我的女儿二三事(七)(r12笔记第58天)

    和女儿分别了一个长假,中间间隔了一天,然后又是一个短假,突然发现回来之后她对我的称谓一下子变了,白天叫我小狐狸爸爸,晚上叫我乌龟爸爸,好像下午还叫我猫咪爸爸来着。

    我一直无解,问她的时候,她也说了几句,我没听明白。直到晚上我给她换衣服,发现睡衣上有个小狐狸,哦,原来是这么回事。

    我明显感觉到她现在会的词汇也多了不少,有些话能自己说得很清楚了,而且似乎是属于那种话多一些的孩子,有时候还自言自语,比如让她扔垃圾,她会自己给自己说,似乎也是在问我们的感觉,垃圾桶在哪里呢,哦,是在这里。晚上出去玩的时候,和一个三岁的小男孩还能简单对话了。

    我在她旁边坐的时候,她就会反复问我,这是什么意思?突然发现她意识到了很多的东西,有时候声音是空气净化器,有时候是楼下汽车的声音,有时候我压根没听到声音,就说没有声音啊。下午的时候她躺在床上,突然爬起来说,这是飞机的声音。

   这就是一个孩子成长的过程,记得以前我在女儿的二三事中说过一个事情,那就是我在卫生间里的时候,她才不管三七二十一,就会进来,我说把门关上,她就走进来,乖乖把门关上,站在我面前等我。现在一下子改观了,我说把门关上,她就说好,然后把门缓缓拉上,在外面等我。

    我旅游回来给孩子带了小蜜蜂的唇膏,她对这个很有兴趣。一给她就拿来在嘴上涂,我说行了,可以了。她还是放不下手。还把唇膏藏起来,不让我看到,然后过一会拿出来继续抹抹,下午的时候把整个唇膏里的东西都给拿出来了,这一个好端端的唇膏就败没了。

    如果她坐在那里不出声,那么很可能在做什么不想让我知道的事情,我仔细一看原来在拆另外一瓶唇膏的包装,你看看这孩子现在多机灵。

    昨天突然听我爸说,好像没怎么见珊珊走路,一般都是跑,得锻炼她走路了,但是这个风一样的孩子早就开始独立了,好多事情都喜欢说,我来我来。然后一边用手把我牢牢挡住,出门也很少让我们拉手走路了。

   我一直在思考幸福度这样一个事情,在华盛顿机场的时候悟出来一些,那就是如果我们有共同的终点,自愿平等的状态下(至少每个人都有座位),其实我们可以更多的享受生活而不用那么多的等待。华盛顿机场转机到北京只有一个小时的时间,一般大家都比较赶,会早早在候机口排队等待,但是我找到候机口之后,就改变了注意,因为早一点check in还是晚一点没有多大的关系,我看着候机口里的长长队伍,于是扭头去了不远处的购物店,在里面转了好一圈出来,他们还在排队,而我又转了好一会回去check in的时候几乎没花什么时间。这个时间我看到了更多有趣的东西。

   而这个幸福度放在我们平时的生活中,其实也还有一定的借鉴意义。对于孩子也是如此,我能抽出的时间比较少,所以目前能够坚持做的一件事情就是周末带着孩子去吃早餐(牛肉面),以至于孩子见了我似乎有了条件反射,要我带她去吃面。吃面的过程其实我还是很忙碌的,但是这种难得的相处还是需要继续保持的。

  虽然我们陪伴的时间很少,但是陪伴一直都在。





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。 、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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