学习WCF,记录错误

今天开始学习关于WCF的基本知识,看了金旭亮老师的一个实例,只是一个“Hello,WCF”的实例,居然费了我一上午的时间,真是要命!就是调试不通,提示:"无法加载协定为“localIIS.IHelloWCFService”的终结点配置部分,因为找到了该协定的多个终结点配置。请按名称指示首选的终结点配置部分",郁闷!服务启动没有问题,就是可客户端的问题的了,两个"endpoints"我删一个也不行!

偶来灵感,是不是服务的引用问题,于是,我就重新做了一个引用,删除了原来的服务引用!OK,能跑了!

做以记录,提示自己好好学下去!加油,Fighting!

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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