poj1488

本文介绍了一个简单的C语言程序,该程序可以将输入文本中的特定字符进行替换。具体来说,首次出现的双引号()会被替换为两个反引号(`),而第二次出现的则被替换为两个单引号(’)。此程序适用于需要对字符串进行基本格式化处理的应用场景。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目大意:

给一段文字,把第一个”换成两个 ` ,第二个”换成两个’

解题思路:

代码如下:

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<stdlib.h>
#include<math.h>
int main()
{
  char c;
  int q=1;
  while((c=getchar())!=EOF)
  {
    if(c=='"')
    {
      printf(q ? "``":"''");  
      q=!q;        
    }                      
    else
      printf("%c",c);   
  }
  return 0;
}
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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