有人问:“为什么不能和前任联系?”

本文深入探讨了与前任断绝联系的心理过程,分析了为什么有些人难以释怀过去的关系,并提供了如何真正放下前任,避免再次陷入情感漩涡的建议。

[cp]有人问:“为什么不能和前任联系?”

因为我不想让他的风吹草动,变成我的波澜壮阔。

想当初。

我用十秒钟,删去了他所有的联系方式
用十分钟,扔掉了他送的所有礼物
用十个小时,看完并清空了所有的聊天记录

再用十天的时间,让输入法不再默认打出他的名字
终于等到十个月后,我以为自己放下了一切。

可那一天还是来了……
他不知道从哪儿冒出来,用一句不到十个字的问候,轻松将我之前做的全部努力一一唤醒。

我才懂:

那些花了好久才想明白的事,全来自于我的「自欺欺人」。

或许,他依然会和我在一起,在每周的星期八、每月的三十二号、每年的十三月份。

他不是会说分手的人,却尤其擅长逼你说分手。

——明明是他没有在约定的时间出现,却三番五次告诉你:“等不到,就别等了。”

——他想和你说话的时候,用粘人的语气不让你睡;他不想和你说话的时候,就可以随意敷衍你,甚至敷衍都嫌费事。

——他当初说是你的小太阳,你激动的以为他要照亮你一生,却忘了,你只是那颗围着他转的地球。

可《彩虹》里唱:没有地球,太阳还是会绕。

“谁让我难过,我就离开谁”你这么告诫自己。

所以你急不可耐地想跟他断绝关系,因为你无法做到平静地看着他将来的幸福中,没有你的身影。

当初你竭尽全力地闯入过,现在也该是竭尽全力撤离的时候了。

不必再花千百次凝视着他不再跳动的头像
不必再反反复复把手指从绿色的呼叫键上移走
不必再纠结于是发送还是删除你对话框里刚写满的那洋洋洒洒字句。

你终于看不到他的动态了,
而是多了一个「只能看资料却不能添加」的未亡人。

这不是幼稚,你很清楚:

但凡有一个理由能让你留下,你都不会走。

可你再找不到理由了。

分手后,你逼着自己走在了「为前任后悔而奋斗终生」的路上。

慢慢地,你越来越活成了大家有目共睹的优秀,可你不找他,不代表他不会找到你。

有时候你跟喜欢过的人很久没有联系,也并不觉得心酸难过,你以为自己已经看开了,不喜欢那个人了。

事实上,你只是习惯了那种难过——

在他每一个不找你的日夜,你心里都空落落的,无处安放,你以为失望是常态,所以即便情绪处于一个很低的点,也并不会有太大的起伏。

不是没想过,只要他回头,你就跟他走。

所以当他开始向你示好,痛心表达自己当年的苦闷,诚心表达这些年对你的歉疚,再见延伸出你和他未来的展望……

他还是太懂你了,所以,感动你毫不费力,要伤你就更加容易。

所以你心软了,甚至觉得:

现在自己变好了,是不是可以重新和他开始了?

可你知道吗?

有些感情明明就是一潭死水。如若你执意将那点儿回忆冻结成冰,以为这样就会有特别的意义,下场还是逃不过高温的“火眼金睛”。

有人说:

追不上的野马,突然回来找你,肯定不是因为你御马有术。

只是因为你的头上有草。

作者:知乎 龚莞婷
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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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