瘦了!光荣!都是忙工作忙的!

一名程序员分享了工作中遇到的一次沟通冲突,由于需求理解和传递的问题,导致与测试人员发生激烈争执,最终通过项目经理介入才得以平息。
   下午,突然感觉有杀气!一位女测试同学腾空驾气而来,刚说几句就开始歇斯底里了,有个功能说还有问题,其实那个问题是部门间模块之间的需求有点矛盾,我是100%按需求实现的,关于这个问题已经协同项目经理、开发经理在上周六跟这个测试说过了。 
        于是我尽量忍着,告诉她上周六已经明确跟她说过了,暂时先这样处理。而此刻她又让我见识了一下什么叫无厘头!她仍然在歇斯底里地声称从来没有人跟她说过!那场景,现在想起来还有点后怕,如果当时我不是跟项目经理和另一个开发经理一起去跟她说的,如果不是办公室里还有那么多人,她要是硬说我非礼她也不是不可能,那我真是跳进黄河也洗不清啊! 
        其实我当时已经快忍不住了,心里想着你要是男人就好了,我可以顺便锻炼一下身体,伸展一下麻木的四肢!TNND!每天加班不说,还要在这当乌龟!最后我说你有问题找经理去吧,她还很不情愿的唧歪不停! 
        于是我说了句唯一的现在想起来感觉很爽的话!“这件事情跟我一点儿关系没有,你跟我喊有个屁用!”,我知道我在这里这么说,肯定有女同志们不服气,不过,我还是要说,人就是贱!骂她后就立刻不墨迹了,找项目经理去了!KAO! 
        项目经理被找来了,她又歇斯底里上了,不过还比先前多了一种很无辜的语气!我看都没看她,转头问了项目经理一句“上周六我们去找她说的不是这个事情吗?”,我只说了这么一句话,就没再管他们!我手里还有活压着呢!项目经理打了个圆场,TMD闪人了! 
        然后就听见她去找需求发火去了,把被我掘回去的苦水一股脑的都泼到需求那去了,这是我第一次感觉对需求有那么一点同情,虽然这次还是他的低级错误导致大家白忙活半天,但是脑袋掉了不过碗大个疤了,再怎么也不至于被人这么大呼小叫的吧! 
        然后是设计来找我,想问到底是怎么回事,我给他看了调试的结果和截图,其实我对设计还尚存一点认可,起码在30秒内就理解了我的意思,只可惜当他们独立思考的时候却总没这么清醒! 为什么会这样,还有待科学家们去进一步探索!
        再后来我戴上耳机,想尽量能跟这个混沌的世界短暂地隔离开!努力地,积极地去想,作为一个男人,我从来没打过女人,作为一个程序员,我还能把没有需求的功能做出来,然后再按需求的要求来回改个几十遍!我还基本能做到不当面去臭骂需求和设计整天乱搞,虽然我确实很讨厌测试总是用感叹号代替逗号,但是我还是能尽量去尊重他们。那么我除了得到了有限的物质奖励,还得到了什么呢? 
        直到刚才,我才找到了点安慰,每天跟他们PK,我发现我瘦了!还好我还有一些以前储备的脂肪可以撑一阵子!虽然每天都是这样,恩恩怨怨!我只有积极地去面对,于是呼我只能说:Just PK it,I Like This Game!
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        以上只是最近工作的一个缩影!里面的主人公也可能就是身边的你我他!说这个故事,除了可以跟大家分享一个燃脂的新方法,也是想大家一起头脑风暴一下,谈谈如何有效沟通?谈谈项目管理?谈谈软件工程?更欢迎一起分享你的开发故事... 

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        【200709251812】朋友刚刚发来一则很有意思的小故事,这里跟大家分享一下:

       一只壁虎在一施工工地上游荡,这时正好有一条大鳄鱼远远地爬了过来,准备要一口吃掉它,情急之下,小壁虎上前一把抱住了鳄鱼的腿,大声喊:"妈妈!"大鳄鱼一愣,立即老泪纵横:"儿啊,别做技术了,半个月就瘦成这样了,中秋好好休息吧。


本文转自Justin博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/justinw/archive/2007/09/25/904736.html,如需转载请自行联系原作者

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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