nginx虚拟主机配置

1.nginx安装请参考:http://www.runoob.com/linux/nginx-install-setup.html

2.nginx虚拟主机的配置

 server {

        listen       80;
        #server_name  domain name;


        #charset koi8-r;


        #set intercept file type if file type equals gif,jpg,js..  Jump to /data/upload/static/;
        location ~ .*\.(gif|jpg|jpeg|bmp|png|ico|css|eot|svg|ttf|woff|otf|js)$  {
            root   /data/upload/static/;
try_files $uri @www;
        }
    #because i use vue so i hope jump to www Catalog
#if you do not use vue ,In accordance with the actual situation
location / {
           root   /www/;
           index  index.html index.htm;
        }

location @www {    
           root   /www/;
        }

location  /aaa/ {
            proxy_pass    http://ip:port/aaa/;
            proxy_redirect default ;
        }

location  /bbb/ {
           proxy_pass    http://ip:port/bbb/;
            proxy_redirect default ;
        }

location  /ccc/ {
           proxy_pass    http://ip:port/ccc/;
            proxy_redirect default ;
        }
    }   
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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