买打印机有感

博主分享了从Lexmark转投联想打印机的不愉快经历,最终选择HPDeskjet3918获得满意效果。文章反映了Lexmark品牌被联想收购后产品质量下降的问题,以及对中国企业一味追求低价而牺牲品质的担忧。

  4年后的我再次走进电脑城选购自己喜爱的打印机。当然第一步自然是在网络上查看各个打印机的详情,后来经过筛选,终于选定Lexmark Z818打印机。选择Lexmark是有原因的,我的第一台打印机是Lexmark 1000型的,其打印质量特别令人满意,当然还中了一个Lexmark搞得抽奖活动的1等奖,得了一个3000多的手机,呵呵。后来由于速度太慢,换了一台Lexmark Z12打印机,记得第一次在卫生纸上清晰的打印出小六的字体,那时简直对Lexmark的技术佩服的五体投地。其进纸机使用其专利技术,解决了纸多卡纸的问题。
  这次购买打印机,原因是学校里需要一个打印设备。来到电脑城,到处看Lexmark的标志,但很伤心的是,在我寻觅了很久以后,有个商人给我说了Lexmark叫联想贴牌销售其打印机了。我还不信,遂走了另外2个电脑城,也没有看到Lexmark的标志,最后我决定看看换了名字的Lexmark——联想。还好,商家给我开了一个打印机,才340,双墨盒的,还比较便宜。商家弄了好久结果打印机驱动半天安装不好,但我看来确实是安装好了的。最后商家说还是运行一下打印机的自检程序看看。咦?打印了半天,什么也没有,最后清理墨盒的时候才慢慢的墨水出来,天啊~!!!新的墨盒就这样子。
  在运行了3次清理以后,还是有10根以上的线无法打印,商家给我换了一个崭新的墨盒,结果还是这样~~~伤心啊。商家也很郁闷,说他们也卖过这样的打印机,也是这样,只是用户要求不高也就这样过去了。天~~~真是让人气愤阿,虽然联想卖的打印机比Lexmark直接卖价格下来了,但是品质也差的无法让人接受,我心爱的Lexmark啊~!怎么就这样毁在联想手里了!
  我同意商家换了一个HP Deskjet 3918,上机测试,打了一张样张以后我就带走了,相当满意!
  事后,我真的为联想感到悲哀,这是我第一次决定买联想的东西,结果这么让人“联想”到“联想垃圾“。我的PDA是HP1937,用了一年多了,相当满意;现在打印机也是HP的,也用的十分满意。我就说中国的企业到底怎么了?不把质量提上去而是一味的降价,不知道以后IBM ThinkPad会不会砸在联想的手里,反正老爸已经把联想的垃圾手机扔了,我也对联想的任何产品不产生任何兴趣了~~~~~
  最信赖的Lexmark在降价风波中失去了市场,最为喜欢的Siemens手机也被明基收购了,昔日的王者IBM ThinkPad也被联想收购……下一个是谁?现在的东西一天比一天烂,虽然我还在用99年买的Samsung的SyncMaster 510b显示器,但是其品质现在随便一个CRT都不能比,一味的价格战弄得厂家只有拼命的降低产质量!不知道他们明不明白,消费者要的不是一味的降价以后的垃圾产物,而是需要真正的价廉物美!
  就写这么多吧,寥寥数语,写写我的感受而以,希望IT一路走好!

转载于:https://www.cnblogs.com/hesicong/archive/2005/10/17/256755.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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