寒假作业02

本文分享了作者在骑单车方面独特的技能,并将其与编程学习相联系,强调了不断练习和享受过程的重要性。

1.你有什么技能比大多人(超过班级90%以上)更好?

骑单车吧,虽然我知道这个技能很多人都会,但是我敢于说比别人好,那就不能只是会些漂移之类的skill,举一个例子,我之前初中上学的时候基本都是不用手骑的,光凭两只脚控制,相信大多数人还是不行的吧(这和单车结构有关,所以我在共享单车上还是做不出这个操作的)。

2.针对这个技能的获取你有什么成功的经验?

一是要不断地练习,二是乐在其中。小时候智能手机还没普及,玩电脑也被家长控制时间,这时候骑车出去玩也就成了我和小伙伴的最佳选择,光是骑当然没有什么意思,因此我在骑的过程中也寻找到了许多新的玩法。

3.与老师博客中的学习经验有什么共通之处?

老师在做中学的博文里面提到:

  • 实践要具备一定的量才能引起质变:
    • 学乒乓球,没有10万次的练习掌握不了一个动作
    • 学好编程?没有10000行代码的训练量是不够的
  • 技能的提升要「刻意训练」
    • 低水平重复是不行的,训练时间再长都没用
    • 要摆脱「舒适区」,进入「学习区」学习
    • 要循序渐进,不能进入「恐慌区」

我在平时仅仅是作为一个普通的骑手,从新手阶段开始练习,逐渐有所长进。像我第一次漂移是无意作出的,心里还很慌,毕竟稍微控制不好就得翻车,后来意识到这个技能的乐趣,逐渐练习,最后熟练,同时掌握了很多其他的技能。老师说十万次练习掌握一个动作,毫不夸张。

4.你对《程序设计与数据结构》的学习有什么具体目标?

争取早日学会编个简易的电子政务系统。

5.如何通过“做中学”实现你的目标?

邹欣老师说:

我认为给学生具体的, 能实践的, 能马上看到因果关系的教材和练习, 是激发学生兴趣, 好奇心, 求知欲的好方法。 我就是这样学习编程和软件开发的。 所以我对「习而学」的方法很有好感。软件工程有理论的部分, 有工程的部分; 有艺术的部分,有手艺的部分; 在同学们达到理论/艺术的阶段之前, 大量的练习是必须的。

结合老师的经验,我要实现目标就得做好以下三点:

  • 1.首先我得熟练掌握编程技能,这需要大量的练习。
  • 2.编这个会碰到许多困难,解决这些困难就需要大量的知识,因此我不能局限于课堂上的知识,还需拓展知识面。
  • 3.找到“做中学”的乐趣,兴趣才是做好的老师。

转载于:https://www.cnblogs.com/m1sty/p/8452320.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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