第三章

1.   我选c,就目前国家没有规定软件工程师需要职业证书才能上岗

2.   因为软件工程师需要与时代社会一同发展跟上时代潮流,就需要软件工程师不断创新,软件同时要融入社会,就需要艺术感

3.   虽然一些条件制约了我们的发展但同时也筛选了同行的竞争者,使得这个行业的压力没有那么大。

4.   应该改弦更张,直接提出设计弱点,否则就会耽误大家的时间。在公司中应该优先选择保护团体利益,而且是自己犯得错误必须由自己承担。

5.   我认为代码量与工程师水平有一定联系但没有绝对的线性关系

6.   我认为学习的关键是以下几点

  • 认清自己。
  • 学习目的。
  • 时间管理。
  • 学习方法。
  • 学习的步骤。
  • 获取知识的途径
  • 影响学习的几个因素
  • 自己的心态。

对语言和编辑器的选择是我认为选择最新版的语言与编辑器紧跟行业的领头人的脚步

另外我认为我们这个行业的核心竞争力是编程的创新跟进时代潮流

7.   我认为身体的缺陷不是阻挡成为合格工程师的理由,只要我们坚持不懈,努力付出汗水无论有什么缺陷都能克服例如霍金全身瘫痪却依然成为一名伟大的物理学家

8.   

八、学术职业阶梯是人们根据学术职业特性为从业者所设计的一套个人发展阶段的共同标识和职业规制,对大学教师的发展及其生存方式有着重要影响.学术职业阶梯又是大学教师的学术价值的形象化表现,也是一套大学教师的劳动分工制度与激励机制.不同国家的学术职业阶梯在结构、层次和跨度等几个方面表现出明显的差异性.随着大众化高等教育的逐步实现,各国学术职业阶梯的变化越来越频繁,且受市场力量、国家权力和学术权力的影响越来越突出.我国学术职业阶梯是一个全国统一的体系,阶梯跨度相对较大,且阶梯间的异动以院校为基础封闭运行。

 

九、网址:我们都是自信的傻瓜(上)

 

知识越少,越容易高估自己

 

美国作家和格言家威廉·费乐尔曾经写道:“接受教育意味着拥有区分知与不知的能力。”事实证明,这个简单的理想是非常难以实现的。虽然我们能察觉到什么是所知的,但即使是“无知的大致轮廓”,对于我们来说常常都是不可见的。在很大程度上来说,我们都没有意识到我们无知的频率和范围。这种现象后来叫做达克效应,即最不称职的人往往高估自己的技能,并认为自己高过平均水平。这里的逻辑在于,他们需要自知之明,但他们恰恰缺乏这一点。要让表现不佳的人意识到自己的不足,这将反而要求他们具有非常专业的——而恰恰是他们不具备的——知识。比如说,你想知道自己在使用语法规则上是熟练的还是不熟练的,你必须足够了解这些规则,否则你就无法知道。表现欠佳的人(我们所有人在某些方面都会有表现欠佳的时候)在自己不熟悉的领域里往往无法认清思维和答案的错误与漏洞。

 

我并没有这种现象。我在刚学习某个语言或技术的时候,在没有学的很精通的时候我基本上不会发表意见,一般都是听别人的为主。

转载于:https://www.cnblogs.com/-uzi/p/9207916.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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