一休和二喜「互动部的家长里短」

地球人都知道,小废很懒,能少写一篇绝不多写,为什么要写这一篇呢?很有必要交代一下故事背景:
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自从 《我有一个梦想》 写出之后, 二喜 马上问:“为什么没有写到我?”(我第一反应是为什么要写到你?)当然,我是个很照顾别人感受的人,所以我回答:“本来我是想把你和饮料王子都写上的,就像我们部门每次聚餐都会叫上你们一样,但是那天已经写到 12 点多了,困得不行写不下去啦 ~

 

2 喜貌似很宽容的接受了,并提出希望我为他写一篇,时间在 6 月份之前就行。我第一次听到这么长远的 deadline ,善良的我接受了。很快的,我发现人不能太善良。
 
仅仅过了几天, 2 喜问我:什么时候给我写?我说,还早呢,不急。
又过了两天, 2 喜又问我:什么时候给我写?我说,不是 6 月吗?
又过了半天, 2 喜在 qq 上哀怨地冒出一句话:我一直在等。
 
在以后的若干次场合, 2 喜同志以不同的姿态和语境向我表示:虽然我是一个很善于等待的人,但我已经很不喜欢等待了!(前半句哀怨,后半句暴躁)
正常思维的博友可能认为“虽然我是一个很善于等待的人,但我已经很不喜欢等待了”这样的语句是很矛盾的,但是,你们听过 2 喜这句名言后可能会对他的思维逻辑有一定了解:我不是不能吃辣,我是吃不了辣。
如果我说,二 喜的已经演变到半夜三点钟打电话询问何时才能等到,你们会不会觉得他疯了?千万别说是我逼疯的 …我真的很无辜

 

所以,你们知道我为什么要写这篇了。开始吧——
一休:互动部,博客编辑,打理博客日常大大小小家务事。
二喜:技术部,程序员,专司博客和技术圈的开发工作。
所以,这两位对博友们来说是非常重要的角色。

 

屈指一算,二喜竟然也算是工作快一年的老员工了。
他上任后第一件大功就是攻克了博客客户端的大难题。把 51CTO php 博客系统和微软出品的 windows live writer 打通,从技术上来说是毫无先例的,当时能不能做出来并无把握。我对他说,我希望你能拿下这个难题。二喜扬起一张沧桑的脸,深沉地说:“我更希望。”
后来我才知道,那张貌似中年男子的成熟面孔下,是 85 后的真实年龄。虽然一休也自称面目成熟,然而与二喜相比,未免也差距太遥远了。

 

二喜在着装上很有自己的想法,我想他是深知自己的外貌特点,所以在着装上力求不跑偏,从整体上体现出中年男子的沉稳性。有一个阶段,他时时给我们带来惊喜:
第一周,简朴版中年装,泥土色系:“二喜这套衣服好特别啊,像村长。”
第二周,升级版中年装,藏青色系:“毛衣不错,有镇长的派头了!”
第三周,豪华版中年装,咖啡色系“呵,好气派的外套啊,乡长 ~

 

既然一休和二喜就要成为密切的搭档了,我务必要多从他们身上找共同点,有共同语言的婚姻才可能长久嘛。
一休被群众发现神似 C 领导;二喜被大家公认有乡长气质。
一休在海淀区还没有女朋友;二喜在现实生活中没有女朋友。
好吧,我找不到更多了,这篇翻过去。

 

自从一休来了后,互动部群众的生活发生了翻天覆地的变化,主要体现在午饭上。
在此先允许我介绍一下之前的遭遇,因为没有旧社会的凄惨就衬不出新中国的幸福!

