抑郁症康复日记

他:没错
我:愿意分享一下痊愈的经验吗?
他:就我的情况而言,运动,与人交流,吃药,就这三样,没什么难的
我:运动听起来比较容易做到
他:恩,不过我以前不爱运动,现在经常跑步,感觉跑步很舒服
我:说到吃药,似乎很多人得了抑郁症之后不愿意对别人说起,你是如何做到敢于承认自己得病的呢
他:我是一个理性的人,我并不是十分在意别人的看法。很多人不愿意提起,我是可以理解的。跟人说起,别人未必会理解,换来的只是无用的安慰。有的人可以自己治好自己,有的人则不能。我属于幸运的那种。
我:当时的你让我好担心。茶饭不思,夜不能寐。不过你现在看起来精神多了。
他:这都多亏了我的朋友们,和医生开的神奇的药物。
我:对于吃药你有抵触心理吗?
他:很多人对于吃药都有抵触心理。”是药三分毒“,这句话深入人心。有人感冒了不爱吃药,一样的道理。
我:那你吃药之后是什么感觉?
他:吃了就好多了。
我:还有什么建议吗?
他:人一定要有几个亲密的人。

 

 

摆脱抑郁症之后,我感到前所未有的强大

虽然还没勇气说,我什么都不怕了
但是对我来说,世界从此不一样了

“怎么回事儿?”
别人听到我说得了抑郁症,第一个问题一定是这个

设想你得了感冒,别人知道之后,也会这么问
不管你说什么,他人听到后,都会或若有所思或理所当然地说道:
”着凉了吧,休息休息就好了“
”多喝热水,不行就去医院“
已有的经验很好地帮助人们做出了判断
是啊,人们多么熟悉感冒
我并不是一个悲观的人
也没有怀着恶意揣测他人
只是对人们的行为模式感到一丝悲伤

”你?抑郁?别逗了“
”扯吧“
潜意识地也会想:"哈哈,这家伙心里素质不行啊“
可以理解,以前的我就是这种态度
此时,我便知道了能拥有几个真正的朋友是多么幸运
真正理解你的人更是少之又少
没经历过,没资格说“我理解”
有人说过:”所有人都是孤独的“
这是个悲观而又残酷的现实
尤其在这种时候
我是个理性的人
孤独,一定也有办法对抗

”因为女朋友跟你分手了吗?“
”学业不顺吗?“
”出去走走就好了”
多么地理所当然
No, it’s not
我的情况是,对一切都漠不关心
毕业?
I don't give it a shit.

一个女生对我说:你一个学生哪来什么抑郁症
还有一个女生对我说过同样的话
“抑郁症患者中最多的人群是少年和青年,在15-34岁人群中位居死因第一位。”
有个很好的朋友对我说:我觉得说自己得抑郁症的肯定没有抑郁症
如果在我病好前听到他这么说,我一定会很难受
“抑郁症和感冒发烧一样,是一种生理性疾病。”


我的症状:
厌食
失眠
对任何事都没有兴趣
长时间地思考人生的终极问题,思考死亡
感到孤独,认为不会有人真正理解你

我是如何对抗抑郁的 ?
1 吃药
2 朋友亲人的陪伴
3 运动
4 相信世界上有人真正理解你

我的建议:
有人想知道怎么防治抑郁症吗?
别逗了,每个人都认为自己肯定不会得的

我的现状:
生活变得更充实了,有了很多爱好,到了要取舍的地步
更注重人与人之间的羁绊,那种情感的纽带变得无比重要
喜欢运动了,以前的我几乎从来不运动

假如我周围有人也得了抑郁,我一定会第一时间帮助TA,我太了解那滋味了

 

转载于:https://www.cnblogs.com/theodoric008/p/7581462.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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