思想情结--坚持的2006

本文记录了一位网络工程师的心路历程,从面对职业挑战时的迷茫与困惑,到自我反省后的坚定决心。作者通过分享个人经历,探讨了如何克服困难、提升自我,并在逆境中寻找成长的动力。
题:if you love a pers let him be a network engineer.because is heaven there;if you hate a pers let him be a network engineer.because is a hell there!

        生命是美丽多彩的,不只是一种单调的色彩。所以我试着换一个色彩去做人去做事去生活去工作。
 
        今天去成都找她。一个值得怀念的人。
        成都
        我回到了-过去。
        除了思想变了其它的一切都没有变。不想回到过去。
 
        这几天心情真的好复杂,带着一丝淡雅的忧伤。
        每次都是我把自己逼上绝路。不给自己回头的机会。因为不能回头---我怕后悔。所以很多事情决定得很坚决。
        状态不好,我真的怕自己走不完这条路,昨天拿起书心里总觉得有什么东西在游荡,根本没有心思去看书,好怕。
        学习来说对于目前的我是一条唯一的出路。ccsp,这个对我来说都觉得当初决定得好草率,为什么没有实际了解一下就开始做呢?这是我吗/其它的不说,就说简单的实验条件那是肯定没有办法实现的,一个二手的pix都要8k,一个vpn3005上万。…………这些东西去培训中心都不一定有,而我还在做着什么呢?如果真要学的话也只能学一些理论知识,前天看到了还说ccsp的的考试发生重大变化,看了下除了csvpn留下了以外,其它的全部封杀了。靠,真郁闷。ccsp更新情况
        一种心态,而我目前的心态呢?其实根本不能做任何事情,就这种心态做出的事情一定大打折扣,虽然到北京的那些天自己感觉真的有信心去做了。但是一旦做起来才发觉自己有些事情放不下,我很清楚自己所面临的是什么压力,其实很大程度上是来自于家庭,来自于父母,虽然他们都没有说什么,但我能感觉到他们的那种期望?
       在学校那么些日子对于别人来说我应该是个胜利者,但我自己呢?其实只有自己很清楚自己处于一个什么位置,没有达到自己的目标。虽然对于我的同一起跑线上的人来说应该很满足了,但我不一样,如果我要成功我就得付出于他们几倍的努力。首先说是技术层面上,这应该是一个说话的基本要求,连最基本的要求都没有达到我哪什么是跟人家叫板?总的来说在学校很大程度上有一点点失败,不谈技术应该是自己在毅力方面真的还不够坚强,很多东西总是经不住别人的磨,总结应该是一个字不够“狠”。当然应该是有分寸的。
        所以在学校应该是人生一步的一个失败者而已,没有什么可值得高兴的。
        从北京回来这几天,北京给我的感觉就是一切东西都离我那么近,高科技高学识人才,什么都离我那么近,让我有种头脑发热的感觉。因为我觉得那一切在以前来说是多么的遥远,从来没有想像过的。对于自己来说见识广了吧,发现自己真的懂得好少,一个几乎为零的数值。我不会和我的同龄人做任何比较,因为我觉得那根本没有任何可比性可言。
        有时候我发现自己在很多事情上真的是太顺利了,有种瞬间不能接受的感觉,就好像昨天还是一个乞丐经历了一种叫一夜爆富一样,很大程度是总是那么不相信眼前的一切。
        冷静下来,思考自己所犯的错误,归根一个字“懒”,其实就是毅力还需磨练,最让我担心的还是怕自己的耐性脾气被很多次的懒给一点一点的磨平了,改变了。如果变得那样子的话我会输很一败涂地。
        曾经居然有过想哭的冲动,但是很可惜想哭且在一个人找个角落偷偷哭的时候发现自己哭不出来,是欲哭无泪还是自己真的不能哭?我也说不清楚,但事实是真的哭不出来,除了一脸的哭相。
        发觉自己的社会知识真的也很肤浅,被人耍得团团转还当人家是好人,真可笑。最后自己识破了别人的真面目以后居然还在给自己找借口说别人是好人---这是北京的遗憾处也是一个值得高兴的地方,兴许经历过这件事,自己更能看清很多东西,在处理问题的时候更应该怎么做,很像当前的防火墙产品防外不防内。怪自己太容易相信别人,被人所利用。在这里得谢谢北京的那位经理,是他让我懂得了在某方面以后该如何做人---虽然他是一个阴险的家伙。
        问题习惯一个人在一条被人笑话的路上走着,有时候真的感觉有点寂寞?可笑?我也不知道有些事情是该做不好还是不该做好一点。但许我想只要不影响自己对路的追求,就应该没错吧。
        为什么我总是喜欢向着别人反方向的路去走?因为我不会满足于现状,也没有什么值得好满足的。虽然曾经有些东西是那么的不可想像,但现在我已经走在这条路上了就一定不能停不来,不能输。只想证明自己而已,仅此而已。
        其实ccsp考试变不变化对我来说根本就不能成为一回事,因为我的最终目标不是paper而是真正的能力真正的提高自己。做个paper的话,还不如早点放弃。虽然paper能证明什么。
        一路走来,其实很多时候都有朋友罩着,很幸庆自己还有几个真正的朋友。在关键时候还能帮助自己。
        想想很多东西很多事情其实很多人都可以做,为什么他们没有去做,或者没有做好,其实还是毅力,怕事,一到某个节骨上总以好大的事情,不相信自己的能力,怕去承担责任。总是为自己找太多的借口来骗自己骗别人,所以最后失败了。
        很多原因其实自己都找出来了,为什么不去执行呢,动力阻力,一个人走着一条不归的路,没有人理解没有人支持没有人鼓掌,因为别人只会看到你成功的那一刻。
        没有学历,没有学识,没有资本、没有……
        呵呵,怎么什么都没有。我必须得为自己找点什么东西才行,证明自己。
说那么多废话迟早是要还滴。老是想,为什么不做呢?我会做得很差吗?我没有怀疑自己的能力。
        现在都已经这个节骨眼上了,我还有选择的余地吗?
        默念三百次“我行,我能行,我一定能行。
 是时候出手了。 ---快、准、狠。
       为自己祝福吧!

本文转自CC博客51CTO博客,原文链接http://blog.51cto.com/levelive/5859如需转载请自行联系原作者


刀博士

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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