超级暴笑幼儿经典对白(17则)[转]

本文汇集了一系列发生在幼儿园里的幽默故事,讲述了孩子们纯真而又充满创意的想法与行为,展现了他们独特的世界观。
1、那天我在宿舍听广播,听到一个很小的女孩子给她的妈妈点歌,
她说她的妈妈很辛苦,星期天也不能休息,要到书店买好多习题集给她做,
于是她就想为她的妈妈点一首歌。主持人一听,感动的说
“多懂事的孩子啊。请问你想为你的妈妈点什么歌?”
小女孩用稚气的声音说“我想点辛晓琪的女人何苦为难女人”。


2、雨点(女,两岁半,幼儿园小小班小朋友)
雨点只有两岁半,是幼儿园小小班的小朋友。这天小小班同学玩游戏,
老师把一篮积木倒在桌上让小小班的朋友们自由发挥。
只见雨点把积木在自己面前排成一横排,然后向前一推,嘴里喊着:“我胡了!”

3、 小多(男,四岁,幼儿园中三班小朋友)
小多与妈妈上街,结果妈妈把宝宝丢了。小多哭着问街上的叔叔阿姨:
“有没有看见我妈妈?我妈妈身边带着一个小胖子!!”

4、安安老师(幼儿园中三班女老师)
安安老师的男朋友今天来幼儿园看安安老师,小朋友们见有人来,
都急着去表功,一起跑到安安老师面前大喊:
“老师,老师,你爸爸接你来。”众老师晕倒。

5、嘟嘟(男,四岁,幼儿园中三班小朋友)
嘟嘟VS蚂蚁
妈妈让嘟嘟帮着晾衣服,嘟嘟却只顾在院子里看一群蚂蚁搬虫子。
妈妈便教育他说:“你看蚂蚁多勤劳,从不浪费时间去玩耍。“
嘟嘟很不服气地说:“不过我每次到郊外去旅行,总会遇到它们的。”


今天天气真好,连小毛虫们都跑出来玩啦。
嘟嘟挺神气地让安安老师看他手上爬着的一条蠕动的毛虫。
可安安老师一见毛虫就全身发抖,赶紧连哄带劝地说了句逗小孩子玩的话:
“快把它弄到外面去吧,它妈妈一定在找它哩。”
嘟嘟转身跑出教室,安安老师这才松了口气。
谁知嘟嘟一小会儿后又进来了,手臂上爬着两条毛虫,对安安老师说:“老师,我把虫妈妈也接来了。”

嘟嘟语录

嘟嘟成长心得:如果想要买贵的玩具,告诉爷爷比告诉爸爸要好。

嘟嘟的理想:如果我长大以后是个女的,就去当医生;如果长大了是个男的,我就当工程师。

嘟嘟三岁时对恋爱的看法:我们家都是亲戚才谈恋爱的,像我爷爷和奶奶,舅舅和舅妈都是亲戚。

嘟嘟五岁时的两年计划:等我读完幼儿园,就得开始考虑为自己找个老婆。

嘟嘟最羞愧的往事:有一天下午实在是太疲倦了,在幼儿园大便时不知不觉就睡着了。

嘟嘟打败爸爸:
爸爸骂嘟嘟:“你这么笨,真是个小猪猡!知不知道小猪猡是什么?”
嘟嘟:“知道,它是猪的儿子。”

嘟嘟对妈妈很不屑:妈妈:“留神别吃到苹果里的虫子哟!”
嘟嘟:“为什么要我留神?该它留神我才是!”

6、你办事我放心
公园的椅子上坐着一个老奶奶,正在草坪上和小朋友们玩的嘟嘟突然跑过来问:
“婆婆,您的牙还行吗?”老奶奶和蔼地回答:“已经不行了,都掉了。”
于是嘟嘟放心地拿出一包胡桃,说:“请婆婆替我拿一拿,我去打球。”

