西游记笑话


1. 悟空!你丫这泼猴!得亏你没妈没大爷,不然看为师怎么骂你!
我他妈跟你说过多少次了,但凡女妖捉了我以后,等我信号,等我信号再来救!你少嬉皮笑脸!
你看看为师,每次都被你的突然闯入惊成松软,再这般几次,为师……怕是再也没法普渡她们了,悲哉呀!
悟空爱徒,看着为师的眼泪起誓,下不为例,可好?

2. 观音菩萨,你把黑熊怪、青狮怪和黄眉老妖这些账号都注销了吧,我们玩不起了,靠。
你派我们跟唐僧师徒作对,但你把他们级别调那么高,怎么打?尤其孙悟空,装备好属性点高,还有召唤技能,
最可气的是实体攻击无效,火系攻击免疫,魔法系攻击免疫……别说我们单人了,组队也打不过啊!不说了,下了,88。

3. 八戒!你这呆子!这都走了十里地了,你就不能换一首歌哼哼啊!一直唱《求佛》,你看看把师父哭的!

4. 阿弥陀佛,出家人不打诳语。女施主,你的确是贫僧自东土出行至今所遇的,最美丽、最性感的女子,
你看你这秀发,这玉手,这肌肤,这手感……

5. 施主,贫僧乃东土大唐而来,恳请在此借宿一晚……哎?施主?施主您开开门呐,施主?操!

6. 女王,我三藏,我们已到狮驼国,想你,吻你。勿回短信,徒弟在,不方便。

7. 你这泼猴,好不尊师重道,刚在那蜘蛛精面前,你为何弄个豹纹围裙装性感?你为何抢为师的风头?
闭嘴!我管你是豹纹还是虎皮!你还知道自己是谁不?你一个刑满释放人员你在我面前装个毛啊?
你看你染一脑袋黄毛拎根钢管你装古惑仔啊?我他妈……呵呵,阿弥驼佛,善哉善哉,为师有些失态了。

8. 悟空,那鲤鱼精还是让八戒下水去捉吧。你水性不好,万一溺死,为师如何付得起这打捞费啊!
哦,不不,八戒无碍,他自己会浮起来的。

9. 八戒,悟空不在,你去化些斋饭来吧。悟净,你先去饮马。……八戒,八戒,附耳过来。记住!
就去刚才我们路过的那户人家,对,就是一村妇带一小孩儿那家,打那一过为师就闻到香味了,在弄酱肘子,倍儿香!
去吧,反正就一对母子,不给就抢!速去速回!


10. 猴哥儿,当初你就拿这戒指跟紫霞仙子求婚的?你丫真逗!半克拉钻都没有,换谁都不鸟你了!
当初嫦娥就这么臊我说:甭跟我说爱不爱,先看钻戒多大块!唉,现在的仙女多现实啊,哎我告你,
就这票仙女儿,你要拿一钻石板砖把她拍死,她都不带喊救命的!

11. 呵呵,此地的集市真是热闹,好久没途经这般熙攘的地段了。哎悟空你看,那几个从刚才就一直
跟随着我们的西域小娃,卷发大眼,好生乖巧!真是淳朴的可爱,哈哈哈……哎?八戒,你的钉耙呢?
哎悟净,我们的行李呢?啊!我的白龙马呢?!

12. 悟空,八戒,悟净,来于为师面前。唉……绝非为师责难,但我的教诲你们都忘了不成?
你我师徒皆为佛门中人,忌戒多多。那不偷盗、不妄语、不恶口、不贪、不瞋、不痴,你们该时刻谨记于心!
既心向佛,若不自修,怎能得成正果?好,为师来问你们,到底是他妈谁!昨晚趁为师睡觉时,悄悄登陆偷了我的菜?!

