《暗时间》

  以前看过一点刘未鹏的文章,去年买了刘未鹏的《暗时间》,但是一直没看,最近睡觉前没什么可供催眠的闲书,就把它拿出来翻翻,恩,虽然基本都是以前博客上

发表过的东西,但是看了还是有些启发的。

1、这本书讲了什么?

因为都是来自他的博客的文章,他说写博客的一个很重要的目的是帮自己进行总结,用文字记录当时的想法,反复提炼,以期获得新的东西。因此本书主要是介绍他自己看到的,想到的东西。

2、印象较深的东西。

有三点:

(1)他在多篇文章中提到自己多年来养成的习惯,即“走路、吃饭也在想某个问题”,充分利用点滴时间。(看来他很看重这一点,所以书的名字才叫《暗时间》。)

(2)关于好的论文的评价标准。次一点的论文只是告诉你方法,即怎么做。好的论文主要是介绍作者面对这个问题的时候的思维过程,怎么思考,怎么改进,为什么会选择这个方法。

这一年我也看了一些论文,对第二点有共鸣。上学期看得论文很多会议论文,但是多半是一知半解,因为他们只是“技术文档”,讲述他们发现的一个问题,及解决的办法,然后与前人的方法进行比较,最后说明他们方法的优越性。同样是论文,看MIT的人写的文章感觉完全不同,首先他们想要解决的问题具有普遍性,在很多地方都能用到;第二他们解决问题的方法其实并不复杂,具有“简单”之美,公式推导只有几行;第三,论文中更多的是介绍自己思考问题的过程,即为什么选择这个方法。

(3)写博客。恩,我已经在努力改正了。

3、书中最受不了的地方。

引用到的东西太多!!!书里面几乎每隔几行就会引用某本书中的内容。看得最多的就是“《XXX》书中有这样一个例子:......”,然后附上自己的一段解析,每一页都是这样,实在受不了。当然我必须承认,他这么做有好处。首先就是让作为读者的我立刻肃然起敬,心中一阵感叹,“大唬b就是大唬b”! 第二就是如果想获得更多的信息,可以参看《XXX》书。作者的主要目的应该是后者,不过我这个人太懒,年纪也大了,懒得看这许多的参考书了,因此第二点几乎可以忽略。

4、最后悔的事。

想来大学四年后悔的事情很多,其中之一就是没看更多的书,《暗时间》这样的启蒙书本科就应该全部看过了啊,时间都花在游戏上了,可惜了。

转载于:https://www.cnblogs.com/yulele/archive/2013/04/04/2999924.html

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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