大学的回忆

    今天想去大学时代的一些琐事,突然非常有感慨。非常想知道现在以前的那帮同志们现在在干嘛了?遂想起了以前班级有一个qq群,就抱着试试看的想法到qq的群上去搜索了一下。惊喜啊!找到组织了!
    以前因为一些个人的爱好或者脾气的原因,在大学没有谈过哪怕一场恋爱,没有挂过一门课程,也没有和同学很好的相处,唯一可能的乐趣就是在实验室和翘课去实验室了。结果毕业到社会,工作是找到自己心仪的,而且现在工作总体上也是按照自己的想法去发展,自己也喜欢那份工作,但是回想起来,发现大学时代的回忆是那么的苍白无力。今天我才明白,为什么人家问我大学上过没?大学里面做了一些什么?诸如此种问题的时候,我都会回答“虽然上过大学,但是也和没上过差不多”这种话语。因为在大学,我没有去做一个大学生应该做的一些事情,特别是课余时间,我根本就没有去扩展过自己的业余眼界,没有好好的“享受”大学时代的乐趣。虽然现在还有机会和可能走进校园,但是发现以前的那种纯真(可以说是天真)已经完全没有了。只留下了一些社会的余味。
    想起大学时代,出了后悔就没有别的感觉了。现在想想真的好笑,大学几年,我竟然有没有说过一句话的同班同学,有没有一起吃过饭,喝过酒的老少爷们,还有。。。。。。太多太多不应该在大学时代发生的事情。可见我当初是多么的不懂的“自我推销”,多么的不懂的“经营情商”。导致了今天的回忆苍白。
    今天找到组织,第一时间上网去看了一下各位同志们的近况。大家都已经成家的成家,没成家的也准备成家。各自忙着各自的事情。同学录,日志等等也已经很久没有更新了。可能是大家现在都忙于工作,家庭没有时间去梳理这份回忆。但是我想,越来越多的人会和我一样,在某一天的某一个时刻,突然会想起大学时代,然后疯狂的去寻找属于自己的组织。

转载于:https://www.cnblogs.com/Seapeak/archive/2010/04/03/1703833.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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