有一天……

博客讲述了作者在网吧玩星际游戏的经历,包括与对手的对战、学校的星际比赛等。在比赛过程中,作者多次被女友的电话打扰,影响了比赛状态。最后作者明白自己从未体验过胜利喜悦,只是重复别人的痛苦。还展现了女友留下的信,充满深情话语。

抽完最后一支烟,我在屏幕上打出“g”

对方很快的开始了游戏

5,4,3,…………

我几乎麻木的大脑操纵着依然灵活的双手

很多时候,我并不明白我玩这个叫星际的游戏到底是为什么

但是很显然

它比书本上的那些线性方程更加容易让人迷失在时间的世界里

逃避时间显然是我最好的选择


十分钟之后,对手还在负隅顽抗

我思索着这个已经连输十次的家伙是否有些受虐倾向

终于他又在屏幕上打出:ag,ok

sorry,i'm tired



从网吧走出来的时候,夜幕已经降临了

我记得我应该是早上走进这里的

非常好,无聊的一天又过去了

小雨,一丝一丝的让人心烦

顺着夜幕里的灯红酒绿印出仿佛在流动的彩色世界

雨水顺着我的面颊滑落到地上

可惜的是我不会哭

要不然在这冰冷的城市下,略带点伤感的环境中

加杂点温热的眼泪 真是不错的选择

我已经快记不得今天是她离开我的第几天了

我带着微笑

我想 时间果真能抚平一切的伤痕



对手坐在我的面前

听说是xx大学的no.1

我非常喜欢这样的对手

因为他能让我有更多的时间放纵在星际里

他果然没有让我失望

三十分钟后我们才决出胜负

他打出gg的时候我点燃了一只烟

抬头看见他不远的地方

居然坐着一位mm正专注的看着他的屏幕

输到第四局的时候

我感觉到他的脸正慢慢的变红

我像品尝一杯红酒  细腻的欣赏他略显丰富的表情

他出门的时候甚至没有看过他女友一眼


其实他不明白

他赢不了我只是因为我已经没有了感情

我挪开手 弹掉一截已经很长的烟灰

一点点快意正在我心底流动着

一霎间

我感觉到自己刚才嫉妒的心

得到了满足



明天就是学校的星际比赛

我觉得应该没有什么悬念

因为我不会在输给任何人 因为…………



phigo坐在我的对面

他是我的好友   决赛在我们之间进行好像变的轻松起来

我拿起鼠标的时候 想起他在厕所里对我说的话

让我赢吧 我想把这个冠军做为礼物送给我的女友

phigo胜了第一局的时候显得非常的开心

他已经像我露出感激的笑容

仿佛他已经预料到将这荣誉献给女友时的浪漫美景

但是他不知道

他依然得靠自己得实力才能赢得这场胜利



当我赢得第二局得时候

我感觉到phigo似呼开始担忧起来

他的变化让我很的满足

我越来越觉得体会别人忐忑不安的心情

会使我非常的得意



决胜局的地图是由裁判抽取

当我看见裁判拿出vahala的时候

我提议重新选择

可是为了公平 裁判并不同意我的建议

最后的决赛  仿佛又把我带回的了轮回的漩涡





我和对手已经2:2平

而这一场比赛是五局三胜制

很显然谁能拿到最后的胜利

谁就是赢家

map是我很熟悉的vahala

我几乎觉得胜利已经促手可及

兵营完毕后我的scv开始寻觅对方的位置

但是我突然感觉到我的手机在震动

真不知是哪个该死的浑蛋在这个时候对我骚扰

打开电话

女友在另一端轻轻的哭泣

够了 我打完比赛再说吧



女友明天就要离开这个她曾生活了很久的城市

我并不知道理由

并且我也不需要知道

我认为的爱情  永远都跨越不了距离的鸿沟

屏幕上我的双飞机场已经早早的落下

工程湾漂浮在对手的基地里看见了正在修建的运输机

我正考虑着应该从哪个角度来攻击这将给我带来威胁的东西

可恶的电话  居然再次响起

我不停的巧击着键盘

第五声的时候  拿起了电话

你到底想说些什么

如果有一天……

对方的运输机在放下了一对龙骑后红着血飞回了基地

而我已经损失了一架隐飞

我单手操纵着剩余的兵力回撤

真是该死

好了 有什么事情我们明天再谈吧

我放下电话  考虑着如何把这劣势一点点的扳回来


利用高地边缘的tank

我的重工安全的降落在平原

长长的舒了一口气后

我已经在考虑如何展开自己的进攻


电话再一次的响起

象千百只无头的苍蝇

我感觉到自己的心情正慢慢的烦躁

对手在高地下已经开始第五个兵营的修建…………



这一切   就仿佛那一夜的翻版

我慢慢的占据了主动

我每进一步

就感觉到phigo的手颤动一下

我想我会赢得冠军

我甚至已经看得见phigo失望落魄的表情

我想用心来体验这种感觉

就象那一夜的心碎



一刹那

我终于明白

我从来就没有体验过胜利的喜悦

我只不过不断的重复着别人的痛苦

把孤独 心碎的感觉留给自己来承受



在phigo一次大规模的空投之后

我起身  把空空的烟盒留在桌上

phigo用感激的神情看着我

我避开欢呼的人群  留下接受道贺的phigo

一人独自离开



我站在校园最静的草地上

女友轻轻的对我说:如果 有一天……

一滴,二滴…………

咸咸的雨水滑落在地上

我颤抖的双手第一次有勇气摸到藏在胸口的那片信蔑

淡兰色的信纸

是她的室友转发给我的

我一直认为  这并不是我应该读到的东西

我曾对着天际

一次一次的恳求

恳求不要再给我带来任何她的消息




兰色的信纸透露着淡淡的幽香

女友娟秀的字体整整齐齐

一折 两折……

我摊开信纸  女友温柔的说:




如果有一天

他问你我在做着什么

你就说  我一直为他祈祷

祝福他一切渴望的胜利


如果有一天

他问你我带走了些什么

给他看那张相片

还有那一骡厚厚的合影


如果有一天

他问你我在哪里

你把手指向天边

告诉他   请忘记所有许下的誓言


如果有一天

你看见他哭泣

送给他这只表  

告诉他时间会让一切都被忘记


如果有一天

他不停的对你提起过去

告诉他   我走的时候带着微笑

我的心  平定而安心

待续…………

转载于:https://www.cnblogs.com/s5689412/archive/2005/03/28/127520.html

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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