没人扶着,你能思考多远

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三个关于思考的故事

这是三个关于思考的故事,都是最近实实在在发生在我身上的日常小事。

  1. 自行车停哪 - 根据常识来推断
    这是去慈铭体检的时候发生的事情,当时在楼下转了一圈没找到自行车库。于是问了保安,他手往前一指,其实我也不怎么明白具体在哪里,但觉得顺着他指的方向往前应该能看到吧。但骑了一段后还是没发现,于是回头了第二次,他手往右前方一指,一看,原来是在右前方的人行道上,还画了白线的。
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    其实自行车停在人行道上是蛮常见的,一般还会画条白线以示意。可虽然知道这个常识,却未能在需要时将其调用出来以协助推断。
  2. 饮水机下面的箱子怎么开 - 思维"扩展"
    还是在慈铭,这是在体检的时候。项目基本都验完了,就想喝点水。那里有饮水机,饮水机下面一格放着一次性杯子的 - 看到别人是从那里拿的。于是我也过去倒杯水喝,可是却死活在打不开那个门。于是就抬头旁边的导检员怎么开 - 原来里面那个是假门,外面的才是真的:
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    其实根本不需要问啊!把思维扩展一点,门嘛,不就是一边固定,另一边旋转,里面不行,往外看看呗。
  3. 水龙头坏了吗 - 思维发散
    上周在傣妹吃火锅,中途去洗手,可那边的水龙头始终拧不出水来。那个水龙头形状类似于下图。当时旋转没效果,按下去也没反应 - 第一想法是:难道坏了?于是旁边的服务小姐,可人家把那开关往上一扳,水出来了~~~
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    其实这又是一个多余的问题,只要灵活,发散的思考一下, 这个水龙头所有可能的转动方向,不就立马解决了。

 

没人扶着,你能思考多远

所以,很多时候,在面对一个突发事件(即使极其微小)时,或者在一个陌生的环境中,我们很容易失去思考能力。这个时候,我们更倾向于把自己的大脑放在一边而去问别人。对于上面三个事件,只要稍微提示一下,就很容易知道答案:

  • 大街上一般自行车会集中放在什么地方?
  • 里面不行,那外面呢?
  • 还有其他方向没试过吗?

但这样,就是让这个提示扶着你思考了。

推断出答案所需要的知识你都有,为什么还是需要别人扶着才能走到最后?

联系到软件开发,我想最需要具体的深入思考的工作在于debugging。熊力的《Windows用户态程序高效排错》的第一章名字就叫:

比工具、技巧和经验都重要的是你的思考。

这一点我非常认同,利用已有的工具、技巧和经验,你也许可以解决大多数问题,但是如果没有思考,始终有一些难题是你无法解决的。
但不得不说,有很多人调试,基本上就是根据自己熟悉的流程,用一些最常规的方法和工具,做一些检查。当然,由于组织内这些常规方法的成熟性,和已有工具的先进性,这的确能够解决很多问题了。但如果没有很好的思考,你可能会对一些突然跳出来的陌生的问题一筹莫展,虽然,解决这些陌生问题所需要的工具、技巧和经验你都已经拥有了。

孩子刚学走路,我们会扶着;可是到了一定的时间,我们就要学会放手,让他自己去走;可是对于思考,我们很多人却依然习惯于被人扶着,或习惯于找个扶手。这个扶手可以是你的同事,你的老师,百度,google,或任何你觉得可以扶着你"思考"的对象。这里有个笑话,是我们一位初中化学老师讲的:

化学考试涉及到很多运算,所以是允许使用计算器的。结果有人一碰到计算就用计算器,用的那是炉火垂青:一次碰到一个16除4的运算,啪啪一阵按键,恩,刚好是4,还是整数,感觉很爽。。。

其实我们还在蹒跚学步~~~

转载于:https://www.cnblogs.com/baiyanhuang/archive/2009/11/14/1730725.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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