我的童年

本文回忆了作者在80年代国企家属院中度过的快乐童年。这里不仅提供了完善的教育设施,还拥有丰富的学习资源和自由的玩乐空间。从德育、智育、体育、美育到劳育,全方位地展现了那个时代独特的素质教育风貌。

童年是在国企家属院里度过。家属院里就是一个迷你版的社会,有幼儿园、小学、中学、商店、澡堂、医院……。于是生活的一切,都可以在这里得到满足。80年代的国企是个大家庭,虽然厂里有上万的职工,但由于人员稳定,大家彼此之间、对于子女都不陌生。在这样环境的成长,仿佛是在一个大氏族里成长一样。每每回忆起来,都很幸福快乐!

一、多彩的学习生活

素质教育喊了很多年,但感觉自己的童年才是真正的素质教育,不唯考试指标为纲。

(1)德育

学雷锋做好事是真做。最常见的是自己带着扫把,和同学们一起打扫家属院里的单元楼;还会组织一些捐赠给山区的学生,那时以捐自己不用学习用具为主,当然也有个别家长买新的。同学之间有好东西经常分享,也经常串门,家长也早习惯了家里一堆孩子。

学校开了专门的思想品德课,每周都有,由专职老师教学。

(2)智育

学校开了很多课程,除了语文、数学外,自然、历史等辅课也都很认真的上。这些辅课的总课时一点也不亚于语数两门主课。

寒暑假学校照例都会组织各种夏令营课程,学生可以自己选择喜欢的来上。

由于是厂办学校,学校与工厂联合,请了很多课外辅导员,带着我们一起做手工模型、做课外实验。

(3)体育

每天学校都组织大家做早操;当然还有眼睛保健操(现在备受质疑,但当时还有巡逻队检查)。

每年的校运会都是雷打不动的,大家玩玩乐乐参加体育,也没有什么特长生,都是全员参与,各展所长。

(4)美育

学校安排的美术课、音乐课也都是没有折扣的认真上课。从素描到水彩,从简谱到五线谱,从唱歌到跳舞。最有趣的是五年级时,我们整个年级还一起比赛跳集体,为这我们还认真学习排练了很久。

(5)劳育

除了前面提到的打扫单元楼,我们也会参加工厂组织的一些集体劳动活动,我们年纪小,主要是负责拔草。

学校还有专门的劳动课和教劳动课的老师,我们学习做家务活,学做手工。

二、自由的玩乐空间

学校、家属区、工厂、大山、乡间的树林都是我们自由玩耍的空间。

学校的课间活动足量发放,下午更有一个小时的自由娱乐时间,当然不允许出校园。校园里的滑梯、秋千、乒乓球台、沙坑……都是让我们流连忘返的圣地。即使周末放假,我们也会想尽办法钻到学校里去玩。去交流对于动画片的心得体会。有次夜里误天上的卫星当作飞碟,一帮人吓得集体逃出学校……

那时家属区里鲜有车辆行驶,即使有也是厂里的车,所以很安全。放学后,就在楼间玩捉迷藏、红灯绿灯小白灯、沙包、跳房子……游戏种类繁多,一群人自由组合,都是在附近住的孩子,年龄相差并不重要。如果谁家准备了沙土准备施工,则就成为我们娱乐的重点,各种挖坑、钻洞。我们还会在花池里打小窝,在下雨天筑起大坝……

工厂当时管理不严,我们经常进工厂。厂里绿树成荫,大路笔直。虽然进不去车间,但漏在外面的机械、零件都促进了我们对于机械制造的理解,也启蒙了我对自动化的兴趣。

厂区后面有座大山,有学校组织春游,更有三两小伙伴相约爬上各个小山,去探索大自然的秘密。很多聪明的伙伴能轻易辨识路边的那些动植物,甚是让我敬佩。如今,再去这些地方,都成了景区,需要门票;去的路上也车水马龙,不再安全。

家属区后面有大片无主的乡间树林,变成了我常去的乐土,捉蝎子、点篝火……

三、安心的吃喝无忧

家属区里有菜市场,虽然品种不如现在丰富,但绝对绿色健康,都是周围村里种的。工厂每年还会集体从外地采购大米、带鱼等发给职工。

四、至少十余年的同窗

由于家属区教学体系配套齐全,于是我们这一届两百人,虽不断的分班,但都是这些人。于是有了很多从幼儿园就相识的同班同学,直到上大学才分开。

这种经历到了天津后,才有了明显的感触。在天津,幼儿园、小学、中学同学都是过客,毕业后就四散。

感谢一起成长的小伙伴们!
感谢那些可爱负责的老师!
感谢开明的家长们!
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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值