Windows tips and tricks

本文介绍了一个实用的UNIX操作技巧,即如何一次性建立完整的目录树结构。这一技巧同样适用于Windows系统,通过使用mkdir或md命令,可以快速创建多级目录,提高文件管理和发布的效率。

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1.一次建整棵目录树.
今天在IBM Developer网站上看到一篇关于UNIX操作技巧的文章:《UNIX 高手的 10 个习惯:克服不良的 UNIX 使用模式》http://www.ibm.com/developerworks/cn/aix/library/au-badunixhabits.html,第一个技巧是讲如何建立一棵目录树,想起来自己在维护一些应用后,经常要给客户或同事发布文件,总要自己一级级建立一样的目录结构,既然UNIX可以,那Windows应该也没有问题,敲入mkdir /? or md /?,发现果然可以。你只要直接这么做.
mkdir com\cnblogs\tonywoo,就会建立一个三级目录结构。前提是:你打开了命令扩展:cmd /e:on

转载于:https://www.cnblogs.com/tonywoo/archive/2007/02/13/649053.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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