放下,还是行动

在开始这篇博客之前,我原本标题是想写:充实的一天,写完后感觉我好想写过这么一个标题,于是带着疑问找了一下博客目录,发现在2017年的12月24日,我的确写了一篇,而且那天的充实也是运动,我和朋友打羽毛球去了,时间地点和今天一模一样,人也都基本一样,看来真的是充实的一天,接下来今天的故事就是从打羽毛球开始的。
打球的前一天,我们在群微信里面约好了再去打一场羽毛球,运动一下?,时间还是9点开始到11点2小时,很累,今天感觉比上次还累,打完腿就已经开始酸痛了,下楼梯都腿软,或许是太久没有激烈运动的关系吧,平常也很少运动,特别是过年这20天,天天就像头猪一样,吃饱玩,玩完睡,一点也不像个正常人该有的生活。打球的经过我就不细说了,不用说也是异常激烈,特别的累,汗流直下三千尺那,好久没这么出过汗了,特别清爽。我们打完球休息片刻并起身开始去吃午餐,因为快12点了,我们找了一下吃饭的地方,没有继续去上次吃过的那家,而是选择了一家吃串串店,不过那里味道真心不错,挺好吃的,拿了很多串串,哈哈他们是这么叫着个是吃串,就是素或者肉扎在一根很长的竹签上面,拿到火锅汤里面,和吃火锅有点类似,但是不是火锅,在吃饭期间我们不免会聊聊天,其实我是个不怎么会聊天,说话很直,总害怕伤害到别人的人,所以我也就很少说话,导致现在也是如此,不过我已经尽力在改变了,还算有点进步。
吃完之后我们各自就散了,我和朋友去了另一个朋友那里(赌神),他昨晚坐了很晚的车刚到广州,去看看他带了什么家乡贵州特产,他是少数民族,我们过去看了下,也没有什么带过来的,因为他坐车也挺难得,不好带,没事,今天我还有个任务就是把书还回去图书馆,已经超过还书期限20多天了,我哪位朋友已经回去了,我一个人去的,然后在网络上了解到一本《莲花》的书不错,于是又重新借了一本书回来看,还特别把借书证给续成了长久的,因为短期临时借书证导致我这次没按时还书而消费了几块钱,在浏览过程中还借了3本《盗墓笔记》的书回来看,然后就回家了。
其实还有一个重点,我们打球是只有一个女的,还是为美女吧,在我眼里可以这么说,我是一个不会说话的人,我想过试着走出去,但是我害怕失败,害怕拒绝,再者又说,不经历何以成长,我到底该怎么办,行动吧,我又不知道该怎么做,其实这就回到了我的标题了,放下,还是行动,或许比我优秀的比比皆是,可是一位美女到现在还没有男朋友,我猜想无非是要求过高吧,或许.......当然这只是我的猜想。
 不管如何,我曾经为之拥有过,平常心就好了
谢谢你们带给我这些,才让我有所拥有,才能平谈放下。
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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