流浪在繁华的城市中日复一日

叙述者在集美孙厝的生活日常,从清晨的闹钟到夜晚的休息,每天重复着相同的事物,偶尔有小变化。描述了工作、生活、周末的不同状态以及内心的复杂情感。


今年我25岁,住在集美孙厝,集美繁华的角落。


周一到周五,每天早上6点51的闹钟,然后我会关了再睡,响了再关,这样重复着几个来回,7点10起床,上厕所、刷牙洗脸洗头、吹头发、换衣服,7点30出门。走过长长的小道,经过诚毅学院,我没有吃早餐的习惯,7点45等公车,偶尔运气好时,可以挤上那无法动弹的公车,更多的是与那些熟悉又陌生面孔的人拼车。


每天早上都能见到同样的人,同样的风景,做着同样的事。每天重复,每天如此。就连房东阿姨养的那条肥的已经看不出是宠物狗品种的小黑,每天看我的眼神都是那么的凶。


偶尔会有些不同,有时候会在闹钟响起之前起床煮水洗澡,有时也会因为前晚喝的太多而昏睡到7点25,匆匆起床洗漱出门。有时也会喝一碗前晚剩下的粥,有时也会在路上抽支烟。


早上8点30准时上班,工作的大部分时间是上网,浏览新闻,写文章。烦了就一个人走到楼梯口抽烟,有时也会找同事出去聊聊天。每天如此,每天重复。


偶尔会有些不同,有时候会花很长的时间看一篇帖子,有时候会花很长一段的时间想念一个人,有时候会花很长的一段时间用来发呆,忘了工作。


傍晚6点00下班,每天下午原路返回,6点50下车,买菜,7点10到家。倒头床上,躺好长一段时间。爬起,开电脑,做饭,喝酒,洗澡,玩手机,睡觉。


偶尔会有些不同,有时候下班怕挤不上公车而坐上反方向的948至终点,然后返回软件园,继续往集美的方向回家。有时候下班直接去岛内朋友那喝酒。有时候下班朋友有约而外面聚餐。有时候也会约朋友到我家,炒些菜尽情的喝酒。有时候会因为喝到有些麻木,而回到家直接脱衣睡觉。有时候突然就不想喝酒,而回到家坐在舒服的椅子上开电脑,抽烟。


周末的时候会宅在家看书、上网、睡觉一整天不出门,会有朋友约吃饭,也会约朋友一起喝酒。每周重复,每周如此。


偶尔会有些不同,心情好时会去姐姐家给他们做顿可口的饭菜。心情不好时,会躺在床上睡上一天一夜,连饭也不吃。


今年我25岁,住在一个民房中但却阳光满满的房间。


今年我25岁,做着一份不喜欢但却勉强可以糊口的工作。


今年我25岁,爱着一个不可相依但却不可忘怀的人。


今年我25岁,我觉得自己有些累了,工作累了,生活累了。计划被停滞了,梦想被搁浅了。坚持过,消沉过,迷茫过,颓废过,堕落过。记得曾经听过一句话:生命在于折腾。也是,不管如何,生活都还得继续。继续折腾,然后继续前行。每天重复,每天如此。


今年我25岁,把工作辞了,我需要暂时的缓冲。


今年我25岁,打算流浪,我还好。
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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