无悔大学

      说实话,这个题目,自以为是没有资格来讨论的。因为,在已经过去的俩年大学生活中,其实是发生了太多让自己后悔的事。惋惜、伤心、痛苦、哀嚎、最后回归平淡。曾经的一幕幕,在打字的时候接连浮现在脑海中,回想起来,除了一声叹息,也无言以对。也罢,就让我这个过来人,通过自己的反例,讲一讲怎样,能够帮助大家不留遗憾。

      学习上。或许大家刚刚才经历完高考,享受了十多年来最无忧无虑,最自由的一段假期。怀着从小对大学生活的憧憬,来到中南,渴望体验一个,与之前十二年应试教育有着根本性区别的生活。于是,可能有的朋友早早的就准备好弥补高中时候的遗憾,谈一场轰轰烈烈的恋爱。而有的朋友,也终于有了自主选择的权利,希望去完成自己曾渴望实现的梦。但,大学,真的是如我们之前了解到了那么自由愉快吗?

      初入大一时,或许脑海中还会残留着一些高中的学习习惯,整日专心学习,课下加入各类机构组织,结交一些新的兄弟、姐妹。待到期末时,发现,尽管没有高三时那般努力去学习,最终也能够得到一个很好的成绩,并且慢慢的,或许会开始放松,不断的试探考试的底线。当某门课你惊讶的发现,就算平时不学,只要考前应急背背书就能通过的时候,真正的考验才将来临。有规划的同学,并不仅仅会满足与不挂科,而是一如既往的追求高绩点、高排名。而同样也会有一部分同学,觉得既然挂科没有这么困难,那平时何必还要努力的学习呢?都说大学不像高中,讲究的是综合素质,成绩并不重要。这句话,或许也成为了许多偷懒者不想学习时候的座右铭、挡箭牌。也因此,大家的成绩,也逐渐向正态分布靠近。

      但这个想法,待大家进入大三,突然面临着未来的选择的时候,才会发现自己曾经的想法是多么的天真,才会后悔自己为什么之前没有好好去充实自我,去学习,去努力。

      毕业工作?项目经历、获奖经历、在校成绩是选拔人的条件,平时连最循序渐进的读书考试都不能坚持的人,又能够期待他在创新创业、项目获奖上有多大成就呢?

      国内保研?在校成绩、获奖经历。没有成绩作为支撑,又有几个人敢相信你自身的水平呢?

      出国深造?在校成绩、获奖经历、科研经历、项目经历、兴趣爱好,且在校成绩基本上都被作为许多学校的硬性要求,没有绩点为你证明你在大学四年当中认真学习,除非你在某一方面做到了顶端,能够产生巨大的影响,那么老师又怎么敢仅凭你写的个人介绍来在众人之中,pick你,给你发offer呢。

      认真读书,专心学习并不代表就没有时间去实现自己的梦想,去做自己想做的事。仅仅祝愿大家,在追求自己梦想的时候,别忘了大学的本质,别找借口让自己去拖延、去偷懒。

      生活上。来到一个新的环境,离开了自己生活了十几年的熟悉的家。或许有些朋友会觉得新鲜,觉得自由,而另一些朋友觉得难受,觉得不舍。但大家最终都得学会接受,并且去适应。

      扩展自己的圈子,利用好大学这个平台,寻找一些与自己志同道合的伙伴,一起去奋斗、去拼搏、去做自己心中认定的那件事。但在交友的同时也需要谨记,别冷落了你的家人,你曾经的朋友。或许当你为了好朋友在外面彻夜不归,潇洒人生的时候,家人却在另一头,苦苦的等待着你曾经答应他们的每周一次的视频通话。离家之前我们都会不舍,会难受,都会觉得到了学校后一定要经常和家人联系,让他们知道你的情况,也能够让你了解家中的状况。但或许有些同学,会在新环境中迷失自我,陶醉在无拘无束的生活当中。待后悔时,也为时已晚。

      总的说来,不论对什么事情,保持平常心。不论经历过什么,即将经历什么亦或是想要经历什么,记得,勿忘初心,爱自己,爱家人,莫等到失去了一些东西的时候,才知道物极必反。

      别让自己沉寂在那粉红色的泡泡中,不要因为害怕而去避免思考一些事情,勇于的去直面困难,学会提升自我。

      最终,借用网易电台对爱情的描述送给大家,这里面的那个人,或许是指恋人,或许也是指你的朋友,或许还指,你内心深处的那个梦。

      “抓的越紧的,越容易失去。涉世太深,会失去天真。懂事太多,不容易快乐。爱得太满,往往被辜负。吃饭不要吃七分饱,爱一个人,八分,刚刚好。爱情中,最悲哀的,不是失去了最爱的人,而是因为爱得太满,把自己给弄丢了。无条件的对一个人好,就意味着被无底线的伤害。你越是毫不保留的付出,越让人倍感压力地想逃离。你寄托了生活的全部重心,独自在世界里为他画地为牢,但他的世界里却不只有你一个。爱一个人八分正好,留下的俩分,自尊爱自己。既给对方最大限度的自由,也清醒的保持自身的珍贵,既不会竭尽全力累了自己,也不会把甜蜜一下子都耗光。多留一些精力好好对自己,想要的东西自己买,要过的生活自己赚。永远有不依赖也能骄傲的资本。爱一个人,不要超过八分。相爱不是束缚和占有,学会爱自己是终身的浪漫。相处不累的才能久处不厌,恰到好处的方能细水长流。愿你没有爱情时独立又强大,拥有爱情时在互相滋养下共同成长。”

以上是在学校里面被要求写的文章,下面是自己对自己的看法

接连的失败也告诫了自己,勿活在别人的期盼之下。也想通了一些问题,活出自我,在过去的这么多年,孤独感让我总是害怕被抛弃,害怕失去,一直按照别人的想法来做,你喜欢什么,那我也喜欢,你讨厌什么,那我也跟着你讨厌。你有什么梦想,那我就把自己的计划全部推翻,按照你的梦想去重新制定,渴望将一切都与你有联系,结果却是失去了自我,也失去了自尊。

做人最可怕的,就是失去了自我,一直活在别人对你的期盼当中,一直渴求别人能够施舍一些对你的爱,甚至于关心,殊不知,过度的顺从只会更让人嫌弃,厌烦。

从今天开始,从现在开始,我要做一个真正的自己,恢复自己的本心,不再被任何人所拘束,不再因为任何事而勉强自己做不愿意做的,不再傻吧啦叽的去丢掉自尊,去乞求任何事,不再总把自己贬低,靠一味的道歉来渴求机会。

我就是我,即将20,也该为自己活一把了。

www.世界上最美丽的女孩.com  

这个网站,既是送给你的第一个七夕节礼物,也是最后一个。

祝你幸福。

也祝我自己,幸福。

 

 

/***************分割线*********************/

过了俩天,冷静下来了一想,其实可能从一开始就是自己的自我感动吧。

望以后勿再犯傻,亏

 

/***************分割线*********************/

Rebuild.

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!
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值