第十二回:廊前无心曲动人 场边有意文偏心

(一)第十二回:廊前无心曲动人 场边有意文偏心

诗曰:  

 长廊《海阔》添长恨,曲高难和今日沉, 
  闲谈犹蔼年岁深。初秋凄凉旧时人。

  话接上头,见那林二自书店里狼狈出逃,美云不过掩嘴微笑,并不做计较。心想那社里文稿催的紧,不由得惆怅起来。那社里指导丽娟先生便是林二掌班主任,亦是美云班上文学先生。只见美云随手那架子上抽出一本,略翻两页,忽觅得一阙好词,不由捧读起来,见那曲尾处一句“你有你的,我有我的方向。。。”,心里一蹙,便把书合上,怅怅的将那书交账去了。翌日见郭姑娘于那廊前重新提起,林二不免安慰一番。便掐了两句应付道:“这世上文章,无非有感而作,爱分不分,古之常理嘛,想是那人人免得了”?郭姑娘并未反驳,只是摇头笑道:“幼稚”。

  却说林二连日翻书,已被《火与冰》迷住,如那书里提到《白轮船》,走在石头路上,想那余杰所提张楚名曲《姐姐》,又恨此曲无人传唱。便觉倘有一日,心中块垒借莉莉之口唱出,岂不是人生一大快事。想到此处,见身旁谢姑娘鬓发捋在耳后,今儿辫子并未扎起。见那耳旁鬓毛,林二不禁心里一荡,整个人痴住了,听那兄妹说笑,并不插嘴。忽见谢姑娘转过头来,觉的林二神色不对,笑问道:“嗯?”林二忙摄住神思道:“听了几日,你们唱的好,今秋荔城一战,势必蟾宫折桂”。不料莉莉听了此语,反倒黯淡了下来:“没磨合好”,林二见了,好不心疼,只得低头赶路,见那阿诸介绍沿街店面,也不过支吾胡乱应了两句,一时无话。

时光飞逝,转眼已至九月,这林二每日与阿四横行球场,或阿清店里影画机。不说书院,那远近几个班也都熟识。却说人因文名,时闻文会虽说科分文理,不过那物理,化学终是弱项。刘学监每逢升旗,必言以文立院,也是逼不得已。且以当时松江名刊,捧红那韩郭二人,一时各书院文章,皆效此风。如那课上,几位同窗言必称韩子曰,林二一笑了之,并无辩解。唯独那《体坛》专栏棋哥文字,林二颇为倾心。一日课间林二手卷着《体坛》去找谢姑娘,彼虽为音乐生,平日里课程与那文科生无异。见二人不过聊着梨园名角之事,林二也插嘴不上,不过听歌取乐。听那混沌声便知是夷州小生周姓杰伦唱词,就觉无味,只见莉莉忽而捂住耳朵喊道:“要听”。宋姑娘掩口笑道:“换换,听那《海阔天空》岂不活络些”,林二连忙施礼谢道,随即换曲。

三人听了一阵,林二忽拍胸长呗,对二人说:“我成日听这,亦有所感,比这如何?”二人并未取笑,“宋姑娘正色道:“我亦得一曲半阙。”莉莉静静望着林二,并未言语,林二甚喜。不料那课上铃声又起,便各自散了不提。真是

蓬山有心,却为苦楚之人;   
旧梦无痕,化作失乡之啼。

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第十一回(二):琴房外度曲生慕意 书店里软语救阿四

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(二) 第十二回:廊前无心曲动人 场边有意文偏心【林大帅作品】

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。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,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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