2015第36周六

三天假期第二天,上午写笔记总结描述了2015年接下来的目标,下午看了好长时间,由于好多好莱坞大片在线视频都看不了,无奈选了一些优酷上评分高的电视短剧看,下午看了《天才J》和玩玩没想到版的狄仁杰,也算是尝试下不同风格,里面有不少推理和笑点,在不开心的时候可以用来消遣。

摘录一段采铜成功学:

当我们评价一个事情值不值得去做、应该花多少精力去做的时候,应该抛弃单一的视角,而是分从两个不同的维度来看,一是该事件将给我带来的收益大小(认知、情感、物质、身体方面的收益皆可计入),即「收益值」;二是该收益随时间衰减的速度,我称为「收益半衰期」,半衰期长的事件,对我们的影响会持续地较久较长。

这两个维度正交以后就形成了一个四象限图。我们生活、学习和工作中的所有事情都可以放进这个图里面。这里我举几个例子:

  • 高收益值、长半衰期事件:找到自己的真爱、学会一种有效的思维方法、完成一次印象深刻的旅行、与大牛进行一场意味深长的谈话;
  • 高收益值、短半衰期事件:买一件时髦的衣服、玩一下午手游、吃一顿大餐、看AV撸管;
  • 低收益值、长半衰期事件:练一小时书法、背诵一首诗、背牢十个单词、看一本经典小说、读懂哲学著作的一个章节、多重复一次技能练习、认真地回复一封友人的邮件;
  • 低收益值、短半衰期事件:挑起或参与一次网络掐架、漫无目的地网上闲逛刷微博、使用微信陌陌知乎等进行成功率很低的勾搭。

还要注意一些负收益的事,应多做正收益长半衰期的事,不做负收益长半衰期的事。

如果我们反躬自省一下,可能会发现,我们平时做得最多的、最喜欢做的,是「高收益值、短半衰期事件」,其次是「低收益值、短半衰期事件」,而另两类长半衰期事件,我们或者做得很少、或者做得很不情愿、或者不具备做的条件。

这个现象,就导致了一种结果,就是我们不自觉地陷入了一种「短半衰期的沙坑」之中。在沙坑里,我们总是一次次地把沙子抓起来,刚获得一点快感,沙子就已从指尖划下,然后重新来过。即便这个过程重复得再多次,我们还是得到相同的结果。每一天都是崭新的一天,但每一天都在重复昨天的故事。

但是长半衰期的事件就不一样,它的效益可以累积和叠加。即便每一次事件的可见效益微乎其微,但是只要它的半衰期足够长,这个效益就可以传递下去,成为未来成功的一块小小的基石。比如背单词,背一个单词,尽管可能过几天就淡忘,但是当你重新背这个单词的时候,第一次行动留下的底子还是在那里,它可以降低你再次记诵的难度。但是假使你在玩神庙逃亡这个游戏,一个连续奋战几十分钟的战果可能在一次疏忽中就前功尽弃、灰飞烟灭,虽也许会留下一个高分纪录,但是这个数字,其实是没有意义的。

再举一个例子,中午去食堂吃饭,不免要排队等上五到十分钟,这时大多数人会拿出手机刷微博打发时间,但是如果这个时候你拿出的不是手机,而是一本诗集,读上一首诗,又会如何呢?也许你会被旁人当成异类、呆子、文青,但是没关系,也许那首诗的美,已经种在你的心里,并在某个时刻开始生根发芽。

我们知道乔布斯有一个著名的「人生三故事」的演讲,2005年在斯坦福大学。其中一个故事讲的是他在读大学期间练习书法,这个经历锻炼了他的审美品味,从而使得他在后来的苹果产品中特别注重产品的美感,所以这件事情为其传奇式的成功埋下了重要的伏笔。练书法这个事情的收益,对于我们普通人,放在当时和今天来看,都不那么高了,但是这个事情对人生的影响却可以沉淀下来,在某个时空机缘的当口爆发惊人的力量。

所谓成功的人生,就是这样把无数个或大或小的收益累加起来的结果。

看到这里,有些人可能会联想到时间管理中的「时间四象限法」,又称「艾森豪威尔法则」。该理论将事件从重要性和紧急程度两维度进行分类,分成重要紧急、重要不紧急、不重要紧急和不重要不紧急四类,并特别指出人们常常忙于去做不重要紧急的事,却忽略了重要不紧急的事情。我承认这个观点非常精彩,但是现实中,人们却很难履行这个法则并从中收益,因为我们现代人常常陷入了「两个无能」之中,一是「选择无能」、二是「执行无能」:

 

  • 「选择无能」就是我们很难判断两个事情哪个更重要,比如两本书看哪一本更有价值我不知道,比如两个证书去考哪一个更有前途我不知道。于是就成了布吕丹的驴子,在犹豫不决中寸步不行,直至饿死。

     

     

  • 「执行无能」就是我明知道这个事情很重要,就是不去做。其实对广大拖延症患者来说,一个事情看上去越重要,内心的恐惧感就越大,就越容易拖,最后一事无成。

 

所以,与其死守「艾森豪威尔法则」而不入,不如放下,拥抱简单、易做的「采铜法则」:

尽量少做或不做「短收益半衰期」的事情。

除了字面意思外,这个法则暗含两层含义:

 

  1. 收益值的高低无关紧要,只要不是「短半衰期」的事情,只要这个收益可以被累加,你就尽管去做,这个可以破除「选择无能」;

     

     

  2. 你不用去做那些宏伟高大的事情。即便是去做那些不重要不紧急的事情比如你现在抽一分钟出来练几个字都可以,这就赚到了,就这样开始,没错!这可以破「执行无能」。

的确,读完这篇文章,你可能还是有点迷惑,你仍旧不知道你该干什么,以及到底干什么才能成功,但是你已经可以告诉自己——从现在这一刻开始——你可以不干什么了。每个人拥有的时间都是相同的,一旦你消灭了那些不该干的事,余下的时间,不管你做了什么,都会为你增添力量,积累动能,你就会一步步地、头也不回地走向成功。

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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