到底要不要留在北京

    最近在考虑的问题,要不要留在北京,开始来北京时没啥感觉 大学毕业怀着新鲜感 来到北京,这里是离家最近的大城市(我是河北人),本可以选择一个二三线的小城市 按照父母的想法 找个事业单位 安稳的工作 安稳的收入,但自己不想那样生活 所以选择来了北京。

     在这里的近5年的生活,经历了很多,渐渐的觉得已经 讨厌这座城市了,曾经问过那些 在这里买房子的同事一个问题,我说 你们为什么选择在这里买房呢?(其实他们条件还都挺不错的 都是研究生毕业 男的在银行 有北京户口了 女的做IT待遇也不错,两人 自己的一点积蓄加上 向家里借的 可以拿出80W左右的首付,然后是 每月差不多8千左右的房贷) 他们 当时愣了 几秒钟谁也没说话,然后说了一句 不在这里 那去哪里? 我想 这样的例子在北京也该是很有代表性的了,不知道 这里的哪些有点能吸引大家纷纷选择在这里安家,我也想听听大家的一些看法 。

     有人说 这里的资源好,好的教育 好的医疗 大型商场 吃喝玩乐  样样都有,这个 我真的不认同,好的教育资源 北京是不少 随便一所大学 就是211 985的,附属中学 也很NB,北京的 中学 是需要户口的 否则就是借读,没户口 照样跟外省的一样 ;说小孩在这里借读 真的合适么?好的中学 没学区的 还上不了,一般的中学 还不如老家 最次的中学好,(我们家县的重点中学中等学生放到北京来 都可以随便上211的学校 赤裸裸的地区保护,还所谓的素质教育 我就呵呵。。了),我是对我们的教育 不报什么希望的,除了 一些重点的211高校外,因为那里有好的资源 好的学术环境;再说说医疗  这个 大家心知肚明 ,在北京 看病 想挂个专家号有多难,去年 带父母来看病 半夜2点排队去挂号 还是没挂上,再一次 找的我爸他们老同学才 顺利的看了病。。。。

     每天地铁上很多时候 不想去抬头看别人的脸,人们脸上的表情 充满很多仇恨 或者 不满 或者抑郁的表情,害怕自己 看到他们的表情 自己也蒙上一层灰色,拥挤的交通 好像 在人们心里已经很平常了,城市街道 脑残式的设计 永远得不到 修复(可以看看 每天下班 时 五道口的街景,望京站 换成处 地铁上下行跟 电梯 永远反向的脑残设计,交叉的人流每次都堵在那里),有时候 我想自己是不是变的太消极了对待生活的态度,如果是一个北京人 有房子 有户口 ,好像在这样的环境下不会觉得幸福,如果是我的话 会是这样的感受。

      在北京工作5年 小公司 大公司都待过,见过各种 公司环境,现在也是相当于百度T6的职级,但是 仍然对自己在这里的生活 感到 没什么想法,我喜欢  每天有想法的工作,那样 有自己的成就感,每当完成自己设计的一个功能点时 对自己几天来的工作 是充满成就感的,每每跟朋友 跟亲人 探讨 生活中的问题时又让自己惆怅起来,如果 有高见的朋友欢迎 留言。。。,想得到一些启发。

转载于:https://my.oschina.net/yugm/blog/680298

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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