男人对自己狠一点

内容提要:
《男人对自己狠一点》主要讲述了:男人就要对自己狠一点,狠意味着一种目标——人生奋斗的目标。男人就要对自己狠一点,狠意味着一种意志,意味着为了完成自己奋斗的事业而百折不挠的坚强决心。男人就要对自己狠一点,狠意味着一种骨气,意味着活就要活出尊严。
男人就要对自己狠一点,并非是为了达成目的而不择手段,更不是一味“明知山有虎,偏向虎山行”的愚勇,它还需要一种智谋,一种“运筹帷幄之中,决胜千里之外”的智慧。
真正的血性不是掐着对手的脖子去撒野,而是最后时刻挺身而出、傲视天下的霸气。
编辑推荐:
《男人对自己狠一点》:21世纪男人必备的励志读本! 
生活就像一场战斗,谁都可能暂时失去信心和勇气,当我们不能改变世界,我们只有改变自己。男人,就应该对自己狠一点。 
男人就要对自己狠一点,狠意味着一种目标——人生奋斗的目标。男人就要对自己狠一点,狠意味着一种意志,意味着为了完成自己奋斗的事业而百折不挠的坚强决心。男人就要对自己狠一点,狠意味着一种骨气,意味着活就要活出尊严……
目录:
Chapter 1 男人要有自己的地盘
男人要有自己的一帮子朋友
男人要有自己的兴趣和爱好
男人要有自己追求的梦
男人要有自己的个性
男人要有属于自己的空间
男人要属于自己的生活方式

Chapter 2 狠男人是这样炼成的
男人需要那股子狠劲儿
感谢折磨你的逆境
坚韧是强者的一种态度
跌倒与爬起的距离
靠人不如靠自己
退路是懦夫的专利
万事俱备还要敢拼

Chapter 3 男人的字典里没有不可能
没有什么是不可能的
超越平庸才能更完美
狼性的男人永远没有失败
没有“不可能”的概念
勇于突破,尝试新的体验
荒山也能走出路

Chapter 4 男人哭吧不是罪
哭,不是女人的专利
男儿不哭才是罪
会哭的男人更有魅力
哭,也是一种心情
男人要懂得自我调节

Chapter 5 男人要有“钱途”再有前途
是男人就一定要有钱
要有追求金钱的意识
金钱造就成功的男人
赚钱需要计划
你不想钱,钱更不会想你
想法决定活法
赚钱的路上没有不可能
更新你的财富理念

Chapter 6 男人半途而废又何妨
学会放下心中的完美
懂得变通才能成就大事
吃回头草的马才是好马
不必撞到南墙才回头
放下固执,不要太为难自己
换条路可能会更好
不要走极端
别总是后悔
知足常乐,拿得起就要放得下

Chapter 7 男人拒绝在安乐窝里打滚
别死守一亩三分地
人无近忧,必有远虑
男人要善于战胜无聊
在诱惑面前说“不”
英雄也得看场合
男人,你的名字叫进取

Chapter 8 做NO.2就做到位
比当CEO更难的工作
伴君如伴虎
NO.2是水面下的阶层
NO.2的苦难
知己知彼,做成功NO.
NO.2的生存之道

Chapter 9 男人一定要有手段
糊涂就是一种智慧
方圆之理能无往不胜
假痴不癫谋出路
做事不必太过认真
好手段要软硬兼施
脸皮厚度决定成就

Chapter 10 男人不做婚姻的奴隶
让男人狼狈的女人别惹
婚姻是女人的发明
不要在情绪上被女人左右
好色不再是男人的缺点
不要成为感情的奴隶
男人也要有私房钱
男人怎么看“丁克”

Chapter 11 小不忍则乱大谋
要善于自我控制
能忍才能成大事
惹不起,躲得起
君子报仇,十年不晚
好死不如赖活着

Chapter 12 该奢侈时就奢侈
男人的奢侈之恋
奢侈是一种生活态度
男人奢侈是一种本性
男人是奢侈品的上游
为奢侈找个理由
男人时尚也疯狂

Chapter 13 霸气、血性一个都不能少
男人需要霸道
霸道是一种强有力的性感
还英雄以“霸道本色”
要做有霸气的血性男人
男人要有阳刚之气
男人要有一定的赌性
男人的勇者气质

Chapter 14 我不下地狱谁下
胆商的高度决定成功的高度
雄心是永恒的特效药
莽夫之勇坚决不逞
没有野心的男人落伍了
男人要学会说NO
试一试方知是石头还是金子

Chapter 15 男人要抓住心中的窈窕淑女
众里寻她千百度
做个有浪漫细胞的男人
沉默是一种成熟的酷
学会在女人心灵领地耕耘
偶尔的霸道更显男子气魄
找一个“旺夫”的女人
刚柔并济的男人才是好男人

Chapter 16 男人一定要有型
男人害羞也性感
风度是型男的杀手锏
打造型男从这里开始
毛发是男人的性感末梢
潇洒是型男的本色
自信是型男的底气之源

 

 


64部高智商电影精选的一些高智商(犯罪)电影系列,可能很多很多都是很久以前的老片了,
但你不一定看过,推荐给大家分享

1.《记忆裂痕》­

2.《生死停留》­

3.《死亡幻觉》­

4.《盗梦空间》­

5.《禁闭岛》­

6.《穆赫兰道》­

7.《蝴蝶效应》­

8.《恐怖游轮》­

9.《鬼胆神偷》­

10.《战略高手》­

11.《伤城》­

12.《盗走达芬奇》­

13.《借刀杀人》­

14.《失控陪审团》­

15.《本能》­

16.《逃之夭夭》­

17.《转轮手 枪》­

18.《88分钟》­

19.《决胜21点》­

20.《鹰眼》­

21.《大买卖》­

22.《完美盗贼》­

23.《天才雷普利》­

24.《黑暗骑士》­

25.《剑鱼行动》­

26.《偷天陷阱》­

27.《狙击电话亭》­

28.《银行大劫案》­

29.《一级恐惧》­

30.《足迹》­

31.《牛津谋杀案》­

32.《公众之敌》­

33.《暗花》­

34.《致命ID》­

35.《行骗天下》­

36.《沉默的羔羊》­

37.《电锯惊魂》­

38.《天衣无缝》-­

39.《破绽》-­

40.《乱战》­

41.《搏击俱乐部》­

42.《致命魔术》­

43.《神鬼运转》­

44.《杀人12宫》­

45.《嫌疑人X的献身》­

46.《黑色大丽花》­

47.《王牌对王牌》­

48.《13罗汉》­

49.《12罗汉》­

50.《11罗汉》­

51.《死亡笔记》­

52.《洛城机密》­

53.《偷天换日》­

54.《人骨拼图》­

55.《记忆碎片》­

56.《V字仇杀队》­

57.《火柴人》­

58.《非常嫌疑犯》­

59.《猫鼠游戏》又名《逍遥法外》­

60.《暗战》­

61.《七宗罪》­

62.《局内人》­

63.《八面埋伏》­

64.《守法公民》­

 

 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/bluespot/archive/2012/07/27/2611056.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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