论如何面对人生抉择

     我知道自己还很年轻,目光看似长远,却又有很大的局限性,因为我只是生活在山东省一个小城市里的普通人,上了大学(非重点),在别人看来,会感觉有很大的发展前景,毕竟是大学生吗,可是事实却恰恰相反,现在中国人口膨胀,在加上教育的普及,大学生已经远远没有早时那么值钱,我在大学学习的是电子信息工程,虽然成绩并不怎样,但是却进入过学校的实验室,深入学习了单片机,51,32都做的还不错,ad,protel,protuse等工具也用的算是比较溜,参加过多次大学生电子设计大赛,全国大学生信息技术大赛等,也拿过不少奖,老师也挺喜欢我,还将一些类似于黑莓,蓝牙4.0以及虚拟现实,智能家居等新技术交给我(注:我们老师是个超级大牛,他设计的东西被广泛应用于全国很多地方,人名我就先不提了,总之他什么先进学什么,总想要将新的东西吸收到他自己手里,是个搞电子研究的疯子),让我认真学习,说他可以保证我在毕业的时候能拿到20k的工资,那还是在我们山东那里,毕竟一个硬件工程师的培养是要花时间的,我可以不愁我以后的出路。但是,我还是走上了想要学软件的路,根据现在大的发展趋势,我们老师对我转行学软件不太赞成,说中国软件技术人员,已经趋于饱和,给了我很多建议,但最后他还是尊重我自己的选择,并给了我很多相关资料,并说了一句,一定要将基础抓牢!未来是物联网的时代,并且很有可能出现软硬件结合的局面,我现在学软件对我以后也算是一个挺不错的发展。我很感谢我的老师。

     于是我选择来到北京做软件培训,培训机构也就不讲了,免得被看到的人说我是来宣传的,把我拉黑,但是来到北京的同时,我被告知,我的研究生考试初试通过了,我的人生的路口又出现了新的分叉点,但是我还是放弃了研究生,我的行为很多人都不理解,说我傻,等我培训完只有九月份,可以学完去上研究生,但是我有我自己的坚持,我在这里恋爱了,一见钟情,对于我这个曾一度不相信爱情的人来说,虽然现在我并没有得到姑娘的倾心,但我正在努力着,而且软件工程师大部分都是看工作年限的,现在我学完去上研究生,期间很可能把自己所学忘得差不多,也并不能增加我的经验,我想说高学历不代表高智商,但现在就是一个看学历的世界,但人生的路总归要自己去闯,过分依赖亲人,朋友不能说不好,但总少了那么一丝精彩,而我就是渴望自由不干安于现状的人,我想到更多的地方看看,我想要做自己感兴趣的事,和自己喜欢的人在一起,这是我第一次写博客,语言逻辑混乱不堪入目,而且有些思想的确幼稚,但我不想放弃我的幼稚,因为我就是这样的人。趁着自己年轻,无所畏惧,我就是我。加油 !!!!

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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