Java基础复习0407

复习

最近在研究基于百度的语音识别和合成,菜鸡果然很菜鸡

 

 

 

 

debug 记录
目的:查看程序运行的位置和结果、看变量和预期值是否相符
遇到方法:
f5 进入方法内部执行
f6 直接得到方法结果
————————————————————————————————————————————————

4.10 复习整理

 

今天的编程收获:
C# sealed 密封类 
:表示继承

构造函数/方法    和类名一致  

特殊到一般 归纳
一般到特殊 演绎 

/t制表符 /r 回车 /n 换行

Java 复习 
string : 固定字符串,多次操作会在字符串常量池中产生大量无用对象
stringBuffer/ Builder : 带缓冲区的可变长字符串,会在自己缓冲区里,效率高
stringBuilder 线程不安全,效率最高

string <--> stringBuffer 

string str = "1";
stringBuffer sb = new stringBuffer();
str = sb.tostring();

                                   

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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