做人,你想过这四个致命的问题吗

问题一。
 
如果有一家餐厅,东西又贵又难吃,桌上还爬着蟑螂。你会因为它很近很方便,就一而再、再而三地光顾吗?
 
你一定会说,当然不会,最多去两次。谁那么笨,花钱买罪受?

然而,同样性质的事情换个场合,你自己或许就做类似的蠢事。不少人曾经反复抱怨他们的情人或配偶不好,两人不和,经常闹别扭,三心二意的。明知在一起没什么好的结果,怨恨已经比爱还多,但却“不知道为什么”还是要和他(她)搅和下去,分不了手。为什么呢?说穿了,只是为了不甘,为了习惯,这不也和光临餐厅一样吗?

做人,也许不必过于执著。

问题二。
 
如果你不小心丢了100块钱,感觉好像丢在某个你走过的地方。你会花200块钱的车费,去把那100块找回来吗?
 
你肯定回答说,不会,那样简直超级愚蠢。

可是,相似的事情却在人生中不断发生。做错了一件事,明知自己有问题,却死不认错,反而花更多的时间找借口,企图替自己开脱,而不是改正错误。为了一个错误,很多人用更多的错误去弥补,错上加错。结果,总是适得其反。

做人,也许应该面对自己的问题,不再依赖借口生活。

问题三。
 
你不会弹钢琴。你是否会不请钢琴老师,而自己教孩子弹钢琴呢?
 
你的回答当然是:不会,自己外行怎么能指导一件自己不会的事情呢。

可是,有许多人,事实上每天都在干自己不熟悉的事情,不是吗?对某个行业完全不了解,只听到那个行业很好赚钱,就马上干起来了。明明对穿着没有任何口味、或根本不在乎的人,梦想却是开间服装店;不知道电脑怎么开机的人,却想开一家电脑修理门店。自己没有时间打理,却拼命投资去开咖啡馆,开餐厅,开自己根本不懂的公司,火烧屁股一样急着把辛苦积攒的积蓄花掉,去当一个稀里糊涂的投资人。亏的总是比赚的多,却觉得自己是因为运气不好,而不是想法出了问题等等。结果每每失败。

做人,也许应当量力而行!

问题四。
 
当你不远万里到了一个旅游景点的时候,在摄影留念的时候,你会说我不着急照等下次好了吗?
 
你当然不会。因为你不知道下次会不会来。过了这个机会,也许就永远没有下次了,你不会让时间白白过去,你要抓住这个时间留影。

但是,有多少人在生活中,正是年复一年、日复一日地将自己的时间和机会白白浪费掉的呢?我们常说,等我老了,要去环游世界;等我退休,要去做想做的事情;等孩子长大了,我就可以如何如何;下个月我就开始干某某事情;明天我就开始锻炼身体;等等。我们都以为自己好像有无限的时间与精力。其实我们可以一步一步实现理想,不必在等待中徒耗生命。如果现在就能一步一步努力接近,我们就不会活了半生,却出现自己最不想看到的结局。

做人,也许最重要的是今天,不要把实现梦想留到明天。

转载于:https://www.cnblogs.com/todaysgp/archive/2007/05/23/757632.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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