骆驼的最后一滴眼泪

你穿羊绒衫吗?你知道什么叫生态难民吗?你可见过骆驼的最后一滴眼泪? 
  今天,我只想让大家知道一些事情,能在看完后做一些力所能及的事情!在北京大学的百年大讲堂,我有幸参观了一个摄影展,主题叫“骆驼的眼泪”。 
  已经写不出来当时看的时候和看完后的复杂心情,一幅幅图片都是一个退休老工人近10年自费走遍内蒙古全境以及青海、宁夏、新疆部分地区拍下来的生态的一步步恶化情况,沙逼人退,已经到了黄河边上,草死沙进,昔日高可没人的草原现在连骆驼都无法生存而成批饿死!一个个被黄沙湮没的村庄,一堆堆惨不忍睹的白骨,一具具死不瞑目的骷髅,一群群看似滑稽穿着各种衣服的山羊!因为山羊饿得相互吃彼此的毛充饥,牧民不得不以此来保护自己的财产——羊毛! 
  我约了摄影展的主办者——一个铁铮铮的内蒙古支边几十年的退休工人卢彤景老先生。这个散尽自己家产呼吁生态危机的老先生,要再用语言来让更多的人救救生态。老先生上来的第一句话就是“牧区真穷,牧民真苦,牧业真危险!”让我没有想到的是,卢老先生告诉我们,草原如此退化最大的一个罪魁祸首竟然是1981年时与日本合资的鄂尔多斯羊绒集团。1981年以前,草原没有山羊,到1985年山羊开始成倍繁殖,从上世纪90年代到如今的10年之间,是草原恶化最严重的10年,在鄂尔多斯崛起的背后,是牧区的退化,是生态的急剧恶化。日本人在1981年以前是在自己国家养山羊,很快发现了养山羊带来最大的问题——山羊不但吃草,而且吃草根!于是,他们将山羊繁育基地挪到了中国,用雄厚的资金和原鄂尔多斯毛纺厂合资成立了羊绒厂。从此,内蒙古大草原开始了噩梦! 
  日本人很会做生意。20世纪80年代,牧民的羊绒可以卖到280元一斤,现在是七八十块钱。先以高价吸引你大量养殖山羊,再压价收购,羊毛不是粮食,只能卖给羊绒厂。羊毛便宜了,就再多养一些来维持生计吧,多养一些带来的却是价格的更低。一方面是日本人满足的笑脸,因为他们的钱包越来越鼓;一方面却是牧民的生活更加穷苦和我们的草原的一步步消失!现在,欧洲不大量养殖山羊,美洲不大量养殖山羊,澳大利亚也不大量养殖山羊,连非洲都不养,亚洲的新加坡、日本、韩国都不养,只有中国,在大量地养殖山羊!在一个只能承载20万头牲畜的草原,有120万头吃草动物,最多的是山羊!用长远的生态换来了短暂的当前利益,换来了所谓的经济发展!近几年,中央出台了一系列退耕还林,退牧还草的政策。可是图片上圈起禁牧区的铁丝网到处都是洞,牧民要吃饭啊!就是这样,在河套地区又兴建了一个羊绒厂,号称世界第一!光鄂尔多斯一年就需要70万吨的羊绒,目前已经注册的3000家中小型羊绒厂和那些没有注册的甚至上万家的羊绒厂已经让草原变成了沙漠!我们真的还需要一座世界第一的羊绒厂吗?现在的草原,没有了一点生气,昔日的万峰驼乡现在已经人烟荒芜!连骆驼都不能生存的地方,还有什么可以生存?草原啊!骆驼的眼泪! 
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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