Qcon

这几天受刺激了,参加了一下Qcon的全球开发大会,虽然有好多都是在做广告,但感觉还是有收获的。

比如,hybrid现在各个公司都在研究,facebook出来的ReactNative现在貌似解决了一些问题。不过目前只有iOS的,还有另外一个公司也做了同样的事。总结下来,他们就是自己写了一个浏览器内核,把DOM又重新解析渲染了一遍。靠不靠谱不知道,但如果是这个浏览器内核可以不断的升级,跟现有的浏览器都统一,而且支持的东西也差不多的话,就还是不错的。

再比如,滴滴打车的CTO去做了一个演讲,说滴滴打车都做了什么事,为什么要做这些事,解决了哪些痛点。以后要做些什么,感觉滴滴现在的数据量,能做的事情有好多,智能化的未来已经不远了。

再比如,机器学习,虽然没听懂,但感觉比较牛逼。

还有各个公司出来的云端编译,云端开发,以及一人一周开发app,这些东西都太多了,云现在也已经无处不在,我out了好久。现在创业的条件已经越来越好了,只要你有一个不错的idea,就已经很好实现,而且会很快就能实现,开源的东西越来越多,别人半年两个工程师开发一个浏览器内核,我们半年只能做个appDemo……简直是生活在原始社会


尤其是看别人干几年都研究那么深入的东西,比如做个平台加快开发速度,做个框架适配所有平台,或者做个产品影响全世界。我干几年,怎么感觉干的越来越简单,就是那些个增删改查……一点儿都不炫酷。

所以,现在开始,每天研究点儿东西。

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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