十一游玩新发现(见怪不怪)

作者回到妻子的家乡,体验了真实的乡村生活。他尝试使用改进版的镰刀收割稻谷,并观察到巨型蝗虫和害虫数量的增长。此外,他还发现猪其实很爱干净,了解了农村动物的生活状态,同时体验到了农村交通的不便。
    今天刚刚从老婆家回来.虽然我小的时候是在离农村非常近的地方长大的,但是还是有些东西在小的时候没有见过的,这次回
去发现了很多个人认为新奇的东西.特写下来给大家分享下.
第一个:
    见到了只有在教科书上见到的镰刀,不过老婆家的好像是改良型的,比教科书上的好看,而且好用.为了这个镰刀还特地下 地
去割谷子试了下,非常好用.而且还发现割谷子要懂根割越靠近根越省劲.
第二个:
    见到了非常大的蝗虫.以前小的时候在家后面的农村没有见过大于5厘米长的蝗虫,这次抓了个最少有10厘米长的蝗虫好大个.还抓了好多的蚂蚱,真是秋后的蚂蚱活不长,割谷子的时候就满地蹦.仔细想想都是人类害的,为什么这么说呢?因为人类在粮
食上打了很多的农药,结果害虫吃了有农药的粮食,逐渐开始适应了农药.但是吃虫子的鸟啊什么的把虫子吃了,被农药毒死了,导
致害虫增多.实际上在食物链上任何一端超负荷了,都会造成整个食物链的损害.
第三个,我们抓了很多的害虫,拿过去喂鸡,那叫一个吃的快啊,还抢着吃.怪不得有个广告说,馋了吃蚂蚱.吃完后喂包谷豆都不吃
了.(我每天都喂三次包谷豆)
第四个:
    猪,一想肯定是很脏的.拱粪坑想想多脏啊.告诉你们吧.猪,拱粪坑是再找吃的.猪实际上还是比较干净的,为什么这么说.猪窝
中只有它拱粪坑的地方和吃东西的地方很脏,睡觉的地方,不用你收拾黄土非常明显,你以前给它弄的什么样子,到你杀的时候还
是什么样子.很不可思议.
第五个:
    秋天了放屁虫(臭虫)太多了.我一个下午抓了20多只,拿去喂鸡了.最后放虫子的瓶子都是一股难闻的味道,非常难闻.不过为
了鸡还是贡献了我的手.结果呢?一会又是一堆一堆的,估计是和庄家一起带到园子来的.太多了.最不可思议的是,我都会北京了,
还有一只不知道躲哪里了,带回来了.还好有灭蚊器,干掉了.现在想起来都不舒服.
第六个:
    农村里的狗和猫都很可怜.根本没有人去特意喂他,他们只能自己找吃的.我老婆家隔壁养了只猫,晚上睡觉没关好门,第二天
起来发现桌子上的蛋糕被吃了.最可恨的是每个蛋糕都咬一口,糟蹋了.进了村子就发现狗特别瘦,结果狗也是跟着主人到别人家,
然后就找吃的,吃什么都吃的非常干净.饿死它们了.
第七个:
    终于知道为什么说要致富先修路了,回北京的时候早上5点起来等车,结果车晚点了.到了我们这里才发现,两辆车都满了.满
的比早上北京的300还满.搞笑的是有个农民伯伯上去了那个买票的上不去了,硬是把他拉下车来不要他上.晕死我了.最后又倒
车到路上等.一辆接一辆的过去了,哭了,全满......到8点才坐上车,到北京都中午了.农村的交通是个问题,因为路不好.多修路,多
修路.
    好了,今天就写到这里吧!睡了.大伙晚安.
    如果你们还有什么新奇的东西可以回帖哦!支持我下!谢谢了.

转载于:https://www.cnblogs.com/winnerzone/archive/2007/10/04/914372.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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