5年技术学习历程的回顾

看代码没心思,玩游戏太落寞。继续写点对 学习方法的思考。

1.回顾大学

   1.1 老师教
       对大部分人来说,一直到高中,甚至是大学,老师“教” 是 主要的学习方式。(很多人的学习自觉性特差,咱就不扯了。有兴趣的自己yy)
      
        上了大学,老师只是个 引路人的角色。最明显的就是专业课,反正我的感觉是 计算机相关课程,老师讲得都算基础和细致,但不够深入和贴近现实。倒是 数学课,非常详细。

  1.2上机练习
       自己买台电脑,直接coding,是一种很不错的方法。俗话说,行胜于言。先来段代码,促进自己行动和思考。

  1.3自己看书
      图书馆有很多书,不过大部分都不咋滴,懒得看。后来,在当当上买了一些好书,也从网上下载了一些电子书,认真看了几十本。
   
    回顾大学生活熟读和通读50到100本书,是我最大的收获。在读书的过程中,大大提高了自己的思考能力。全面性和深入性 都有了很大提高。通过寻找自己感兴趣的 书,也渐渐地发现了自己的兴趣和偏好,对自己有了更深入的了解,同时也更了解了身边的人。在对自己和身边人更了解后,越能感受到 自己与他人的异同。

    此外,我有意识地去整理下 思想体系。


1.4看视频
     学习SSH那会,看了 传智播客等机构的一些视频,感觉还可以,就是太慢了。

2.工作后

   2.1来秒针实习和正式工作,最开心的就是 公司SVN上有好多文档,关于 开发-测试-产品-商业-运营的。我都比较感兴趣,工作有空或者周末,都疯狂地学习。有些文档,看了好几遍。
     短时间内,大大改变了自己对 诸多问题的看法。技术公司 程序员与非程序员的差异,公司的运作,开发与测试的合作。有好多呢。
     遗憾的是,都是理论上的。自己并没有太多的时间和机会,去实践,只能是座“空中楼阁”。

  2.2毕业后,我养成了一个习惯。经常去 优快云和51CTO的博客、论坛、专题/专栏,疯狂地看文章。51CTO开发月刊、优快云专栏、51CTO专题都很给力,里面总结了好多东西,都是大牛前辈的积累和升华。我是强烈地感觉 这就是 我正在寻找的东西。

  2.3毕业了,哥有钱了。
     有钱与没钱的区别,就好比 土八路和正规军的区别。土八路 尽是 小米加步枪,可怜巴巴,捉襟见肘。正规军有大炮,有坦克。再强的纸老虎,也敢打。

   有钱了,买书也敢投资了,300元1本的书,也敢下手了。
   有钱了,买个云服务器,各种东东都亲自尝试下,体会一下自己的乐趣。互联网/软件 不仅仅是 技术人的饭碗,更是 技术人的“福利”啊。
博客-媒体,领略新技术-新思想,挺有趣的。

2.4接触的人多了,技术和非技术交流也多了。
   和很多人在一起,咱还是很健谈的。
   不过,也很明显的是,与很多人话题不够多啊,搞的我挺尴尬的。

   看来,还是宅着好。这不,又宅了2天。

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操蛋啊!
本来想写“学习(技术)方法的思考”,结果写成了“5年技术学习历程的回顾”。
既是“杯具”-跑题了,也是“喜剧”-意外的收获。
多写了1篇。

转载于:https://my.oschina.net/jiutianniao/blog/400383

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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