写给自己

 
   我喜欢看老沙的博客,因为我觉得他是为了自己的兴趣和爱好,不是为了名利。他达到了他人生之中的一个较高的境界,为自己而活着,活的很开心,很快乐,在他的世界在,一山一水一木都是快乐的。这两周时间,我过的有些消沉,不知道自己在干什么,成天还忙忙碌碌,同事还经常在问,你在忙什么呀,晚上还加班,我只能含糊其词的说,嗯,很忙,加班。其实我内心真的很痛苦,真想大声的喊,加个吊班,根本就是无所事事。没有目标的生活无疑是一种痛苦的生活,有的时候,这样很好,可以自己干自己想干的事情,可是在人生漫漫历程中,我刚好处于干事业的黄金日期,错过了这个日期,这辈子也就完了。我常常在想自己拿着单位发的工资都干了什么事情,都会干什么事情,知道自己该怎么干吗?
     不在迷茫中消沉,就在迷茫中找到出路。真的我厌倦了那种漂泊的日子,厌倦了今天干一下,明天干一下,我希望我所从事的专业,应该可以干一辈子,值得我奉献自己的生命和青春,值得自己用心去研究。也许社会就是这样,现在很多政府部门不也是这样吗?那种工资成天无所事事,还怨这怨那,曾经听了一个朋友讲的故事,说他认识一个哥们,在汽车公司工作,单位给一套房子,每一个月1万多块,哥们觉得没有什么事情,就跑出来玩,玩到没有劲,又回去了,工资照发。他凭什么,不就是凭关系!现在社会山流行有户头发工资而没有人干活的事情。什么时候这种事情少了,国家和人民也就富裕了。一个社会的发展程度往往跟民主有关。最近看了一些电视上面播放的,发展好的地方,都是那些官员实实在在为老百姓办事情的,其实这本来就是应该的。有什么好弄的,应该多弄些那些黑暗的东西。只有曝光才能更好的发展。
    写偏了,反正是无聊,想写什么就写什么,今天开始,回归正常的生活,又开始写稿,今天写了二篇稿件,一篇是很早就想写的,另外一篇是自己在使用电脑过程遇到问题的解决过程。第一篇,真的有些气愤,真的很痛恨国人,看看国家安全应急中心发布的数据,国内网站被修改数量达到5000多家,而在台湾和香港不到100家,出现这些安全问题都是弱智问题,在我看来就是一个责任心问题,就比如我检查的一家公司网站,网站制作到现在,没有进行安全维护,给发送email、电话告知、网站留言都没有效果。在网站挂马,受伤害的往往是个人用户。在国外如果公司站点被******往往会导致公司股价下跌。中国还是发展国家,还没有经历过这种阵痛,其实我想还是有公司遭受过,只是没有伸张,因为这是丑事!
     还有一件事情,我很郁闷,本来应该在高位时将基基卖掉的。如今掉的厉害,其实基金还是可以进行波段操作。虽然长期持有好处大大的,但是在目前的行情中也是很难说的。这个说明了一个道理,该出手时一定要出手,不要犹豫。什么事情都是靠闯出来的!
                                               2007912日晚
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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