关键字

本文详细介绍了C语言中static、extern、const及register等关键字的作用与用法。具体包括static如何控制变量和函数的作用域,extern如何声明外部变量,const如何创建只读变量,以及register如何提高局部变量的访问效率。

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static关键字

static既能修饰变量也能修饰函数。static修饰变量时既可以修饰局部变量也可以修饰全局变量:static修饰的局部变量生命周期延长至整个程序执行结束在释放;static修饰的全局变量只能在本文件中被访问,不能被其他文件访问。static修饰函数时,它修饰的函数只能在本文件中被调用,不能被其他文件调用。

extern关键字

声明这个变量是在其他文件中定义的,可以到对应的文件中寻找。当一个文件想调用其他文件的变量时,用extern进行外部声明。

const关键字

const修饰的变量是只读变量,变量对应的空间是可变的,但是不能通过此变量名对空间进行修改。const一般在修饰形参时使用,保护实参变量在使用过程中不被修改

const int num = 5;       //定义为const类型后不能再通过num++对num的值进行修改;

int *ptr = #        //可以用指针指向这块内存空间并可以通过(*ptr)++对对应空间的值进行修改

register关键字

register只能修饰局部变量,不能修饰全局变量和函数。它的作用是请求编译器尽可能的将变量存储在cpu内部,从而省去了cpu从内部抓取变量的时间提高了cpu的运行效率但是cpu寄存器存储空间有限,不可能将所有的变量存储在cpu中。所以将经常被访问的变量(比如:循环变量)保存在cpu中,由于register修饰的我函数可能保存在cpu寄存器中,所以不能用&获得变量的地址,而且register修饰的变量的数据类型必须是cpu所接受的数据类型

 

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和方法;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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