化了妆的祝福 1

2006年07月16日下午,

小人刚刚参加完基督教徒的主日聚会,

聚会的内容好死不死是“要爱你的敌人,要宽恕你的敌人”,

“人打了你的左脸,你就让他继续打右脸”。

 

小人开车去中关村医院附近找一个朋友吃饭,

在20点30分左右在中关村家乐福东侧的红绿灯路口从直行线并到右侧的直行右转道上,

小人排在第二位,第一辆车 看来是要直行,正巧是红灯,于是小人打着右灯也停下了。

 

就让我赞美主,

他以特有的方式让我认清自己,打破了自己的外壳,更清楚地了解了生活的意义和方向。

 

这时后面传来女人尖声的恶骂,小人探头出去以“你丫说谁呢!那么脏啊!”等意正严词的语气和内容回击。

【教训啊~无论什么情况都不要和陌生女人说话】

于是 事态开始恶化起来了,副驾的男人大吼着“你丫下来!”;

小人一向听人劝,下来就下来。

【教训啊~“永远不要做敌人希望你做的事情,理由很简单,因为它是敌人 希望你做的。----拿破仑”】

来到小人的车后,发现后面是辆白色的奥拓(之前小人完全没看见);

女人也下车了,下流地漫骂着,并询问小人“你丫会不会 开车!”

小人很生硬的道歉,承认刚才并线很危险,

当然小人也很生硬地指出“你丫怎么不开灯阿,路灯都亮了!”

 

女人的表情很惊异,“xxxxxxxxxx,打不死你个傻逼!”

小人很敬佩她的巾帼气概,

【教训啊~对于混蛋的女人一定不要把她当女人】

于是男人过来蒿小人的脖领子,

【教训啊~不要穿优质的带领的衣服打架】

小人没有领子可以抓,左手直接掐住他的喉咙,

于是冲突开始升级,推搡中就到了奥拓的后 面,男人还说“你丫还挺壮是不?”

【教训啊~男人带着女人出来的时候是无论如何都不愿意丢面子的】

小人就被逗笑了,于是男人被激怒了,

开始打小人左脸,第 一下把小人的眼镜打飞了,

【教训啊~戴眼镜就继续装斯文好了】

主的话语浮现在小人卑微的头脑里“人打了你的左脸,你就让他继续打右脸”,

【教训啊~不要曲 解主的话语】

于是男人的第二拳再次招呼在小人的左颧骨了,

【教训啊~打人是要封眼,在民法的允许范围内打酸鼻是上上策】

赞美我主,小人还不知死活的问“爽 了吧?”

于是点燃小人怒火的第三拳如期而至,

人就是这样,欺负人没有够,而且越欺负越爽,

小人当时就这么想的,而且自嘲地笑了起来,

同时眯着眼睛寻找到眼前这模糊一团中的鼻子,然后还手:一拳,两拳;

男人开始崩溃,想后退。

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ps,

过了几年之后,我陪老婆大人吃饭的时候,

目睹了路边两对男女掐架,

老婆大人当时这么评价其中一个女的的:

看见没有,这就是东北女人;

能看得出来老公能不能打得过,

打不过就拉架;

打得过就蹿火儿。

转载于:https://www.cnblogs.com/bancang/archive/2012/09/11/2680923.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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