《我是一只IT小小鸟》 读书笔记

《我是一只IT小小鸟》

读书笔记

娄雨禛 PB16060356

 

关键词:理想

  对于很多大学生来说,大学及其之后的日子充满了未知的美好与期盼。在《我是一只IT小小鸟》中的每一位IT从业人员,在进入大学之前,都对自己的未来充满憧憬。一份理想,能够使我们激情饱满地投入大学生活。但我们随后也会发现,这样的理想,很容易被无情的现实打击,甚至打灭。比如,来自大学学业的压力、来自同学之间竞争的压力、自己的想法无法被他人理解的困惑、生活自理过程中的纷乱,等等。这些数不胜数的压迫很容易使我们迷失方向,忘记了曾经的理想。

  然而,一个人能否真正成长,关键之一在于他能否重又拾起这份理想,并重拾当年的激情。在这个过程中,他一定会克服数不胜数的困难,在困难中总结、进步。正是这份理想,支撑起了之后的三个关键词。

关键词:奋斗

  奋斗这个词不会被忽略,因为总有人不断提醒我们奋斗。但正因为是这样,他人的提醒反而使我们产生一种拖延症驱使下的抵制感。我们总是会想,我今天不奋斗应该没事,从明天开始认真起来,或者考试前好好努力就行了。然而,这样的情绪虽算不上消极,却大大降低了我们的生产力。

  奋斗是一个持久的过程。它不在于一时的拼命,而在于一点一滴的积累。

  如果总是想拖延,那么尝试着主动给自己一些“最后期限”。这样虽然让自己比较痛苦(因为感到是自己在作孽),但坚持下来,就会把压力转化成动力。渐渐地,再多的担子压下来,也不会觉得很累——这是一种习惯成自然的过程。

关键词:坚持

  有很多因素站在坚持的对立面。比如,周围同学的懒散也会使你变得懒散,过大的学习压力会使你趋于退缩,生活上杂事的干扰会使你无法集中注意力,等等。而坚持者,是凌驾于所有这些困难,把执着演绎成习惯。

  坚持者很多时候是孤独的,因为他们总是少数。但这句话也不绝对,因为孤独总是因为孤独者没有找到同类群体。因此,在身边形成一个有良好坚持习惯的朋友圈,就能打破懒惰的恶性循环,让他人有效监督自己。

关键词:反思

  反思是一种积累的进步,它是举一反三的基础。

  如果说,在辛辛苦苦完成了一个项目后,我们收获了100%的经验,那么,在这之后进行有效的反思能够使我们再获得100%的经验,甚至更多。反思的过程中,必须注意提取出之前错误与徘徊的原因,并归纳出有效达成目标的捷径。

  善于反思者,总是比其他人看起来更沉稳、更可靠,因为他们通过有效的总结理清了做事的思路,在重复自己过去曾做过的类似的事情时,把握更大、效率更高。

  反思是一个持久的过程,它需要随时进行,不断进行。

  反思是一个叠加的过程,它可以对过去反思的结果进行更深层次的反思,由此不断提炼出浓缩的精华。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/RainLou/p/8665620.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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