工作vs.学�

近一两年来,我先后对[工作与学习]的复杂过程有过多次的头脑风暴,而且感觉在这方面略有所成(看这里和这里);当然既然仅仅是头脑风暴,所谓的所成也仅仅是一些粗糙的想法,一些没有实证过的如果,算是积累而已,未成系统。近来,随着对大脑思维过程有很多其它的认识,我開始发现,工作和学习的(思考)过程类似,但性质全然不同样:

工作和学习最一般的共同点是有大脑思考參与,最本质的不同是工作中大脑思考没有新的未知的知识參与(这里的[未知]是指个体不可理解的知识,可推导出来的知识不算),而学习有新的知识。

在实际生活中,学习和工作的界限是非常模糊的,比如早上上了课,中午做对应的练习,有懂有不懂的,不懂的晚上请教老师或查资料完毕练习,这一过程夹杂着学习和工作。介于二者过程的复杂性,要清晰的掌握二者,必须将它们差别开来,分别对待研究。

为什么要区分学习与工作?

最直显的意义是让我们的学习和工作目标更明白,明白为什么自己在面对一些任务时没有能力完毕。想像这种一种情况:
在面对一个待解决的问题时,我们有两种可能的处理方案,第一种是我们有足够的能力解决的问题,仅仅是解题过程待求;另外一种是我们没有足够能力解题,须要先进一步的学习(元运算),才可能进行第一种的情况。第一种情况是工作,另外一种是学习。

再举一个职场面试的场景看看。清楚区分学习和工作,求职者面对一个详细职位的时候可列出职位[工作]内容清单,对比自己看还有什么内容须要[学习]从而达到求职成功;清楚区分学习和工作,面试官则更有针对性的设置一些測试题測验求职者与职位能力要求的差距。

学习是什么?工作是什么?

学习或工作是我们活着“做事”的表现形式;作为一种存在生物,不管是什么形式,都要“做事”!老师要教学,学生要学习,project师要设计要施工,小麻雀要觅食,CEO要下达命令,等等等等……那么,[做事]有什么样的性质?
[做事]是一种完毕某种预定任务的过程,[做事]是为满足一定的需求(通常是静态的需求),并产生一定的效益和价值,比方工作为了维护系统良性执行;学习为了提升个人能力等。
[做事]也能够看成一种由从一定输入到一定输出的计算过程。学习和工作都是[做事]的一种,工作的输入没有不被理解的事物,对已知事物进行处理,输出为了维护系统良性执行;学习的输入有未知的事物,对未知事物进行消化吸收,输出为个人能力的提升。

种种的学习和工作现象

因为我们无时无刻不在[做事],学习和工作被派生出各种各样的形式,在不同场景被赋于不同的特殊语义,比如:分析与设计、改革与经营、创新与事务等等,在这里列出一些常见的变种:
学习种种:改革、分析、认识、研习、创新、元运算……
工作种种:经营、设计、解析、解题、事务处理、体运算……

怎样学习?怎样工作?

由上对学习的定义可推知,学习是一种艺术活动,本文不详谈,关于怎样学习我已经写了一些文字看这里和这里。本文讲讲怎样工作。

事实上本文的写成得益于刘未鹏的一篇关于解题的博文——《跟波利亚学解题http://mindhacks.cn/2008/04/18/learning-from-polya/》的启示,本文也是对《跟》的一个延伸思考。《跟》里边讲的就是怎样工作的问题,由于解题是工作的一种,我在这里小结一下他的观点,有兴趣的同学可到那边细读,比較我的文字更通俗易懂。
解题的经常用法:
• 正向试错
• 反向试对
• 用类似事例启示思考
• 用详细特例启示思考
• 用泛例启示思考
解题注意两点:第一,问自己是否清楚知道待解决的问题是什么;第二,慎防考虑不周。
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、机器习基本概念 机器习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动习规律,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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