《时光不再,你还在》凌莫寒白静熙第二章 这么开心的时刻,他只想和我庆祝...

时光不再,你还在

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《时光不再,你还在》小说介绍

《时光不再,你还在》是一部情节跌宕起伏、扣人心弦,情节与文笔俱佳的都市言情小说,作者是十千美酒,书名主角名是凌莫寒白静熙,主要讲述凌莫寒是白静熙用生命在爱的男人,后来她才发现,那个男人是真的恨不得要了她的命。流尽血泪,她对他说,“凌莫寒,我不爱你了,你放我走吧。”可是这一次,却轮到他不肯放手了。...

《时光不再,你还在》精彩试读第二章  这么开心的时刻,他只想和我庆祝

第二天,白静熙是被一阵突兀的电话铃声惊醒的,她拖着酸软的身体起身接起电话,“喂……”

“是白余东和刘玉清的家属吗,这里是医院,现在二人正在抢救,请你……”

话没有讲完,白静熙手里的电话已经掉到了地上,“不,我的父母怎么会……”

她失魂的自语着,有种天塌的感觉。

倏然间,耳边响起凌莫寒昨天离开前说过的话。

他说过会让她后悔的!

“一定不是他做的,不会的!”

脑海中一闪而过的猜测,随即就被她否定。

赶往医院的途中,她不断地打给凌莫寒,可是对方一直无人接听。

医院里,她的父母还在手术室抢救。

“我爸妈怎么样了?”她拉住一个从手术室跑出来的护士问道。

“情况都很危险。”护士只说了一句就匆忙跑开了。

闻言,她有些虚脱的瘫坐在椅子上,默默祈祷着爸妈能够平安无事。目光紧紧的注视着手术室的动静,同时也留意着走廊来处的响动。

刚才来的途中,她在出租车上通过车载广播已经知道了一切。

白氏企业一夜之间濒临倒闭,董事长不堪打击携夫人一同从公司写字楼顶跳下的消息已经闹得满城风雨。

如此大的动静,凌莫寒不会不知道。

等不来他的人,她执着的一直打他的电话。

每一次忙音中断,她的心就跟着凉了几分。

就在她准备放弃的一刹那,电话被接通,她连忙将电话凑在耳边,“莫寒,你终于接电话了……”

“白静熙,是我。”

电话里传来一道女人的声音,妩媚中带着得意。

是宋依依,凌墨寒最爱的女人。

本来消沉的心瞬间落入谷底,再出口的话带着颤抖,“怎么是你,凌莫寒呢?”一股积压许久的寒意,从心里缓缓升起。同她焦灼的心情纠缠在一起,搅得她每一根神经都在隐隐作痛。

“寒哥哥现在正在洗澡,可没空接你电话。”

“你让他接电话,我有话要问他!”白静熙的语气透着强硬,握着电话的指尖暗暗使力,竭力克制着自己内心翻涌的情绪。

“呵,都什么时候了还想着勾引男人,你爸妈不是都快死了么?赶快给他们准备后事去吧,寒哥哥现在可没空接你的电话,亲手搞垮了你们家的公司,这么开心的时刻,他只想和我庆祝,咯咯咯……”

“你在胡说!他不可能……”

白静熙当即就对着电话吼了出来,可是那头已经挂掉了。

捏着电话的手无力的垂下,身体仿佛被掏空般的,靠着墙,白静熙的眼泪夺眶而出。

她用力揪着自己心口处的衣襟,那里面仿佛被数千只蚂蚁啃食一般,努力不哭出声响,“不会的,我不相信,他不会这么狠……”

没有给她心痛的时间,手术在这时结束,白静熙连忙拉住医生,“怎么样,手术顺利吗?”

“命是暂时保住了,但是情况不是很乐观,病人必须送去ICU,赶紧去缴费吧。”医生说完便离开了。

一颗心终于暂时落地,可当她赶去缴费,却被告知所有的卡都被冻结了。

未完待续……

转载于:https://www.cnblogs.com/itshz/p/9232775.html

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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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