linux

用cron来编辑计划任务

1、设置开机计划任务自动启动

       vi命令编辑vi /etc/rc.d/rc.local 文件,在末尾加上/sbin/service crond start

2、设置计划任务 crontab -e

     输入命令crontab -e,会创建一个计划任务命令文件,输入-i,开始进行编辑,如每天2点定时访问一个地址

curl www.google.cn,退出编辑,按esc键,输入:wq,保存该计划任务

3、查看计划任务进程

    输入命令 ps -ef|grep cron  ,可以看到计划任务进程id等信息

4、关于进程启动关闭命令

crond start  、crond stop、crond restart

 这里要注意,编辑玩crontab -e后,不要输入直接输入crond restart,这样,原来的进程没有关闭,会再产生一个新的计划任务进程,导致定义的计划任务会重复执行多次,发现有这种情况,直接kill num, num是计划任务进程id即可,查看计划任务进程id参考第3条

5、关于计划任务时间说明

1 * * * *  curl www.google.cn 每小时的第1分钟执行

1,50 * * * *  XXXX  每小时的第1和第50分钟执行,xxxx代表具体的命令

0 2 * * *  XXXX    每天的2点执行,一般备份数据库什么的

22 4 * * 7 XXXX 每年第7周,4点22分执行

22 4 1 * *  XXXX 每月的第一天 4点22分执行

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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