秦岭野生动物园

今天是凌晨一点多睡的,和琼打电话聊了很久。

早上,是九点多起床的,七点钟起床去卫生间,大约是昨天下午的火锅吃了闹肚子,现在很清楚自己的身体状况,每次吃完火锅肚子疼是肯定的了。早晨,洗漱完,吃过早餐,先来了教研室,然后便一个人骑着自行车去动物园。这条路已经走过很多次。大约半个小时左右就到目的地。在归来的途中,我感觉到眼前的视野很开阔,我想这就是整体大于部分之和。

 

刚到的时候,觉动物园有点冷清,毕竟是淡季。大学时来过一次,没有进去,当时肯定是非常繁华的,这种冷清一直伴随着我逛完整个动物园。园中的动物倒是很多(我能想到的类目都有,想不到的也由好多种类),分了三个区域,一个步行区,两个乘车游览区(景区游览车一条路线走完两大大区,只需要二十分钟左右),每个大区里又分若干个小区。我一个人,大约六个小时,游完了整个园子,包括其中的两场表演。下午,接到了一个大学时很要好朋友的电话,现在我的逻辑已经变成打电话一定是有什么事情,我一直在等,但是聊了很久,才发祥我错了,其实只是随便聊聊。打完电话我认为自己很自私,因为这么久以来,都没有主动联系以前很要好的朋友。即使是每天都看很多次扣扣,微信的情况下。

出园子的时候,看到路边很多关门的店面,也印证了我的感觉,这里是没有以前繁华了,可能是太过偏僻,也可能是经营不善所致。早上起来的时候,想到志同道合,就是一见如故的感觉。

晚上,本打算看看纪录片,深化第自然的认识,但是接到了帮琼做作业的任务,刚开始很痛苦,做完之后就有了一点点成就感。

转载于:https://www.cnblogs.com/fengjl/p/6129858.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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