公益活动-感谢你们

博主们,文字有点多,各位耐心看,小编非常感动。

 

在优快云论坛上有一位用户发了一个帖子:《上肢残疾 当程序猿》 

楼主发出了他的疑问:“当一个人他没了一仅仅右手,但他想学习编程。想在这个行业工作。那么可行么?”

接下来在极短的时间内有50多位网友进行了回复:


优快云 ID sp1234:

程序猿不是打字员,程序猿须要的是程序设计能力。


 
优快云 ID suwei825:
楼主,我不知道你曾经的经历是怎么样的,在这里我说下我的经历。我小时候7岁,失去左手(手掌部分)。那时候比較自卑,在我上大学前都不敢穿短袖。

我是学理科的,对机械,电脑都非常感兴趣,大学报考志愿时。出于对手的操心,报考了工商管理类的专业。上大学后。我进了学校主办的强化班,学校给了二次选择专业的机会,就这样,我修了计算机科学与技术。大学期间。遇到了一帮好同学,还有我的姐姐鼓舞我,我開始穿短袖了,也自信了一些。

毕业后,一直在从事软件开发,已经6年了,所以说手不是问题。我如今打字水平和正常人一样快,盲打。靠自己练出来的。

如今在私营企业上班。和正常人一样的工资水平。

近期已经開始创业了。

我想鼓舞你,认准了方向,就努力下去。不要操心别人的眼光,走出自己的精彩人生路。我前几天遇到一个朋友,他左右手仅仅有一个手指,一样在做开发。借用残友集团的标语:越是残疾。越要漂亮!
 
优快云 ID  iamXiaMi:
一边一天就写100行代码(有效),非常多时候写了删除了重写或者不断改。以一行48个字符为例。也就最多4000个字。8个小时敲不完么?
不得不承认,相同的工作。效率和经验还有学习能力确实能成正比的。赶进度的时候,我的效率可能会是别人的3倍,但也仅仅是在非常集中的时候,大多数放松的情况下,效率是几乎相同的(浪费的时间比較多)。

你能力足够,或者想清楚再做。和打字速度没啥关系。
 
优快云 ID  kxm_2012:
楼主 我就是残疾人 如今不一样干的好好的。
 
优快云 ID xyghehehehe:
为楼主和楼上回复的各位点赞。

现实一点来说。当你的身体存在某些缺陷,无论从事那种工作,都会造成一些障碍。可是,成就一个人的,永远是他的兴趣、梦想、激情和持之以恒的毅力,做你喜欢做的事情,而且坚持下去。无论最后的结果如何,起码你在这个过程中收获了快乐,这便是最好的回报。一路上或许非常难,最后或许失败,那又如何?仅仅要你乐在当中。便是成功的。
 
优快云 ID Xiyuncanxue:
我也是右手残疾,左手敲键盘。熟练了就好了。
 
优快云 ID  ljcmeng:
可能确实会有一些影响,可是仅仅要你持之以恒的在程序猿这条路上走下去,那么最后肯定能成为一个优秀的程序猿。
 
优快云 ID sonicer:

尽管坛子里的浑货们整天没个正形,天天满满的负能量,但关键时刻,还是暴露出一个个的暖男软妹的原型,我算是看透你们这批虚伪的家伙了。


 感谢这些朋友的正能量 以上留言的朋友能够免费获得优快云商城任选一本图书的奖励

感谢你们的鼓舞,感谢你们的正能量!

 

也希望楼主看到网友的回复能够重塑信心,把自己的生活过的更加漂亮

我们希望能够帮助到很多其它的人。假设您编程不方便却从未放弃,那您请来优快云 

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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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