13. 沙师弟你看,就抓一蟑螂精,猴哥至于把漫天神仙都请来么?说真的哎就这么多次,你见过这猴子自己逮着过妖精?
每次都咋咋呼呼的跟妖精叫嚣:“你别走啊!有种你别走!我这就吹哨子叫人来砍死你!
”切,神通广大个屁啊他!哎你看看这天上来了多少神仙,哟还有几个骑着扫帚的,哇靠把天庭环卫的都喊来了。

14. “悟空!休得无礼!哦老人家,贫僧乃东土大唐而来,今日途经此地,不知老人家可否大开方便之门……
老人家,请莫再辱骂,贫僧替大徒儿道歉……老人家,请莫用手杖杵贫僧……老人家请息怒……
老……老家伙你再动我一下试试?……哎呀我操?悟空!削他!八戒悟净你们也上,牙敲掉眼扎瞎腿打折!善了个哉的!”

15. 悟空混账!不许动手!那几位施主又不是妖怪,你怎可屡教不改,又妄自随意杀生?!……哦?
他们是买地筑楼的商家?阿弥陀佛——,悟净,帮为师拿一下五佛冠;
悟空,把金箍棒借为师一用!不,八戒,把你钉耙给我!你妈的……


16. 师傅——,俺回来了!被八戒这呆子说中了,沙师弟果然好生的闷骚!丫没去化缘,去网吧了。
我变飞虫溜进去时他正在论坛发帖呢!什么《粗犷帅哥游车迟国,巨多PP,请轻砸》……

17. 啊哈哈!唐朝高僧,有礼有礼!敝人乃本县的县令,这二十五名同僚是本县的副县令,哦,
外面那百余人,皆是县令助理。换取通关文牃之事不急嘛,先请唐朝高僧与四位高徒,
随敝人一同去县衙楼上的莺歌苑娱乐一下?当然有!应有尽有,皆为昨日黄花大闺女。
安全!绝对安全!是敝人自家叔伯弟弟开的...

18. 女儿国国王的MSN签名:长老姓唐,甜到忧伤。


19. 唐僧:阿弥陀佛,悟空,莫再责怪为师了,出家人慈悲为怀,为师只是见那位施主十分痛苦,
才让悟净将他扶骑到马上的,为师又如何知道他是此地衙门钓-鱼-执-法的饵呢?
好了,快使个隐身法将紫金钵盂和为师的袈裟从衙门弄回来吧。

20. 悟空你没事吧!快醒醒!八戒悟净,你们别跑啊!回来救救为师!啊……别打了,别打了!
……贫僧真的是前去西天求取真经的……只是来此地衙门换取通关文牃啊!对对!
那张就是通关文牃,不是举报信……那几个是我徒弟!我们真不是来集体上访的……啊!

21. 悟空,给为师把紫金钵盂和筷子拿来,悟净,你去厨房看看八戒熟了没。

22. 师父,你就上马吧,就走这两步能保持啥身材?一和尚你装什么偶像派啊?
你看你又让猴哥摘野果去了,改善一下伙食能死啊?我的存在已经充分论证了素食主义是减不了肥的。

23. 亲们说,如果爱,请深爱。这一刻,我泪流满面。虽然我不止一次的对自己说过:“玉兔精,你一定要幸福哦!”
可,他是风一样的男子,粉碎了我优雅的尊严,让我如烟花般寂寞……留下来好么?唐长老,西天会有女妖替我爱你么?

24. 悟净,你看你不去饮马,又拿着手机玩自拍。为师讲过,你脸巨口阔胡须茂盛,再怎么嘟嘴也不卡哇伊。
来,给我拍几张,为师教你几个剪刀手造型。

25. 八戒,你大师兄已被我赶回花果山,可你却如此难堪重任!依然不改你被双规前在天庭当领导的恶习!
为师让你入洞穴去探那女妖精的底细,你却偷了个肚兜回来!劣徒啊!早知如此为师应该给你改诨名为九戒!
……拿给为师看看,是原味儿的么?


转自:http://topic.youkuaiyun.com/u/20100121/15/3EE949A4-8ABD-4A9B-9211-DD8E8BC50CF9.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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