网管日志-06.07.25

本文记述了一次网络维护过程中的光纤信号测试经历,包括电信和网通线路的测试细节,以及在网络机房的工作日常。此外,还介绍了接下来一周内对近200台设备进行软硬件检测和清理的任务。

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  昨天晚上回家的时候已经是23:30左右了,尽管电信的工程师已经测试出了光信号衰减状况,也进行了相应的处理,最后达到了单芯光纤-11db的“理想”状态,可能用户也对这个值非常满意,我们也折腾到了大半夜。我是在地下网络机房工作,所以一年来很少见到几次外面的天空,昨天的大雨,我都不知道,是同事告诉我外面下着大雨,还给我留了伞,但当我回家的时候雨已经停了,如果不是地上的积水和空气的潮湿,很难相信下过一场大雨。

  昨天的测试完成了,但正如上篇日志所述,工作还没有完成,电信的完成了,还要测试网通的线路,实际上网通的线路测试已经超出了我们工作的范围,但还是在今天上午和下午协助客户做了测试,尽管客户对网通的线路也同样存在不满,但这些都不再是我力所能及的事了,更何况,下午我还要开会,所以测试工作,我们只是起一个配合作用,也就是帮客户这个忙而已,但这客户总爱急了乱对我们发脾气,但也会被我给驳回去,本来他就不在理,所以我们也没必要去听他的安排。最后网通的测线工程师从我们机房也进行了端到端的测试,具体结果不在这里累述,同样,最后也解决了,最终大约在50公里路程,单芯光信号衰减值大约在-28db左右,也同样是达到了一个理想状态值。
        下午开例会,主要是对本周的工作情况进行了部署和对上周的情况作了总结,还对下周作了计划等等,我们技术部的工作是进行关于配线间设备软硬件检测和信息统计,由于设备比较多,人手又比较紧,近200台设备,大约需要7个周时间进行软硬件的检测和灰尘清理。任务还是比较繁重的。
  

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08-05
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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