定时器

定时器:
                setInterval(fn,time);//每隔多长时间(time)做一件什么事情(fn);//如果不关闭一直执行
                关掉定时器: clearInterval(定时器的名字);
                setTimeout(fn,time);//每隔多长时间(time)做一件什么事情(fn);只执行一次;
                clearTimeout(定时器的名字);
        用户体验好的选项卡:        
                        for(var i=0;i<aInput.length;i++){
                            aInput[i].index=i;
                            aInput[i].onmouseover=function(){       //移入300ms后切换;快速移入打开定时器计时,快速移出就会关闭定时器,不发生切换;
                                var that=this;       //把this用一个变量存放,用于下面的函数使用;
                                function tick(){
                                        for(var i=0;i<aInput.length;i++){
                                        aInput[i].className='';
                                        aLi[i].className='';
                                         }
                                        that.className='active';
                                        aLi[that.index].className='on';
                                    }//此时的this是input元素,setTimeout里的this是window
                                    timer=setTimeout(tick,500);    
                                    
                                }
                            aInput[i].onmouseout=function(){            //onmouseout一定不要写在了onmouseover里
                                    clearTimeout(timer);
                                }
                        }

   延时移入移出:

      window.onload=function(){
                  var oBox1=document.getElementById("box1");
                  var oBox2=document.getElementById("box2");
                  var timer=null;
                  oBox2.onmouseover=oBox1.onmouseover=function(){
                        clearTimeout(timer);
                        oBox2.style.display='block';
                  }
                  oBox2.onmouseout=oBox1.onmouseout=function(){
                        timer=setTimeout(function(){
                            oBox2.style.display='none';
                        },1000)
                  }
              }

转载于:https://www.cnblogs.com/yang0902/p/5697926.html

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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