点点滴滴——近段工作回顾

作者分享了六年的软件开发经历,从初学到成为设计师的成长之路。在一家外包公司担任 .NET 开发者期间,虽然技术得到了提升,但也意识到对外部世界新技术的关注不足。近期被调任至设计岗位,正努力克服写作难题,致力于提高沟通能力和项目设计水平。

(1):心路历程

从事软件开发的行业已经有已经六年了,但是接触软件开发已经九年了。为何这样说呢?学习软件开发是在2007年9月,学习了一年半,在此期间学习了C语言、JAVA、.NET开发,学完是09年3月。然而在09年3月至10年的11月,并没有从事软件开发工作。然后后来又踏入这个行业,感觉自己还是比较庆幸的,因为自己所学的知识,并没有全部忘却。

(2):现在所从事的行业的介绍

现在在一家外包公司,从事.NET的开发,自我感觉良好,稍稍自恋了一下。2012年3月吧,开始进入外包公司,当时是同学介绍进入的,在这家公司待了将近3年半吧,期间学习了不少的东西,这三年是我成长的三年,但同时也是开始进入自我封闭的三年。由于外包项目的保密性,这三年中虽说对已有的技术不断的深入掌握,但是对新技术的学习也进入了停滞的阶段,这种境况到现在才渐渐发现,在面对新技术到来的时候,感觉自己有些跟不上时代了。到现在这家公司也一年多了,期间参与了一个比较大的项目,自己从中也学习了不少的知识,开发的技能也在不断的提升。但是在这个日新月异的时代,还是感觉有些力不从心。

(3):踏入设计行列

到达这家公司,由于在之前的项目中表现稍微突出一些吧,近来安排到了软件设计的行列,自己也感觉稍微的沾沾自喜。但是这个念头,并没有令我感觉到自大。谦逊的态度使人进步,这个道理我时刻铭记与心。首先,想象一下这个项目完成时的成就感,就值得为之去奋斗、去拼搏。其次要有一个信念,这个项目有我在,我就要把这个项目去做好。最后,就是坚持,前进的道路是充满各种阻力的,所以要披荆斩棘,排除千难万险,我要走下去。

(4):近来的成果及总结

从开始接触到现在已经历时一个多月了,完成了项目的总体设计,概要设计,数据库的设计,现在进入了开发阶段。设计是一个不断消化的过程,总体设计,让你对整个项目的结构有了全面的认识,心里已经有了一个雏形;概要设计,有了这个项目的基本骨架;详细设计就是项目的具体实现,包括页面有什么规则、页面的输入输出、页面涉及到的表结构等等。在写这些文档的时候,是很痛苦的,尤其是我这种写作能力较差的人,每当此时,总是感慨书到用时方很少。也让我感觉到了,其实代码的编写时整个软件开发过程中的一个小环节,前期设计做的比较好的话,后期的开发是很顺利的。

(5):经验及教训

1,书写总结  我是一个爱学习的人,也渴望丰富自己的行业知识,但是,学习之后没有总结,没有形成自己的知识体系,学习是点滴积累的,是一个潜移默化的过程,总结能检验一下你学习的效果,是自己贪多了,还是为自己制定的计划有些宽松了;还能加深你对以学知识的印象,同时在写总结的时候也能让你联想到其它已经学过的知识,这样结合起来,经过长期的积累,技能网络就会牢固。

2,与人多沟通,沟通其实是锻炼思维能力的一个过程,我是一个不太善于与人沟通的人,现在认识到自己的这一个缺点,要逐步的改善。沟通可以激发灵感,也许耗费了很长时间没有想通一个问题,也许通过与人聊天,在不经意间,灵光乍现,刚才的问题,就有了解决方案。

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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