CGGeometry

CGGeometry

CGGeometry参考定义几何结构和功能,操作简单。数据结构中的一个点CGPoint代表在一个二维坐标系统。数据结构的位置和尺寸CGRect代表的一个长方形。数据结构的尺寸CGSize代表宽度和高度。

1、创建一个几何原始数值

CGPoint CGPointMake(CGPoint A,CGPoint B)

返回一个指定坐标点

CGRect CGRectMake(CGFloat x,CGFloat y,CGFloat width,CGFloat height)

根据指定的坐标和大小创建一个矩形

CGSize CGSizeMake(CGFloat width,CGFloat height)

根据指定长宽创建一个CGSize

2、修改矩形

CGRectDivide

CGRect CGRectInset(CGRect rect,CGFloat dx,CGFloat dy)

返回一个比原矩形大或小的矩形,但是中心点是相同的

CGRect CGRectIntegral(CGRect A)

将矩形A的值转变成整数,得到一个最小的矩形,

CGRect CGRectIntersection:(CGRect A,CGRect B)

获取两个矩形相交处所的矩形,没有相交返回NULL,用CGRectIsNull来检测

CGRectOffset

CGRectStandardize

CGRectUnion

3、比较数值

bool CGPointEqualToPoint(CGPoint A,CGPoint B)

返回两个点是否相等

bool CGSizeEqualToSize(CGSize A,CGSize B)

CGSizeAB是否相等

bool CGRectEqualToRect(CGRect A,CGRect B)

矩形AB的位置大小是否相等

bool CGRectIntersectsRect(CGRect A,CGRect B)

矩形AB是否相交,可用来判断精灵是否离开了屏幕

4、检查

bool CGRectContainsPoint(CGRect A, CGPoint B)

检测矩形A是否包含指定的点B

bool CGRectContainsRect(CGRect A,CGRect B)

检测矩形A是否包含矩形B

5、获取最大值、中等职和最小值

CGFloat CGRectGetMinX(CGRect A)

获取矩形x坐标的最小值

CGFloat CGRectGetMinY(CGRect A)

获取矩形y坐标的最小值

CGFloat CGRectGetMidX(CGRect A)

获取矩形x坐标的中间值

CGFloat CGRectGetMidY(CGRect A)

获取矩形y坐标的中间值

CGFloat CGRectGetMaxX(CGRect A)

获取矩形x坐标的最大值

CGFloat CGRectGetMaxY(CGRect A)

获取矩形y坐标的最大值

6、获取高和宽

CGFloat CGRectGetHeight(CGRect A)

获取矩形A的高

CGFloat CGRectGetWidth(CGRect A)

获取矩形A的宽

7、检测矩形是否存在或是无穷大

bool CGRectIsEmpty(CGRect A)

矩形A是否长和宽都是0,或者是个NULL

bool CGRectIsNull(CGRect A)

矩形A是否为NULL

bool CGRectIsInfinite(CGRect A)

矩形A是否无穷大,没有边界
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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