2014年秋冬总结——热爱的那些日子

作者回顾了大学的第一个学期,分享了在家乡与奶奶相聚的感受,反思了自己在英语学习上的不足,并表达了对C++课程的喜爱及对未来学习生活的期待。

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       回到日思夜想的家已经三天了,才想起来是要好好总结过去的一个学期了。

       回到老家看了奶奶,她依旧那么开朗,活得开心,让我们心里也觉得敞亮了许多。

       冬天的烟台飞雪的日子已经习以为常,而泰安这边却听说连雨都没下几场,突然觉得那些让我觉得有些厌烦的大雪和那段奋斗在电脑前的日子也让我开始怀念了,我本不是一个念旧的人。

       2014年的晚夏,带着不舍离开了家,本以为大学的学习和生活都会过得很轻松,可是一个星期大学生活就改变了我的想法,我发现不服输的我在大学里也想争个高低,所以开始努力学习,但是本就不喜欢英语的我这个学期“心安理得”地没有好好学,到了期末才后悔发现已经晚了。这学期我学得最认真的除了高数就是C++了,甚至有时候学习C++的认真更多于前者。

       我觉得我们大家对于新鲜事物的好奇度很高,所以起初学习的时候总是积极和认真的,我也不例外,但是做事情总是需要持之以恒的,我之所以能坚持下来,最重要的是因为遇到了一个认真负责的老师,贺老师总是时不时地鼓励督促我们;其次就是因为有同学们的互相激励,同学们都很认真地学,自己也就没有想要放弃的念头。这样的学习状态真的让我觉得很开心,有热情,有梦想,有目标,才能有收获。

       然后,我想反思一下英语的学习,没按时背单词,背句子,这种死记硬背的事我从来都不在行,要不然我也不会选择理科,可是学习英语还能怎么办呢,考试模式固定在那里,只能是练习听力,做做阅读,写写作文,唉…学了这么多年的英语,还是这样,我也是无奈了,微醺…

      哈哈,我所热爱的日子,我怀念的日子,给了我自信和勇气,我会继续努力地~~~~O(∩_∩)O~

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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