人情世故,固有感慨

 

同事A,程序员,今年三十左右,已婚,有一女儿,技术好,开发经验足,平时工作也很勤奋,来公司两年,头发逐渐秃顶。

 

一日闲聊,A和我们抱怨,快要过年了,要给丈母娘准备礼物了。丈母娘老是跟他老婆抱怨A没有给自己买过礼物。

 

我们问他:“那你到底有没有买过礼物嘛?”

A说:“没有买过。”

 

我们都很惊讶:“你怎么从来不买礼物啊?多多少少都会买点吧,你这样别人肯定有意见了,哪有女婿从来不给岳父岳母买礼物的?”

 

A又说:“我也想不到买什么,所以没买,但我每年过年都给岳父岳母2000块钱。”

 

A和他老婆是自己带孩子的,每年孝敬岳父岳母2000块钱,对于拖家带口的打工族A来说,已经是很难得了。按道理说,他岳父岳母应该体谅。不应该怪他啊。于是我们又继续问A:“你是怎么给的,微信转账还是发现金红包啊?”

A说:“给现金啊,老人不懂微信转账,我每次都是让我老婆把钱送去给他们的。”

 

问到这里,我们总算明白了。哦,原来,同事A是先把钱给他老婆,然后他老婆再把钱给他岳父岳母的。而且根据A补充,很多时候,他老婆给钱的时候,A并不在场。

 

A以为,只要自己有孝敬了岳父岳母,就问心无愧。想分辨自己不是不买礼物而是给了钱,但是一来嘴笨不会说话是程序猿的通病,二来老婆一争起来老婆发脾气了自己还得哄。算了,还是不说话吧。

 

A的岳父岳母呢,觉得钱是自己女儿给的,根据中国的观念,这钱肯定是自己的女儿的私房钱。他们怎么也不会想到这是A交给他老婆然后让他老婆给自己的。

 

至于A的老婆么,和A之间,夫妻两人习惯了,拿着钱就直接给了,也没特别说明一下。父母说自己的老公从来没买礼物,嗯,是的,这个男人好像是从来没买礼物,别的男人去岳父岳母家都是大包小包的。。。(此处省略若干女权主义思想)

结果,最后A就落得个没有孝心、不懂人情世故的形象,哑巴吃黄连。

 

A的遭遇让我不禁让我想起了现实工作中很多程序员。很多程序员苦心孤诣,兢兢业业只想把自己那一份代码写好。但是很多人,最后还是给领导留下了“没有什么显著性工作成果”,“下班就走”等等主观印象,最后工作不如意,跳槽走人。更严重的则是怀疑自己,怀疑行业。

我想其中的原因,大概也和A类似。

 

首先,我们经常很少和领导进行沟通,就像A同事整年不和岳父岳母联系一样。也许领导在乎的不是能有什么惊天的成果,而是只是想了解状态。

 

然后,我们不太懂得把工作成果表现出来,或者向上级汇报。当然这并不是说争功邀宠,而是要让别人知道,这个事是我做的。A同事没有让他岳母知道是他出的钱,所以他岳母认为他没有孝心。我们没有向领导汇报工作,所以领导不知道我们有成果。

 

最后,作为旁人,我们很容易轻率的做出结论。比如当知道A没买礼物的时候,我们就很容易得出结论:A是一个没有人情概念的人;当得知A的岳母拿了钱还嫌没有礼物的时候,我们很容易得出结论:A的岳母是一个贪心的人。但是,很明显,这样的结论都是草率的,片面的。我们只有对事情有了更多的了解,得出的结论才可能更全面。

功成归故里,种豆南山下。竹丝吟风月,诗酒趁年华。
为转载,人生所感悟闲暇看看。

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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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