自我管理的8个好习惯

                     【荐读】自我管理的8个好习惯(建议收藏)

- 01 -

凡事提前10分钟

 

凡事提前10分钟,会让你有充裕的时间应对可能的突发事件,更加从容。

 

试着把起床闹钟提前10分钟,你就会发现你出门不必急匆匆,早饭也可慢慢享用,一整天的状态也更精神抖擞。

 

- 02 -

工作前梳理,工作后整理

 

工作之前,把一天要做的事按重要和紧急列出一个四象限,先完成重要且紧急的事,最后完成不紧急也不重要的事情,每完成一项就打个勾,保证今日事今日毕。

 

工作结束之后再进行整理回顾,看看哪些地方还可以提高效率。

 

这里推荐使用“滴答清单”软件。

 

- 03 -

遇事少抱怨

 

抱怨是一种很负能量的行为,抱怨只会让人过过嘴瘾,给自己的平庸找一个外界因素作为借口,并不会改变你的处境。

 

所以请不要抱怨,并远离爱抱怨的人。如果不满意现状,就努力改进。

 

- 04 -

多发现别人的优点

 

君子和而不同。每个人都是独特的个体,你可以不用完全认同他人的观点和处事方式,但要抱着欣赏的态度与他人交往,发现他有什么优点可以被你吸收。

 

这样就会少很多偏见和争执,保持和谐融洽的氛围。

 

 

- 05 -

坚持运动

 

健康,是人生一切成就的根源。如果有条件,办张离单位或者离家近的健身卡,如果没有条件,跟着视频跳一节健身操。

 

上下班用骑车步行代替乘车,工作间隙站起来活动一下身体。没时间运动,迟早要腾出时间去生病。

 

- 06 -

保持阅读习惯

 

读书会潜移默化地涵养你的心灵、塑造你的气质,每天晚上下班后抽出1-2个小时看看书,养成阅读的习惯,久而久之就会发现自己的见识和谈吐不一样了。

 

 

- 07 -

投资自己

 

跨出自己的舒适圈,去接触外面的未知区域,无论是知识,思维还是人,培养新的兴趣爱好,如练练毛笔字、学学绘画,不断地学习和改进,是对自己最好的投资。

 

- 08 -

列心愿清单

 

把想买的东西列个清单,有给自己的,也有给亲人朋友的,列的东西是能提高生活质量的实用物品。

 

把每月工资中划出一部分为心愿购物清单所用,设置一个目标,每完成一件事就买一到两件,别一下子买完。

 

- 09 -

早睡早起

 

晚上坚持不熬夜,早一点入睡,不仅对身体有好处,而且第二天可以比平常更加集中注意力。充实的早上,可以让你这一天都心情愉悦,日积月累,你终将变成更好的自己。

 

- 10 -

目标明确

 

没有目标,生活就会变得懒散,没有了前进的动力;有了目标,你能很清楚自己每天都在做什么,预计目标何时完成,为了完成目标你需要怎样去努力。关键是,你会觉得生活变得比以前更加有意义。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/sunnyDream/p/8010906.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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