第二天学习日志

  学习日志                                 姓名:陈文静          日期:2018.7.10

今日学习任务    学习掌握数组和函数的定义、声明与使用                                                                                            

今日任务完成

情况(详细说

明今日任务

是否按计划完成,

开发的代码量)

今日计划以完成。上午学习了怎样初始化一维和二维数组,以及怎样使用,

以及字符数组,下午学习了函数的定义声明与使用,还有各中变

量的使用,主要是static的使用。都学习了经典的程序。

今日开发遇到的

问题汇总

    循环时,括号的后面不可以加分号;

    值传递和地址传递一定要搞明白;

    static的用途一定要记住;


今日未解决的问题函数的调用仍然有些问题

今日开发收获



全局变量和局部变量的区别;

外部变量的使用;

static的用法

自我评价

能够主动学习,认真听老师的讲解

,不懂的能用于提问

其他

 1、字符数组中在指定位置插入字符。

#include <stdio.h>

void  INSSERT (char a[],int n,char c)

{

       int i;

      for(i=strlen(a)+1;i<n;i--)

     {

         a[i]=a[i-1];

    }

  a[n]=c

}

  void print(char a[])

{

    int i;

    for(i=0;i<strlen(a);i++)

{

printf("%c",a[i]);

}

}


int main (char  argc,const char *argv[])

{

char a[20];

char c;

int n;

printf("请输入一个字符:\n");

get(a);

printf("请输入你要插入的位置,要插入的字符:\n");

scanf("%d%c",&n,&c);

print(a);

return 0;

}

2、设计一个洗牌,发牌的程序。

#include <stdio.h>

int main()

{

int n,i;

int flag[52]={0};

srand((unsigned int)time(NULL));


for(i=0;i<52;i++)

{

   n=rand()%52;

while(flag[n]==1)

{

     n=rand()%52;

}

flag[n]=1;

if(n>=0&&n<13)

{

printf("红心%d",n+1);

}

else if(n>=13&&n<26)

{

printf("黑桃%d",n-12);

}

else if("n>=26&&n<39")

{

printf("梅花%d",n-25)

}

else

{

printf("方片%d",n-38);

}

if((i+1)%13==0)

printf("\n");

}

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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