Spring Web Flow2开始状态

本文介绍了Spring Web Flow中开始状态的定义方式。从SWF1到SWF2的变化,废弃了独立的start-state节点,并引入了在flow标签内直接指定开始状态的方法。

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学习笔记,记录一下Spring  Web  Flow学习过程:

Spring  Web  Flow的开始状态,

在SWF1中流开始状态使用:

<start-state idref="showid"/>
 showid:指定开始状态的ID.
在SWF2中,已经废弃独立的start-state状态节点.使用
<flow xmlns="http://www.springframework.org/schema/webflow"
	xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
	xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/webflow
 http://www.springframework.org/schema/webflow/spring-webflow-2.0.xsd"
start-state="startView"> 
</flow>
 在flow标签中使用start-state来进行明确指定。

如果不使用上面明确指定方式,那么默认flow定义文件中第一个状态即为开始状态.

 

 

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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