7、今天小叔叔来家里,看见嘟嘟正坐在地上认真地摆弄积木,
便随口问他:“你们老师给不给你们上音乐课?”嘟嘟回答说:
“当然啦!安安老师上周还教我们唱《小鸭子》。”小叔叔想考考他,
就让嘟嘟唱一首最新学的歌来听听。嘟嘟想了想,似乎有点儿茫然,片刻之后,
他忽然扭腰摆臀、十分买力地唱到:
“最心爱的女人,却伤害我最深,为什么你背着我爱别人……”小叔叔目瞪口呆。

8、音乐细胞=0
为了培养嘟嘟的艺术修养,爸爸带他到音乐厅欣赏小提琴演奏会。
一小时,两小时过去了,台上的演奏者依然在不停地演奏……最后,
嘟嘟实在是忍无可忍啦,他大声问:
“爸爸!他要到什么时候才能把那个木盒子锯开?”爸爸晕倒。

9、非 典时期的爱情故事
嘟嘟好色,昨天异想天开地和小多说要跟班上最漂亮的女孩子,
也就是吴旋旋生孩子。他居然还把安安老师拖拉到旋旋那里,
指着老师的戒指对旋旋说:“如果你喜欢我,我就把这个送给你。”
旋旋不理他,自己找别人玩去了。嘟嘟受了这个挫折,因爱生恨,
正巧旋旋随后几天没来上学,他逢人就说旋旋已被抓到伊拉克打仗了,
或者说她得SARS被隔离了。

10、妈妈问:“嘟嘟,你看隔壁的小妹妹好不好玩?妈妈也给你生一个小妹妹好不好?”
嘟嘟因为旋旋不肯嫁他至今耿耿于怀,回答说:“我不喜欢小妹妹。
要不,妈妈你给我生一个小狗吧,要白色的!!”

11、自由的小孩
嘟嘟吵着要妈妈给他买一个小猪储蓄罐,妈妈逗嘟嘟玩,
问他攒了钱后先要买什么, 嘟嘟很兴奋地告诉妈妈他要去买卫生棉。
“买什么?!”妈妈睁大了眼睛,以为自己听错了。嘟嘟回答:
“买卫生棉呀!电视上常常说,只要使用卫生棉,就可以倒立,
可以骑脚踏车,可以划船,还可以自由自在的在游泳池里游泳……”妈妈晕倒!

12、老虎阿姨
嘟嘟吵着让爸爸带他去看马戏。爸爸懒洋洋地靠在沙发里一百个不情愿动,
打着哈欠说:“不行啊,儿子,我没时间。”
嘟嘟说:“听小朋友说,马戏团里有一位不穿衣服的阿姨在老虎身上跳舞。”
爸爸想了想,说:“那好吧,咱们一起去,我很久没有看老虎了。”

13、受欢迎的小孩
过六一节了,小朋友们联欢,大家都表演节目。
吴旋旋最厉害了,上台表演弹钢琴,演奏完后下面看节目的爸爸妈妈们都一直在喊,
要她再弹一个。安安老师就问旋旋要不要再弹一首,结果旋旋急得快要哭出来:
“我又没有弹错,为什么还要我再弹一次?”

14、天使在人间
小雨点第一次坐飞机时都兴奋得要死,是在走道上跑来跑去,
还差点撞翻空姐手上的饮料。妈妈那时又忙行李又忙小孩,
真是焦头烂额,于是责备小雨点说:“要玩就出去玩。”

15、我爱安安!
嘟嘟特别喜欢漂亮的安安老师,有一天他终于鼓起勇气跟老师说:
“老师我喜欢你!” 安安老师笑着逗他说:“可我不喜欢小孩呀。”
嘟嘟赶紧对安安老师说:“我会小心的,不会有小孩的。”安安老师晕倒。

16、问路
一日,我出差外地,转来转去,迷路了。看见一个小孩在路边玩耍,
我就走过去,我摸着他的头问:“小朋友,这是什么地方呀?”

那个孩子看看我,说道:“这是我的头呀。”

17、到底有多远
去年夏天,我们一家开车去佛罗里达州的迪斯尼乐园玩。

出发前,我告诉孩子,旅程很长,谁也不许问“还有多远”、“什么时候能到”之类的话。

旅程刚开始,果然没有人提问题。到了第三天晚上9点钟,
5岁的小女儿苔丝叹了一口气说:“等我们到达,我会不会已经6岁了?”
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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