关于“购电脑”的思考

   今天又去大中电器问了,厂家到今天也没有跟我联系,大中电器的销售人员已经跟八一时空公司相关人员至少反映了三次(大中电器电脑部销售人员说的),可公司还是没有人跟我联系。今天过去技术人员跟我讲解了一下,说128M的内存可以共享到512M内存,可是我翻遍了电脑所有可能关于“显卡”的地方,没有看到有关现存为512M的地方,也许是方法不对。晚上开始查找显卡的驱动程序,我想或许是显卡驱动程序的问题。如果重新更新驱动程序后还是如此,我真的是无话可说。

    关于显卡内存的一些说法,一般用户很少去看自己的显卡内存,一般关注也就是物理内存,如果计算机是共享内存对计算机的内存还是有影响,我使用笔记本是,如果使用Maxthon打开网页,在右下角内存一般显示在600M,笔记本内存为1G,而在我这个台式机上面显示却为450多M,真的无语。

    今天去大中电器还发生了一件有趣的“事情”,大中电器电脑部经理说广告宣传中关于512M的说法,已经在广告宣传下面著名了,使用特别小的字注明,但是这种注明不是“128M显卡通过共享系统内存而达到512M内存”跟配置单上不一样。本来就是128M独立内存,而在宣传时成为512M是因为采用了所谓的“Turbo Cache”技术,而且八亿时空公司的“技术人员”给我解释说,关于这个技术是NVIDA公司要求增加的,沿用“国际惯例”,这个国际惯例也就是很多公司都是这样说的。我实在是很郁闷。公司为了打开销售也不至于这么说。

    从这个我想到了民族企业的劣根,只要我能卖出去,不管用何种手段。跟很多地方企业一样,只图业绩,不管是否会造成环境污染,等企业发展以后再重新开始治理环境。

   从广告宣传和店员的解释我知道,顾客在购买电脑时是一种弱势群体,对于公司的广告,公司都会考虑法律的问题,至少我从八亿时空公司技术人员的解释中就知道,人家在整个广告宣传中声称了“使用这种技术共享内存就是可以达到512M内存”,怪就怪自己太相信品牌了,支持民族企业的发展本身没有错,错就错在自己没有仔细看清楚,广告下面的“蚂蚁文字”。

    我晚上跟BTV-7的生活面对面栏目反映了,不知道最终的结果会怎样,但是我还是会继续,不是会了这点钱的事情,只是为了一种说法,为广大用户的一种说法,如果没有人站出来说话,厂家一定还会继续去蒙顾客。即使自己失败了,对我来讲还是一种进步和促进。人的经历就是建立在失败和成功的基础上,经受一些挫折和失败对人的成长并不是一件坏事。关键就是要从失败和挫折中获取教训,找到应对的办法,避免在下一次再犯同样的错误。

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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