东京一年》中蒋方舟对女性、生活和人性的思考,大家也是可以去看看的。

我们下期再见!

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!
### 使用 UniApp 开发小记账本应用程序 #### 项目概述 生活记账小程序通过前端 Vue 和 UniApp 设计开发,后端采用 SpringBoot 提供数据接口支持。主要功能模块包括首页展示、分类记账以及微信登录状态管理[^1]。 #### 创建新项目 首先安装 HBuilderX 或者其他 IDE 工具来创建一个新的 UniApp 项目: ```bash npm install -g @dcloudio/uni-cli uni create myAccountBookProject ``` 进入项目目录并初始化必要的配置文件。 #### 配置 App.vue 生命周期函数 为了更好地控制应用生命周期,在 `App.vue` 中定义如下几个重要钩子函数用于处理不同场景下的逻辑操作: - **onLaunch**: 当整个程序启动时调用此方法, 可以在这里做一些全局性的初始化工作. - **onShow**: 页面每次从前台切到后台再返回前台都会触发这个事件, 合适用来刷新某些实时变化的内容. - **onHide**: 对应于当用户点击 Home 键使 APP 进入后台运行模式时执行的动作. 这些设置有助于提升用户体验流畅度和响应速度[^2]. #### 数据绑定与交互实现 确保所有的业务逻辑都放置在 methods 下面,并且避免 data 属性名称同 method 名冲突以免造成不必要的错误;另外注意检查 HTML 标签内部是否存在重复属性声明尤其是集成第三方 UI 组件库 uView-ui 的时候要格外小心[^3]: ```html <template> <!-- 记录条目输入框 --> </template> <script> export default { name: 'RecordEntry', data() { return { recordType: '', amount: null, date: '' } }, methods:{ addNewRecord(){ // 添加新的财务记录... } } } </script> ``` #### 接口对接与缓存机制 对于前后端分离架构的应用来说,合理的 API 路由规划至关重要。这里推荐使用 RESTful 风格的服务端点配合 axios 发起 HTTP 请求完成增删改查等基本 CRUD 功能。与此同时引入 Redis 做为临时存储介质加速频繁访问的数据读取效率降低 MySQL 查询压力。 #### 微信开放能力接入 如果计划让这款理财工具具备社交分享特性,则需按照官方文档指引注册成为微信公众平台开发者账号获得 appid 权限认证之后才能正常使用诸如支付等功能服务。此外还可以考虑加入直播营销插件吸引更多潜在客户群体关注产品动态[^4]。
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