化了妆的祝福 3

月有阴晴圆缺,人有旦夕祸福。但是生活中的变化来得真是过快了!

从动手到小人准备逃逸的过程仅仅两分钟吧,女人叫来的第一个人出现了!

【教训啊~永远都要把麻烦预想得更恶劣一些,高估敌人没有亏吃】

还是助跑着过来踹得小人直趔趄,躺着的男人也爬起来抡王八拳。

小人发现自己还是有余力,看了抡着王八拳的男人一眼,转身踹第二个男人的膝盖,

没眼镜也没有胳膊测距离,结果自然是没踹着,

事后小人一身冷汗,还是要赞美主没让小人踹到,不然罪过就大了;

这时又一个男人嚷嚷着冲过来了,右手中寒光闪闪;

小人确实没看清是什么式样的武器,其实就算看也看不清;

“车里有什么家伙?靠!有也来不及拿!”小人抹头就跑!

围观的人群又很奇妙的组成了人墙,血肉长城阿!

the GreatWall of Blood,这句是血之长城,

管他呢,反正小人体会到上溯两千多年以来游牧民族的悲哀了。

《旧约.创世纪》中记载过这么个故事,亚伯拉罕的儿子以撒有两个儿子,

老大叫以扫,老二叫雅各,老二就是后来的以色列,以色列在希伯莱语中是“与神相争”的意思。

雅各这个人非常聪明,而且常耍小聪明,欺骗过他的大哥和他的父亲,

当他逃逸后再次返回家乡的时候,害怕他大哥记仇,

于是在一条大河的对岸差遣他的家眷和仆人们携带牛羊财富先渡河回去见大哥,

自己怎么都拿不定主意过河。到了晚上神来了,跟他摔跤,

当然雅各不知道是神;摔了一宿,神都没有摔赢雅各,

神就摸了雅各大腿窝一把,雅各就自己摔倒了。

小人也莫名其妙的摔倒了,感觉背后被什么划到了,

事后在小人背上发现了8cm的一道血口子,还不算严重,不用怎么缝针。

于是三男一女过来一顿乱踹,小人被从马路牙子踹倒了马路上,

头枕在下水道口上的一块西瓜皮上,感觉有点凉。

小人拼命护住头和蜷起腿,事后胳膊和手都很无力,

到17日的晚上还不能自己拉文明扣的拉链,手根本使不上力气。

如果男人被围殴到躺在路边不能还手,这个男人会想些什么呢?

小人的体会是:懵了,啥都没想。

估计邱某云被烧到一定程度也是啥都想不到了,

连疼阿,怕阿,都不知道了。

小人再来回顾一下,从第二个男人出现,到小人发现了第三个男人抄着家伙,

小人立马逃跑,并失败得被观众阻止,然后摔倒被围殴。

人生确实很奇妙,奇妙到可能临死前啥都来不及想。

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ps,

多年以后的2011年3月11日,我身处日本东京的某建筑物的22层,

亲身经历了史无前例的大地震,才知道:

原来生死之际能想到的东西还是挺多的。

转载于:https://www.cnblogs.com/bancang/archive/2012/09/16/2687172.html

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建议。4.4系统优与改进根据测试结果对系统进行优和改进,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。它简了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优等流程,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,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,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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