像外行一样思考,像专家一样实践

创新思维与问题解决
本文探讨了创新思维的重要性,提出了像外行一样思考、像专家一样实践的理念,并介绍了多种激发创意的方法。此外,还强调了计算机与人类在解决问题上的不同优势,以及如何通过教育培养解决问题的能力。

第1章 像外行一样思考,像专家一样实践
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第1节 海阔天空的构思
第2节 有点幼稚、天真、牵强的想法
第3节 跳出现有的成功
第4节 创新从省略开始
第5节 用情景推动研究进展
第6节 情景的关键,是对人和社会有何作用
第7节 所谓构想力是限定问题的能力
第8节 KISS 方法——单纯地,简单地
第9节 智慧体力——所谓的集中力,就是让自己成为问题本身
第10节 越能干的人,越会迷茫
第11节 从“做不到”重新开始
第12节 在与他人的交流中完善自己的构想
第13节 加上一点我的亲身经历
第14节 “像专家一样思考,像外行一样实践”就糟糕了
第15节 关于独创和创造的三种违反常识的说法
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第2章 计算机向人类发出挑战——问题的解决能力与教育
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第1节 计算机向人类发出挑战
第2节 人和计算机都是会计算的机器
第3节 人类和计算机不同吗?
第4节 计算机将变得比人更加智能
第5节 通过解决问题来提高思考力和判断力
第6节 思考例题并加以解决是加深理解的最好方法
第7节 培养思考能力的教科书编写方法
第8节 创造力、规划能力的基础是记忆力
第9节 思考力和记忆力是靠不断实践培养起来的
第10节 和不同研究领域专家的智慧对决
第11节 辩证地考察素质教育与填鸭式教育
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第3章 表达“自己的想法”,说服别人实践!
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第1节 说服——好酒也怕巷子深 119
第2节 不做铺垫直切正题——这样的讲话会令人深思
第3节 用说明的方式陈述结果
第4节 不是通过说明得到认可,而是在认可的基础上进行说明
第5节 和别人说话时要看着对方的眼睛——要对自己说的话有自信
第6节 称赞与论点鲜明的讨论
第7节 比喻和例子是不同的
第8节 说英语时,要给人留下“作为一个外国人,说得不错”的印象
第9节 提高英语会话水平的秘诀
第10节 论文以及要说服人的文章就是一部推理小说
第11节 “起承转合”的结合
第12节 “合”的展现
第13节 提案要当对象是上司一样写得明白易懂
第14节 关于演讲和英语的三个建议
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第4章 寻求决断与明示的速度
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第1节 日本需要的是思考的速度
第2节 互联网重新构筑社会
第3节 “别人怎么看自己”——强迫观念与存在感
第4节 不要拿“日本独有”当作挡箭牌
第5节 吸引人的领导艺术
第6节 无法顺利进行的时候,干脆就掉转方向
第7节 评价本来就是主观的东西
第8节 “自己决定”是一种勇气
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结束语 愉快地解决问题

转载于:https://www.cnblogs.com/rechen/p/5758969.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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