我該怎麼辦

想了好久,不知道該怎麼辦,家裏情況這個樣子,如今真的不知道是去是留。父親癱瘓在床,母親有些神經不正常,我應該是去上學還是留下來照顧他們。說實話,我一點都不想留下來,我沒有這個毅力,沒有一直照顧父親的毅力,也許時間長了我會厭煩,不知道說出這種話是不是算很不孝,1月份我在醫院的時候就是一直呆在了父親身邊,當他出現危險時我很傷心,當時就是希望他能快點醒過來,可是當他醒過來我真的很開心,捏了一把汗,此時不禁嘆了一口氣,當他頭腦清醒時,我又恨他不肯努力,我肯好好鍛鍊身體,任由惰性驅使自己。也許是自己經常懶得不成樣子,每次看到父親出現什麼事都覺得他是懶的,因為說實話他在中風這個毛病裏面算是年紀很輕的,我想可能是不願去醫院看病,也不願在家裏鍛鍊,這可能也要怪我自己沒有好好督促他。但是每次一回家只要看到他就一肚子氣,氣他不聽我話,每次說的事都是為他好,他就是不聽,有人說我是叫他活成了我希望的樣子,雖說也許是這樣的,他也沒按照我說的去做,我親口說這是為他好也是無動於衷,這讓我怎麼辦。現在想想我們是缺少了溝通吧,我好像從來沒有跟他溝通過,呵,這不是很正常嗎,從小到大,他除了出去掙錢,在家裏罵那些跟他一起工作的人如何如何不好,搶位子,不知道是不是這樣,我記憶中是這樣的。生病了之後我都在學校上學,沒有任何聯繫方式,難得的放假彼此也是什麼也不交流的。漸漸地都失去了溝通失去了理解,不過差兩代人的年齡真的是很難想像到如何才能溝通上一句好話。我知道很多事情都是為了我好,掙錢也是希望我以後過得好,可是心裡健康快沒有了。興許哪一天我有喜歡的男生了,我就可以把所有想說的事告訴他吧。
如今,母親這個樣子在家,我不知道我走了之後家裏是什麼樣子,我一點也沒有想留下來。每次說話就很難受,很難鎮定,有的時候真的很想一走了之,以後再也不回來了,隨便你們幹什麼,但是在學校離家很遠又很想你們,真的是很難受。每次去到醫院跟父親說話就吵了起來,就不高興地發脾氣,雖然不是跟母親一樣話說不停死纏爛打地說我,吵了就是很難受。一回家跟母親說話就吵起來,死纏爛打的,搞得我很難受,很火,每次這樣都想把家裏東西全砸了,呵,還真是衝動,以前有一次竟然自己把自己房門活生生砸爛了,門樣都沒了,有一次離家出走足足在外面走了一夜,不知道突然都想冷笑。我感覺如果我不想開一點我可能會瘋掉的。如果是以前瘋了我都無所謂,但是現在家裏這個樣子,連個當家作主的人都沒有,一切都要讓我來承擔,我真的不想承擔這些,我就想開開心心的,不想男朋友還沒談就要像男的一樣處理家裏的事情。可是去學校就能開開心心嗎?那些天天說我的言語我一點都不想聽,可還是有人要在我耳邊說,要說也不滾遠一點,非要在我面前說讓我難受,有什麼意思呢。我不想要一面真情,一面假意,我寧願討厭就討厭,不喜歡就不喜歡,何必要這樣。也許我真的是一個小孩子,我記得小時候在身邊經常發生這樣的事,他們自己在各種人面前對自己討厭的人說壞話,就隔得很近的當面說,日常話都不會跟討厭的人講一句,趕快多拉一些人說壞話才是真的,雖然說壞話是不好的,但是情是真的,真的討厭真的不喜歡。長大了想法就不一樣了,不喜歡還要笑臉相迎地說自己違心的話,我不想要這樣。我記得跟一個老師聊天的時候她說碰到不喜歡的人也可以跟她們講話啊!不知道,我不想這樣,很難受,不想這樣做勉強的事。也許以前不是這樣的,以前有什麼特別想做的事情經常勉強別人,突然也覺得自己很自私,只想到了自己。我也想替自己辯解,難道就不能自私幾回嗎?我想可能是我以前太喜歡管別人的事了,我自己的事情都做不好了,我還要管別人的事,真的是欠揍,自己都做不好還多管閒事,真的是浪費力氣。
沒什麼好說的,有的時候我連自己都理解不了,希望我真的能想好未來的路,不要想太多。晚安,博客園!

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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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