这是阿里人手机里,这一年最舍不得删的照片

年末之际,通过手机照片回顾过去一年的遗憾、感动与成长。从家人间的温情、个人的重要时刻,到旅行中的美好遇见,以及工作中的团队情谊,每一张照片背后都有一个温暖人心的故事。

年底了,橙子在内网里发起了一个话题,

想带大家一起,通过手机里的一张照片,梳理过去一年。

这一年的你有哪些遗憾,哪些感动,哪些成长,都借这个机会回想一次。

有个同学给我留言,说2018年是本命年,过得还挺不顺的,

但当翻看起手机里,妈妈从家里寄来煲好的牛肉,突然被暖暖地戳了一下。

“乡愁不过一道菜,不管离家多远,妈妈的味道都在手机里。”

还有好多个被戳中的瞬间,分享给你们。

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@岚海 是外婆抱起小猫咪,慈祥的笑

外婆与外公相伴一生,结婚60年就叫钻石婚,他们结婚七十几年了 ,这该叫什么婚呢?

外婆家有个栽着葡萄的小院,天气好的时候,她会在小院里晒晒太阳,盼着孩子们回来。

孙媳妇儿和外婆的关系一直很亲,每个周末都带着自己烘焙的小点心回来陪陪外婆,

讲讲有趣的故事,用相机,给外婆拍拍照片:

“十五年前花月底,相从曾赋赏花诗,今看花月浑相似,安得情怀似昔时。”

愿快乐常伴,安享晚年。

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@梓襄 是当我说“我爱你”,而你望向我说,“我更爱你”

2018年,嫁给你,是我最重要的决定;

2018年,娶到你,是我三生有幸。

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@老菡 是时间你走慢点,我要陪他长大

2018年最开心的当然是百忙之中亲自要了个老二,凑成了一个“好”。

看着两位天使天真烂漫的笑容,

这或许是世界上最简单最美好的事,是普通生活里的日常奇迹。

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@乔影 是万米高空一跃而下的勇气

2018年最刻骨铭心的一件事就是跟小姐妹,完成了15000米高空跳伞,

两个恐高的人从互相打气,到跃跃欲试,到心生胆怯,再到鼓起勇气。

克服心中的恐惧后剩下的就是你在地平面永远无法欣赏到的美景。

有时候,换个空间或视角可以看到更多可能。

行不行?不试试,永远不知道自己也可以。

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@二哲 是远行,与最美的世界相遇

土耳其伊斯坦布尔独立大街,他快乐地演奏,她沉醉的倾听。

在这个时代,我们有很多种方式,让这个世界,让身边的人和事物,

因为我们的参与而变得更好一点,哪怕只是一点点。

于是默默许下新年第一Flag:

消灭自己一切负能量,尽自己的力量给世界送出哪怕只有那么一点点的快乐。

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@策问 是遇见你们,请多指教

2018年加入阿里,并且认识了这样一群了不起的小伙伴。

时间很短,记忆绵长,“阿里的味道”已经开始在每个人心里发酵,

我们把毕业当做开始,以后的每一天、每个项目都是我们在阿里的挑战和课题。

![图片上传中...]

@阿里公益 是爱你的每一步,有你才算数

你知道“壹基金”和“为爱同行”吗?

2018“为爱同行”壹基金公益健行杭州站在西湖群山中如期而至,

在规定时间内完成37KM徒步,并为困境儿童募款,运动+公益!用行动帮助困境儿童。

有同学说,全靠一颗公益的心才坚持到最后。

在腿要走断的边缘试探,人间很值得这一遭!

-End-

本文作者:回忆橙

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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明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于工智能的子领域,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佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用同核函数,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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