后续《2013—I want to talk with the world》

本文记录了一次从乌鲁木齐返乡的旅程,以及大学期间的点滴回忆,包括逃票经历、文化差异引发的生日惊喜、师生聚会的温馨场景、与母亲的情感交流、创业尝试的反思和疾病治疗的心路历程。
 2013年7月14日北京时间晚上20:50我从乌鲁木齐(寓意:天然的牧场)再次踏上返乡的征途。准确的说,这个时候的乌鲁木齐天还没有黑。经过36个小时的长途跋涉,K1352于16日早上9点多停靠在潼关火车站,到家了,只是一种熟悉的感觉,出站了看到的仍是同一个人在静静地等候。唯一让我小庆幸的是这次逃票又成功了,加上一点少许的遗憾,因为这次比以往晚到了半个小时。
      时光匆匆,大学第一年眼睛一闭一睁就结束了。现在回想起第一次一个人出远门的情形有些感伤,华山火车站一别半年,数十人开两辆车送我,心情复杂,不想说话。只记得刚进站的时候突然流鼻血了,半个小时后广播通知,列车晚点。西去的站里就剩下两个乘客了,四个小时后,列车进站了,只记得上车的时候风很大,在软卧包厢里很快就睡着了·······································································································
      2012年阳历年年末,在度过传说中的世界末日之后,迎来了新的一年元旦节假日,而在三天前的晚上,大家都呆在宿舍里,各忙各的,突然,同宿舍舍友毛志坤(来自新疆石河子市沙湾县的回族男孩,当时刚满18周岁,外号空空兼月光族)给我制造了一场惊喜,说真的,我一点都不知情,他就拿着蛋糕盒走到我面前说了一句:“祝你生日快乐!”我想你一定是记错了,我过的是阴历。而且我从小到大没有过生日的习惯,我当时愣了半天,有点苦笑的意思,我感觉这是同宿舍一起瞒着我干的。但说实话,我确实被他打败了。原因是我不能拒绝这一天的提前到来,这样肯定说不过去,第二天我们一起去分享新疆大盘鸡所带来的冲动,以及碳酸饮料源源不断的激情。我总结了:这件事情在很大程度上来自于地区间文化差异··············································································································································································
     2012年阴历腊月20,在粗粮王自助火锅店,我组织了一场时隔四年的师生聚会,整个聚会在一个月前就已经开始着手准备,虽然来的人并不多,但是整个过程进行的很顺利,我们一起合影,就像08级毕业照那种氛围,晚上我们通宵KTV,唱的很HIGH!没有人会想,此时大家都已经是20岁的人了,有些人在学校,有些人在毕业季就步入社会闯荡,有些已经结婚生子升级为奶妈奶爸级人物~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~·····    
       腊月24日,是我母亲49岁生日,我之前一直记得这个日子,但从小到大从来没有在每年的同一天为她准备过什么。下雪天我买了蛋糕,我请姐姐姐夫外甥女一起来过。这一天在场的没有人可能会记得我大姨49岁高血压病重不幸逝世。这个大家庭里好像有高血压病史一样,几乎每一个人都患上不同程度的高血压。以前家里面的四大件是:“摩托车,拖拉机,电视机和风扇。”现在家里的四大件是:“阿司匹林,尼洛地平,复方丹参,吡拉西坦。”这四种药你快吃了10年了,我去平安大药房买过好多次,所以我记得很清楚。你给别人说,我老不给你打电话,我不是不愿意打,而是怕你唠叨,每次通话的时候快要挂电话了,你总爱问还有话要说么,我默默地摇摇头。我爸走了5年了,五年里,你既扮演着母亲的角色,又扮演父亲的角色,年龄越来越大,做事漫不经心,比以前更加勤快了。我对别人问心无愧,对你愧疚至极却不知道该为你做些什么,偶尔碰到我几个姐在咱家,想好好表现干些类似于给瓮里提水的力气活,还想听你说那句话:“看着不要娃子得行。”我知道你在说着耍呢,但是我心里很有满足和成就感··················································································································
      和陶创在步行街摆地摊卖玩具那段时光让我感受颇深,10天时间,很短也很漫长,我们最终出售结果是无盈利无亏损,当然我不得不承认这是一次失败的尝试,教训是:小本买卖做不长无利可赚。时隔半年没见,尔兄甚思之,一日不见如隔三秋,还是那句老话,无论什么时候,我都愿“与君共勉。”
        同年春运再次返校,接下来发生的事情让我措手不及。开学的前两个月,我病情越来越重,犯病次数越来越多,那两个月就像是噩梦缠绕着我,吃了好多缓解神经疼痛的药都无济于事。晚上常常从10点一直疼到天亮,坐在阳台上静静的发呆。刚开始去兰州军区总医院神经内科,坐了脑彩超检查没什么大问题,医生只是说不许熬夜不许喝酒,按时服药,好景不长,一个礼拜后又回到了原点,那段时间真的感觉和休病假一样,几乎每个礼拜都得去医院,有时候真的有休学的冲动。从军区总医院转到新疆医科大,我变通了下脑袋,从神经内科转到牙科,果然查处了病因,因为头疼的时候牙也在痛。一颗牙神经坏死整整折磨了我两年,在这其间我做了好多次脑CT,也做过磁共振,但感觉都是在浪费金钱,没有一点有效的结果。现在病好了,感谢那段时光陪我一同走过的死党们。~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~·~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
        七月底我去了江苏常州,时隔一年半,和我三姐及三姐夫再次见面,确实很激动。The   final   words:
请不要说
我熄灭了
夹在指间的烟火
转身回头看了
一眼日落
眼神还是温柔向谁诉说
你的难过
还是能牵动着我
而我只能沉默
埋在角落
假装一种洒脱越挣扎就越无法解脱
强大的漩涡
在时间里面慢慢的下落
你要让我怎么做
越执着就越没有结果
说不出是谁的错
怪自己还是怪一句承诺
我不准我一笑而过向谁诉说
你的难过
还是能牵动着我
而我只能沉默
埋在角落
假装一种洒脱越挣扎就越无法解脱
强大的漩涡
在时间里面慢慢的下落
你要让我怎么做
越执着就越没有结果
说不出是谁的错
怪自己还是怪一句承诺
我不准我一笑而过爱我 爱我
你为什么爱我
爱我又为何伤害我
不如让我转身投进
时间的漩涡越挣扎就越无法解脱
强大的漩涡
在时间里面慢慢的下落
你要让我怎么做
越执着就越没有结果
说不出是谁的错
怪自己还是怪一句承诺
我不准我一笑而过我不准我一笑而过      
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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