人间咫尺是天涯

 
        小雨本来能考上南方一所不错的大学,但是为了能和男友在一起,她不顾家人和亲属的反对,毅然离开了那座美丽的城市,和男友一起考进了这所离家几千里的学校。但来学校没多久,男友就在网上认识了一个女孩,并且和她打的火热,很快就把小雨疏远了。一天,男友向她提出了分手。想起和男友在一起的快乐日子,小雨哭得死去活来,毕竟她为这段爱情付出了太多。
小雨挂着泪珠说:“为什么,这是为什么?”
“我觉得我不爱你了。”男友淡淡地回答。
小雨显得有些激动了,说:“你是不是嫌我不够好,不够温柔啊?只要你不和我分手,我会努力改正的,真的。你不是说你喜欢长发女生吗,从今天开始我就蓄发了。”
“阿雨,你很优秀,我只是觉得我们不适合。我不久前在网上认识的一个女孩,和我很合得来,她已经答应做我女朋友了。我不想瞒你,我真的很爱她。”
小雨生气地说:“当初你信誓旦旦地说会爱我一辈子,难道你忘了吗?”
“那时侯我们还小,不懂什么叫爱情。那时的话怎么能当真呢?”
小雨给了他一记重重的耳光,但同时在她的心里留下了一道深深的伤痕……
他们虽然生活在同一个城市,但是心灵产生了距离。
承诺是男人的专利,你不要为了他一句无心的承诺而去守侯一辈子。恋爱中的男女在浪漫的气氛中,时常会发生类似这样的对话:
“你觉得我美吗?”
“你是东方女性美的象征,在我心中你永远都是那么光彩照人。”
“你爱我吗?”
“小傻瓜,我当然爱你,我爱你超过爱我自己!”
“那么你会爱我多久啊?”
“我会爱你一生一世,不,是生生世世。山无棱,天地合,才敢与君绝。”
是啊,这就是恋爱。这时的女孩最喜欢男友的甜言蜜语,喜欢时不时的让男友发誓;此时的男生几乎都会尽力去背一些经典的爱情语录,把自己包装成诗人,他会用最动听的情话来满足女孩的虚荣心。当感情淡下来了,男友提出要分手,女孩反诘他“你不是说过会爱我一生一世吗”,他就会以一句“我们不适合”搪塞过去。
易谢的玫瑰,嬗变的情话,虚伪的承诺,这些并不是爱情的全部。承诺应该在心而不在口,它是可遇而不可求的,硬讨来的承诺最终会沦为美丽的谎言。曾经的山盟海誓,到了分手的那一刻显得那么苍白无力。承诺必须经得起时间的考验,不然,它只是像一阵风,吹过了,不留一点痕迹。
天涯有多远。你和他虽然相距千里,远隔万水千山,但只要你们心有灵犀,那么仿佛他就在身边。心中有他,便会觉得处处有他。这完全取决于你的心态。
咫尺有多近。你和他虽然居住在一起,但如果你得到了他的人,却得不到他的心,那么你们依然相距天涯。那是心灵的距离。心灵的距离比地域的距离更加可怕。任谁也无法抵达。某些时候,咫尺也会变成天涯。
人间咫尺是天涯。

转载于:https://www.cnblogs.com/heart/archive/2007/04/12/711357.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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