倾力推荐,哪一本让你想要加入书单

本文精选了多本经典书籍,包括商业思维、企业管理、技术创新等方面的内容,旨在帮助读者理解这些书籍的核心价值,并从中汲取经验和灵感。

  摆渡人:《三十九级台阶》和《指环王》综合体,一本教会你怎样去爱的作品的

 

  新经济新规则:经济变革中值得借鉴的经验是遵循新规则的人会发达

 

  成功不是偶然:李嘉诚的商业思维有可摸得到的真实感,对创业者起到启发作用

 

  精益创业:这本书讲述的四步创业法,使人明白用最少的投入换取最真实的需求

 

  大败局:此书写的是改革开放以后的商业案例,非常具有借鉴意义

 

  褚橙你也学不会:“中国现代商业史应该有褚时健的案例”,它告诉你,褚橙热卖的原因是什么?褚时健傲视同行的秘密是什么?

 

    需求:优秀的企业满足需求,伟大的企业创造需求

 

  服务设计与创新实践:这本书通过案例提供服务设计与创新实践很好的思路

 

  下一个倒下的会不会是华为:华为的管理理念和经营策略值得我们每个人去学习

 

  腾讯方法:这本书只谈实战项目中遇到的问题,有极强的可借鉴性

 

  微信力量:理由连接器,信不信由你

 

  智能时代:理由,智能才是未来

 

  岛上书店:每个人的生命中,都有最艰难的那一年,将人生变得美好而辽阔

 

  互联网运营之道:这本书讲了关于运营的术与道

 

    重新定义公司:谷歌是如何运营的:首次公开谷歌内部的管理与运营方法;全面解密执掌谷歌10余年的内幕故事

 

  非理性繁荣:诺贝尔奖罗伯特希勒的大作,考虑到种种非理性因素对经济的影响

 

  平台转型:企业的新旧平台对比,从战略组织、结构人才、布局等角度展开讲述

 

  一个人的朝圣:这个世界上总会有人在为着别人认为没有意义的事而执著

 

  品牌至上:一个企业的目标不只是赚钱,而是要建立一个独特的品牌

 

  必然:预测未来,把握将来动向,深度分析十二种大趋势

 

  从01:冷启动是一段孤独且艰苦的旅行

 

  追风筝的人:市场就是江湖,这本书很好的剖析了人性最根本的东西

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zhangweizhong/p/5204492.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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