第一篇文章

最新推荐文章于 2024-09-10 11:21:48 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/whqhoo/archive/2008/06/01/1211695.html

自己给你自己做个脚印，走入博客园，走入中国.net程序员大本营，争取以后每天都有更新，记录自己的成长历程！

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04-01

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08-12

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—- 啦啦啦

第一篇优快云文章

jiuliang___的博客

04-05

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俺是来自陕西科技大学的研究生，主要的研究方向是数字图像处理和防伪，此前接触编程其实比较少，在此也是开始自己全新的学习之路，毕竟学习了很多年了，对于计算机编程来对自己来说也是很感兴趣的方向，更好的是与自己的研究方向相同，可以在实现兴趣的同时进行学习的过程，完成学业，发表文章，还是挺有意思的，虽然研究生生活还要两年多，但是对于编程的学习也是不能懈怠，自己应该有自己的方向，毕竟是研究生了，比本科生还是年长很多，成年人了好歹，更何况是非科班出身，和很多学生还是有一个学习上的时间差，还是得付出更多时间去追赶别人的脚步

第一篇文章测试

u012097662的博客

02-24

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阿道夫

第一篇作文---我的姐姐

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弟弟的第一篇作文—我的姐姐。

wordpress判断第一篇文章应用不同的样式

测试

03-27

509

很多学建网站学员在使用wordpress仿站时，会碰到这样的情况，目标网站的文章列表版块中，第一篇文章的样式与其它文章的样式不一样。如下图所示：（相关教程：什么是仿站）上图的网站中，第一篇文章是包括图片，标题和文章简介，其它的文章只是包含了文章标题和日期。那么我们在进行仿站时，如何实现这种效果呢，如何判断第一篇文章应用不同的样式呢？方法就是通过PHP语言进行判断，判断第一篇文...

山雨欲来白了头的第一篇文章

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9405

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博客的第一篇文章

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今天突然发现

yuquanle的第一篇文章

AI小白入门的博客

04-27

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2017年4月27日，开通个人优快云，专注nlp领域学习。

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三年级下册第一单元的作文批改，为我们提供了一个了解和学习写作的窗口，尤其是关于家乡美景的描述，更是激发学生情感与创造力的催化剂。首先，让我们从人民公园四季的描写谈起。这篇作文巧妙地运用了四季更迭的...

springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip

09-05

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

基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现

09-05

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！

橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip

09-05

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