街头立体画

描述:先用粉筆打底稿

描述:測量一下比例是否正確

描述:給路人講解

描述:立體畫草稿

描述:開始繪畫

描述:用手涂抹

描述:初見雛形

描述:調顏色他作畫的工具都很簡單的

描述:刷涂大面積的顏色

描述:畫的是felix貓

描述:畫面的另一半

描述:細節需要精心刻畫

描述:主要形象已經完成,看出來是什麼了麼?

描述:開始完善畫面

描述:累了,坐下來畫

描述:中國舞獅和felix貓,呼之欲出

描述:換個角

描述:即將完成

描述:大功告成

描述:圍觀的人群

描述:成品

描述:與作品合影 這個作者令人欽佩

 

描述:其它作品











描述:記本電腦


描述:真假難辨呀 你能看出哪個是真人嗎


描述:這張畫是倒立看的 真是厲害呀


描述:被殺蟲劑殺死的蒼蠅 太逼真了


描述:蜘蛛俠


描述:街頭陷阱


描述:被撬開的地板 看上去和真的一樣路過的人不由自主的要避開

 

描述:街頭探測金礦組圖


描述:發現金礦開始挖掘呵呵是不是和真的一樣


描述:繼續探測發現大金礦了


描述:挖出大金礦了


描述:發達了作者已經和他的作品融為一體了真是厲害

 

述:一盒畫筆


描述:看起來真以為他在高樓上呢

转载于:https://www.cnblogs.com/pent/archive/2007/05/25/759556.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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