 

公司定点食堂:每日两荤两素,厨师手艺非常高明,保证所有的菜色无论原料如何——入口必须是一个味道:大锅味。

 

附近最知名的饭馆:那红黑相间的招牌令多少外国友人魂牵梦萦,他们每天中午都从北外源源不断的涌向这里,品尝这中式美味。它,远比麦当劳肯德基要高效,当你“宫爆鸡丁盖饭”的话音刚落,一盆菜饭混合体就咣地砸在你面前,你就放开了吃吧!好不好吃就是另外一回事了,总之老外非常爱它——北京数量最庞大的非正规连锁:成都小吃。
 
附近最优秀的饭馆:每日需要提早十五分钟去抢占座位,价格实惠,虽然我们没有亲见厨师但依然能够感受到他出色的人品——他保证 10 块钱以内的菜尤其是纯素菜味道可口,坚决把 12 块钱以上的菜炒得难以下咽。(比这个饭馆还不如的,就不必浪费文字来介绍了)

 

附近知名高校食堂:在这里,享受的不是肚子,是眼睛——北外食堂。

 

因为一休的到来,我们终于拓展了北外之外的又一所高校食堂!一休的母校,青年政治学院。与公司只有百米之遥,带着一层神秘的色彩。我们曾经问他:“从那里出来不是直接为党去工作吗?”一休感叹:“以前是,现在早就不是了……”充满了不能为党贡献的失落。

 

青政的食堂是只能刷饭卡的,比北外食堂的门槛要高些。况且还带着神秘色彩,如果不是有一休这条内线,我们是不会有胆来这里抢食的。

 

记得第一天的架势是那么的声势浩大:一休电话联系了三两个学弟,告知准备好有足够余额的饭卡,我们一行六七人浩浩荡荡地走进以前从未涉足的青政,浪浪和蚂蚁大呼小叫着“我感觉好年轻啊 ~~ ”(神态样貌动作表情等同《食神》中的女评委)

 

总之,第一顿尝鲜饭,充斥着“好吃啊啊啊”“我好幸福!”“天哪哪哪好丰盛”这类词汇和秒杀的战绩,路过的同学纷纷投以惊诧的目光:这群人像是被虐待了一个世纪。更让我们满意的是,这样一顿饭居然人均八块以下就可以搞定!当即我就任命一休为生活委员。

 

有了生活委员后,我们的午饭问题迎刃而解,大家再也不会在临近十二点时候唉声叹气担心自己即将面对不堪的午饭。我提醒大家不要过分表露出自己的幸福感,要善良,我们吃肉,别人喝粥,我们一定不能 bia 嗒嘴。后来果然因为一次意外地“ bia 嗒嘴”而引起了骚动:
为保证我们到了就有饭菜,一休会提前给食堂湖南小炒的老板打电话订餐,那天他手机没电了,拿起了座机电话,于是在安静的办公室里忽然响起了一个貌似在压低但效果与炸雷一样的声音:
“喂,是湖南风味的老板吗?我点菜,一个鲶鱼火锅、肉末茄子、 哄的一下办公室就炸锅了,各种议论声四起:“互动部过的什么日子?”“他们吃火锅,他们中午吃火锅!”“天,我饿。。”“我们吃烤鱼去!”
吸取这次惨痛的教训后,浪浪和漠北每天提供免费的手机给生活委员,杜绝了此类骚动事件的发生。

 

写到这里,我不敢再继续添油加醋了,我琢磨着这是不是一次更严重更公开的“ bia 嗒嘴”?同事们,其实吧,这看个人口味,我们吃得也不算太好,比如有一次因为口味太重,浪浪只好勉强吃着辣白菜炒土豆,就着雪碧把米饭咽下去的。浪浪为对我们的重口味表示抗议,还上演了拦截男同学、色诱饭卡的一幕,那天他成功的脱离组织自己点了一个盖饭,我们觉得很凄惨,他坚持说好吃,只是以后他再也没有脱离过组织。

 

写到这里,我又要草草收尾了,没有别的借口,因为快 12 点了 我追求的 11 点睡觉的奇幻境界始终离我有几个小时的差距, sigh~  最后祈祷一下,希望我这一篇并没有违背良心对二喜进行过分颂扬的传记不会引起他的再次午夜凶铃,阿门 ~
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。 、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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