坚持写Blog就是塑造个人品牌

转自: 无聊布棉的blog

坚持写Blog就是塑造个人品牌

Blog真是一个好平台,几乎每天都会收到一些朋友来信,无论是交友、询问、批评甚至谩骂,都是很有意思的,无论如何blog的文字就是个人品牌的体现,一篇文章可以造假,但是很少人能够几十篇文章、上百篇文章都在造假,否则这个造假者的水平也太高了。

半个月前,收到台湾 天下杂志记者陈先生的来信,说3月底会在广东,到时希望跟我交流一下,没想到的是,他特地从深圳赶来广州,就为了见我一下,然后就匆匆从广州飞到北京,而之前,我们素未谋面,甚至电话都没有打过,我只给他回了一封信,只要他到广州就给我打电话。

记 得在几年前,我曾经还在广州中山图书馆排队上网,当时我上网属于比较无聊的,人家都在聊天,我就在看新闻,偶尔也去聊天室晃晃,也是为了练习打字,也压根 没想到见网友的问题,后来 <第一次亲密接触> 后,据说岗顶的M记前面就是见网友的重灾区,不过很多朋友都失望而归,我也曾意外见网友,还 闹出半个笑话,陪了几次同学去见网友,都是想着里应外合,一旦有问题就趁机溜走,大学毕业前,我帮同学总结了一下,这叫做“信息不对称”,没想到,那年的诺贝尔奖获得者的主要贡献竟然是“信息不对称”这个话题。

反 而是写blog后,见的网友不少,上次在donews聚会上,就碰到几个人问我:原来你就是XXX啊,我一直看你的文章....以前上网的时候,见网友估 计是为了泡个妞,或者说想找个富婆什么的,现在见网友,大都是因为通过blog了解了,对同样的话题有着相同或者不同的看法,这种网友见面还是比较有价值 的。

今天跟天下杂志的陈先生聊了半个下午,还带他去参观朋友的公司-- 职友集,在他问 郑泽锋的问题中,基本上都是问中命脉。吃饭的时候,我们一边聊天,他还一边用笔记本记下重点问题,还笑曰保留证据。在帮郑泽锋拍照的时候也是尽量找好角度。我跟郑泽锋都觉得很佩服,两个字“敬业”。

以前接触过几个台湾的周刊记者,都感觉非常敬业,不像我们大陆的某些媒体的记者,讲话不经过大脑,例如问一些:“某总,你们的产品为什么好?”这类问题这是令人哭笑不得。

这位朋友真是不错,过来大陆还给我带来一份茶叶--阿里山的茶叶,感谢之。


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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