快餐式前进的警告

看一博文,转载,以之为警钟。

原文:快餐式的急功近利
今天在ABC News的网站上看到了一篇关于中国学术造假的文章,忍不住翻译了过来,请见:
http://patmusing.blog.163.com/blog/static/13583496020103118423178/

译完之后,感慨良多。

经常听到尊长教导我们,“欲做事,先做人”,言下之意,就是做人要诚信、守德,品行需端正,而后方可言成事;也经常听到尊长教导我们,“欲速则不达”、“工欲善其事,必先利其器”,言下之意,就是做事要厚积而薄发,先要打好基础,而不能一味求快。

但在现实中所见所闻,多与这些几千年来固化下来的教条迥然不同(注意,我说的是教条,而不是教条主义),相对纯洁的学术研究领域,近些年都腐败如此,其他领域及可想而知了。

为什么会这样呢?

要是说国人不聪明,可能没有人会认可,包括外国人。但国人有时候的确太聪明了,拿虚假论文而言,自己只需要出区区几百元,就可以发表论文,然后可以轻松获得更多的荣誉和金钱,名利双收,心不担,神不劳,何其快哉!

90年代中期,我还是一个学生,非常想要一个单放机,当时好的品牌都是日本货,比如SONY,TOSHIBA还有AIWA等大品牌。好不容易攒了500多块钱(事先当然知道这些单放机的大致价格),就匆匆忙忙跑到一个商场里去选购,最后选中的TOSHIBA的某个型号,因为在我所喜欢的品牌里,这个价格最低了。商场里人很多吵吵闹闹的,试不出什么效果,心想这样品牌质量不会有什么大问题,于是回到家里准备欣赏自己喜爱的音乐,不过发现音质实在不怎么样,尽管我不是音响的发烧友,但基本的常识还是有的,当时颇感不悦,又过了一段很短的时间,耳机又坏了,这就让我更加怀疑是不是买了假货。某天中午,吃完午饭拿着那么单放机左看右看,这个品牌原来是TOSHIDA,根本不是我要的TOSHIBA!中国人够“聪明”吧?不但赚到真金白银,顺便还阴了一下日本品牌!

我不是生意人,也知道品牌之建立绝非一日之功,它凝聚了一个公司对客户的承诺和带来的价值。自己建立品牌多累人?打广告费钱不说,还动不动就至少要有10年以上的时间。“创造性”地将TOSHIDA冒充一下TOSHIBA,能骗到一个是一个,这钱来得“多快好省”,时至今日,我还十分怀念那次十分失败的购物,夜深人静的时候,也时常在想,生产TOSHIDA单放机的那个公司如今还好吗?

国际流行的大品牌如Coca Cola,IBM等让人肃然起敬,因为他们几十年、上百年一以贯之的对客户的承诺从未改变。从上海交大某品牌研究专家的讲座中了解到,全世界前100名的品牌中,中国一个也没有,当时我还感到甚是困惑,因为这和中国目前拥有的经济实力以及中国人的IQ太不相称,而现在总算有点懂了,这种事情皆有因果,断无偶然之理。偶然几个月很容易,偶然几年也不难,要是能偶然几十年、上百年,那这样偶然也早就不是偶然了。

有人出书的速度很快。福建某大学老师几年之内居然可以翻译各种书籍上百本,而且专业内容涵盖之广实非人力之所能及,真乃神仙(不是“神人”哦)也!这当然也是后来才知道的事情。我在书店买了一本书,看了目录,觉得内容应该非常好,当时也没有细看,可回来后怎么也看不明白里面到底在讲些什么。一直认为,虽然自己不是什么聪明绝顶之人,但也不属于弱智的一类。看了那本书后,我直觉得自己就是一个弱智者,直到某天师兄来访,看到我书桌上放着的那本书,大笑说你怎么买这个人翻译的书?后来经师兄点拨,这才稍恢复点自信。从那以后,见到此人翻译的书籍就敬而远之。

三鹿奶粉出事之前,在国内也算是一个响当当的品牌。出了问题,原来辛辛苦苦建立起来的品牌,一夜之间就荡然无存,可惜了!想发展快本没有什么错,但想用欺骗客户的手段,甚至危害客户的根本利益的手段,迟早都会受到惩罚。

中国现在什么都很“快”,经济发展很快,这是人所共知的。房屋更新换代快也是人所共知的。前段时间互联网上报道,中国房子的寿命大多在30年左右,很是惊愕,今天也总算有点懂了,因为偷工减料,不仅可以节省成本,也可以节省时间,何乐而不为?

有些人为了升官快,花钱去买官,以便可以贪更多钱,然后再去买更大官,如此循环往复,螺旋式的上升;有人因为爱,闪电般地结婚;有人因为不爱,闪电般地离婚;有人为了赚钱快,不惜出卖自己肉体,委身为奸商或恶吏之情妇。至于有没有人出卖自己的灵魂,就不得而知了,不过灵魂是不值钱的,所以,即便有人想出卖自己的灵魂,估计也卖不出什么好价钱……类似的例子太多了。

说到底,都是快餐式的急功近利的心态所表现出来的行为。受学识所限,这种快餐式的急功近利的心态是如何形成的,我就不知道了,也没有兴趣再探究下去,而且探究的过程很可能会让人感到不comfortable,故grass-root如我辈者,还是独善其身地“糊涂”一点好,让达者去兼善天下吧。“难得糊涂”不是么?

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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