纯码农的尴尬

从码农到交易员

//2014年11月17日

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我本科从清华大学计算机系毕业以后,对于写程序这个行当有很高的热情。也曾经度过了几年努(zhou)力(fu)工(ye)作(chu),醉(pi)生(yu)梦(ben)死(ming)的生活。


说远了。毕业后的几年,我做过不少纯码农的工作。像是写软件,做网站等。当时做的比较多的是在TopCoder 网站上参加编程比赛。也许有熟悉的朋友知道,这家公司组织的算法比赛很有名气,早些年也承包过 Google 的比赛。但我对算法本身的兴趣很少,当时主要是参加另一种形式的软件开发比赛,从模块的开发,设计,到整个软件的整合都做过不少。这种比赛的奖金也比较多,并且隔三差五还组织世界范围内的比赛,决赛就在美国找个旅游城市进(chi)行(he)对(wan)决(le)。所以那段时间我的生活压力不大,有时候就会开始思考未来进而怀疑人生什么的。后来我厌倦了那种空虚的生活,就找了个机会到英国来搞交易这一行啦。

又说远了。真实的情况是,在写了几年程序之后,我对软件业和互联网行业的确感到有点厌倦。因为当时我个人觉得技术研发这个角色在这个行业有点尴尬。首先是进入门槛太低,开源软件不说,技术文档也是网上随手可得,任何人只要肯花时间都能入门。而具体的工作做多了又实在感觉有点重复,无非是从一种语言换到另一种语言,从一个框架换到另一个框架。其次,即便技术本身仍然存在挑战性,一个项目的成败,关键点往往又并非技术能力,可能是一个新颖的时尚功能,或者是交互设计,又或者是市场推广。总之,情况变得复杂以后,技术人员的地位相当微妙。事实上,大家后来也都见证了,“只差一个程序员”的段子是如何流行起来的。

需要注意,我这样说,是完全主观的个人感受。事实上,当时(世纪初的第一个十年)可以说是码农行业的黄金十年,Google 的大潮刚起,短短数年内又有了 Facebook 的崛起,之后又有 Twitter,iOS,Android之类层出不穷各种热点,对于程序员来说机会是非常多的。但是当时就我个人而言,对这种极速变化的世界是不太喜欢的。那种感觉,怎么说呢,对于一个年轻人来说,你刚学会 Java 有人就开始鼓吹 .Net,学会 .Net 发现大家都在赶 PHP 或者 RoR,等你扑过去,发现热点已经变成 iOS 了。技术的变更还不是最致命的,要命的是产品的形式也在飘忽不定,上学的时候大家明明还在钻研操作系统,毕业以后已经是搜索引擎的天下,还没等你深入学习,热点又变成了社交网络。我对这种变来变去的世界实在是厌倦极了,而且关键是,等到社交网络大行其道以后,我已经彻底搞不清楚花如此大力气只是为了多卖几个广告这种业务到底是在做什么。
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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