西周策2

 12韩魏易地

一是:联合一切可以联合的力量。

二是:防患于未然。


13秦欲攻周

这个世界,永远是实力至上的世界。
没有实力,凭借奸诈与圆滑,得到的不过是片刻残喘的间歇。

不过话又说回来,片刻的残喘,也总强过立刻毙命
这秦王不是好相与的,道德与良心在那里是行不通的,只有利益。

利益二字永远与风雅无关,总让人感觉世俗的很,但就是世俗的东西,往往是最行得通,最能打动人的。

上来还是先声夺人,为了您的好处。关乎到自身的利益,没有哪个不提耳听来。

 这也是一种方法,为自己争取个说话的时间,

整个的战国期间,应该说,西周没有任何优势,只有两个特点,其一是正宗,怎么说也是周武王的嫡系子孙。其二是弱小。这两点,放在别处,没任何用处。但在挨打的时候,博取他人的同情,却是不错的佐料。

国家也好,领导也罢,一旦让人惧怕,那就离人心背向不远了。

在上一篇说过,联合一切可以联合的力量。这篇想说,万万不可把中间力量推到对立面去。这也许就是古语所言的:和为贵吧

共产党打败了国民党,拥有了天下,凭借的是否也就是这一点呢?

 


14宫他谓周君


干得好不如嫁得好。

这句话不过迎合了一些胸大无脑的美女们的懒惰心里。事实上真是这样吗?只怕是靠山山倒,靠水水流。

还是 《国际歌》中唱的好,这世界上没有救世主,………,要获得幸福,还得靠我们自己。

因此,要想好好活着,只有自己替自己打算,没有其它的捷径。

 

15谓齐王

国人总喜欢说:宁做鸡头不做凤尾。但鸡头也要看什么样的鸡头,若是一只将死的鸡,鸡头的意思就实在不大了。还不如做活风的尾巴。

 一个人要是真正的为自己打算,就一定要把眼光放长远。在一个濒临破产的企业当个一把,还真不如在朝阳企业做个打工仔。

有人对齐王说:您为什么不用土地资助周最做太子呢?

  这齐王资助周最,也不过是想策立个傀儡,以使西周以后能听命于齐国。齐王便命令司马悍去办这件事儿。

  看到这儿,怎么觉着与当今国企没多大的区别:有些水平不高的领导,就是这样把球接来传去的,因此在国企中有一句名言,那就是永远不要把球抱在自己的怀里。心理上也是不求有功,但求无过吧。

左尚说:您不如私下里对周君说,您打算立谁为太子,让人告诉我,我说服齐王用土地资助他。

  左尚这招真是高明,司马悍一旦对周君言及此事,周君不会不明白齐国的意思,做事自然三思,再者,即使周君不立周最,所立之人,接受了司马悍的资助,所谓吃人家嘴短,拿人家手短,加之齐本是大国,也不能不与齐友善,那么齐王的旨意也算完成了,这司马悍可谓是进可攻、退可守。

  左尚呢,因为主意出得好,而得到司马悍的重用。

  因此说,领导的命令不执行不行,照直执行也未必行。有些人抱怨,我是按照领导的意思做的,怎么最后还挨板子呀,那就是心眼儿太少。

  领导的意思是只许成功,不许失败。过程就看自己怎么去领悟了。

16三国攻秦反


做人应该识时务,该把身段放低,受点儿委屈的时候,还就得能忍。没有曲哪里有伸。因此说,受委屈是职场中必备的素质之一。

因此说,矛盾的存在不是坏事儿。很多时候,是平衡各利益的支点。因此,做领导的并不希望下属团结无缝。大家明白了这点,也就不会抱怨领导的一些做法了。
利用别人的矛盾,成自己的事儿,不可不学哦


17犀武败

在职场的争斗中,对一个方案提出质疑不难,但向领导汇报的时候,一定要准备好合理的改进方案。否则,打击了敌人也消灭了自己,没有意思。
剩下的事情就好办了,办得好,是您的功劳,办得不好,那是小人的闲话使然。

  真是进退自如呀。

 

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和风险控制略有直接影响。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佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用同核函数,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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