畅想5年后

5年后会如何?我们能否畅谈展望一下

 

首先可以肯定的是,全民3G,大家都用手机上网。这下,看新闻、看博客、看谈论、写围脖、聊QQ、玩游戏、听歌、看小说、看电影、收邮件、查地图、上网站、搜索,都没有问题了。当然,电子商务受众群体更多,可以手机随时随地上网查找、购买、支付、交流。而现在备受瓶颈的仓储、物流,在近几年的加紧投资建设后,会在5年后释放出强大的效益。更何况在金融危机后,全国都在建设拓宽高速公路、高速铁路、D字头快速铁路。

 

所以,5年后的电子商务是激动人心的。更多的商家,更多的消费者,更大的市场,更多的繁荣周边配套产业链。这就是机会。我们要为5年后到来的这场盛宴而提前卡好自己适合的位置,然后从现在起就朝着那个目标前进。

 

还有什么呢?

 

5年后,城市将更加拥挤。因为更多的人买车。汽车制造、零售、维修、汽车消费产品将持续大火。这又是一个飞速发展的诱人行业。更多的城市考虑建设地铁。但建设地铁还有待时日,大家仍然在缓慢前行。

 

大家最关心的房市会如何呢?地方政府解决不了自己的财政收入来源扩充问题,房市不会有大改变。但房市继续推高也是很危险的,因为会起民愤和社会动荡。所以中央政府和地方政府会保持一个平衡。现在中央政府在一拉一推。推,就是中央政府自己直接投资,直接投资给教育、医疗、社保、道路、铁路、自来水、电力、石油、煤炭等等社会基础生活用品和生活服务。这就能给地方政府减不少负。另外,中央政府大力支持地方中型企业上市中小企业板。而中央政府把炒房团的钱通过利率、银行准备金、房地产政策这些手段倒逼出来,然后引导资金进入股市,让地方中型企业获得资金。地方企业盘活了,地方政府就有税收了。地方政府压力小了,就不会强压着卖地了。不过,各种国进民退仍然会发生,因为地方政府缺钱,肯定拿私营开刀夺取控制权。

 

那大家关心的医疗、教育、社保、医保这些关键问题呢?不会解决多少。中国人太多,而我们这些底子又太薄,解决不了主力问题。不要期待。

 

那大家关心的物价呢?还会推高价格。农产品、食品价格,目前农民收入还是低。但社会其他行业收入都比农民收入要高要增长快。这几年各种惠农政策,会提高农产品食品价格,让农民生产和城市消费保持一个平衡,不能让城市消费叫苦,也不能让农民叫苦。

 

那大家关心的教育风气、教育腐败、教育素质呢?5年,仍然不会变化太多。教育,是个长期的事情,有很大的滞后效应。所以每届政府作为当事人,只能去推动,而不会大力重点解决。大家该交什么赞助费,继续。

 

我们的农民呢?更多的现代化管理和规模种植的企业会进入农村,带来规模化的灌溉设备、人工管理、收割设备、加工设备、营销渠道等等。农村政府与这些公司结合成乡镇股份企业。农业是5年后现代化规模化的农业初期。

 

我们的农民工呢?城镇化,乡间公路、乡村内道路、城际铁路、城际高速公路,让城镇化成真。一方面提高农村硬件建设,一方面提高农民收入,一方面给农民购物消费优惠。惠农政策会发挥出很大的力量。而在城市呢,在金融危机后,一大片找活拼缝简单代工的企业越来越难存活,而存活下来的企业,都是要求质量高、管理规范讲究细节的企业。企业信息化会有很好的发展。因为过去粗放式的跑马圈地式的企业经营已经无法经营,那样质量和设计的产品也不被消费者接受,必须精细化。精细化,就得信息化工具来介入了。而农民工呢,一方面是城市企业升级,一方面是农村升级。很多人会回去,带回城市的节奏、风气、看法、思路,农村更被激活。而精细化的企业,由什么员工来操作呢?当然是走下神坛的大学生,还有职高、中专、技校。随着大学生越来越普及化,以后即使是工业企业的基层员工也会是大学生。因为近今年,中专技校职高招生萎缩的很厉害,没多少人上。很多人宁可成人高考,也要拿个大学文凭。

 

我们的大学生呢?90后走上工作基层员工岗位,到公司一看全是90后。80后成为了公司中层,被房子和工作压力压的很沉默。90后反正也没房子,也亲眼目睹了80后的房奴悲哀,很轻松的放下身段,宁租房不买房。公寓住宅要火啊。90后的人可不将就。他们是生在外国品牌中,长在互联网上,他们古怪精灵,他们创意十足。他们受的教育比80后小皇帝一代要理性些。互联网给了90后很多机会。中国互联网会迎来很多新奇特的创业网站。动漫、数字电影特效会得到长足的进步。

 

我们的私营企业主呢?我们国家的整体结构是这样的:央企占主力,控制了大部分资源和社会收入。地方政府控制了剩余的一部分。我们的乡镇也会创办很多新兴的企业。而纯粹的私营企业呢?目前,不少私营企业靠关系生存,有多大关系背景就做多大的企业。在5年后,由于政府打击腐败加剧,这条路不好混了。所以,靠真本事硬本事真市场竞争力的企业才能生存下来。不过,在一些热门行业,仍然延续着寻租和关系挂靠。

 

我们的国企员工呢?对于垄断性行业的央企和地方国企,工资和增长仍然令人羡慕。这没得说,进入国企还是一个钻尖脑袋的事。当然,这点进人指标肯定有权力寻租了。这都是小钱,就睁一眼闭一眼吧。当然,这些企业会提高很多门槛,名牌大学、硕士甚至博士,长的还过得去,人还得灵活,和政府招公务员没啥区别了。

 

我们的公务员呢?当然,政府项目预算要公开,执行要公开,互联网舆论监督,国家惩治腐败,这些都会继续加大力度。但不会惊喜。我们的经济在向前,我们的政府财政收入还挺多,还能承受的起庞大的公务员队伍,而不会像上世纪90年代政府没钱只好让官员下海。当然,我们的腐败规模还会增长,人多嘛,一人一点,加一起就了不得。

 

 

总的来说:

 

1 企业精细化管理,大学生员工,企业信息化,电子商务。

2 农村农民工回乡创业、现代化农业公司、乡镇企业、城镇化、惠农政策

3 90后大学生,创意十足

4 医疗、教育、央企国企、公务员、反腐,依旧。

5 物价上涨但不离谱、房价平稳、股市上涨但别等大牛市别想着重现全民炒股,但股市健康许多,股民的心态经过2007年大牛市2008年抑郁也健康了许多。

6 游资会去哪里呢?我想不透。房市?股市?车市?电子商务?挖铁、铝、煤、气资源?参与修公路修铁路?参与航空、港口、船舶?参与地方银行?好像哪个都不靠谱。游资憋的慌啊。怎么办?怎么办?给个出路。不过,教育、医疗、物流、仓储、食品、动漫、电影、零售、现代农业、化工、制药,我倒是看好。

 

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转载于:https://www.cnblogs.com/javait03/archive/2010/01/22/2403476.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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