一派胡言

本文讲述了一个IT人的成长历程,从最初对互联网的好奇到进入大学计算机学院学习,再到参加招聘会的经历。

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       我是个IT人。 

       我本来想当个医生,但后来良心发现将可能遇到挥着那明晃晃闪着寒光的飞刀在活人身上千剖万剐血肉横飞的场景,再联想恐怖片里血淋淋的背景下血淋淋的人头,岂能安寝?于是改主意当个塾师,但想到将站着滔滔不绝口吐泡沫传经布道,而一帮家伙坐着昏昏欲睡不知所然只等铃响一哄而散时,也就作罢。于是又想到当哲人,但想到某一天会不小心误入闹市不知身在何处被弄到收留所摧残再拖到神经院给人研究时,四肢就凉了。干脆当个剑客呗——就是那种有路不走偏要在海拔二十米的高空比如房顶树梢屋檐城墙上逛来逛去的鸟人,但看了某导演的武侠电视剧后,犹豫了......最后我挨踢了,陷入“IT门”(最近看新闻,老是被什么门什么锁吸引诱惑,在此盗用一下),落在悬崖下,接着花四年研究那道门。 

        传说那些本来名不见经传的旷世奇才因倒霉透顶跌下悬崖捡到旷世奇书,才学到了连武林盟主都想不到的旷世绝技。而我是因为弱不禁风被身旁飞过的蝴蝶轻拍翅膀所产生的效应刮下悬崖的,却学到了一堆连那些旷世奇才都不认识的挨踢绝技。此事得从我年轻时代说起。当年,江湖上不知发生了什么瘟疫,突然冒出一间又一间的网吧。晚上在校abcxyz后,随着人流飘到巷头街尾的网吧里。一到那,懵了,第一次见识了“网”——一种至今无法向村里的老婆婆元老们解释清楚这玩意与渔网有何区别的网。最后只好解释这网不是捕鱼的,是用来看的,可以反复看到老祖宗做梦都不敢看的物体。接着就是一个又一个书生杀入了这“网吧门”(再盗用下),队伍发展相当可观。当张三阿牛李四阿马在我眼低下大侃在网上的所做所为时,我忽然意识到自己对网的认识并不比村里哈帮老个好活多。于是我跑去书店。“葵花宝典”!!!!冲浪必杀技之葵花宝典!这四个字闪闪发光,就像漆黑夜晚中的萤火虫一样总是那么耀眼出众。这就是让华山派一踏涂地的宝典?就是林青霞偷练的宝典?就是连任老前辈的吸星大法也黯然失色的宝典?我突然感到外面正电闪雷鸣沙飞石走刀光剑影,江湖又要波涛汹涌。我做了个深呼吸,咬紧牙抖动着手把这本宝典从书架里拔了出来,瞟了下价格,18块(插段广告,中国电信的CDMA套餐的最低月租也是18,欢迎各路英雄人物使用。——公司得付广告费给我)。再扫瞄一下内容,从孤独求败讲到东邪西毒,从令狐冲讲到张无忌,从南宫三少讲到皇甫五十六,原来武侠还有这般玩法。我看得气喘吁吁眼冒金星双脚发麻摇摇欲坠,幸好书店的大妈好心提醒不准只看不买,否则轻则瘫痪重则入魔。我赶紧付了钱,从人流中消失。 

        不久,我出现在南方一所大学的计院里——带着那本宝典的一千零二个为什么来了。我被拉入和另外七七四十九个须眉组成的帮里,当然还有个女侠——比灭绝师太还厉害的那种。这等阵容一摆出,就把我帮的英文师傅雷倒了,可怜那老太婆,第一学期还未结束就宣布提前退休。第二学期院里就请出一位来自乐观派的小伙子来掌门,虽然他撑了下来,但也够难为这位师叔了——我坚信三个学期的课程结束后他也搞不清楚手下隐藏着多少神秘人物——总是有人喜欢叫板白天黑夜(院里应该把英文课换到三更半夜上)。陆续地,我遇到了一进门就被师兄警告小心院里的四大名捕中的三个(现在还不知道另外一个是哪位高人,或许跑到深山密林里隐居了哈),并且裁在了一位手中(注:我帮的得意之作就是“重修门”事件频频曝光)。开始想用这事来郁闷一段时间,但师兄说没中过招就不算是计院的人!——后来我也把这句介于牛A和牛C之间的口诀传给了师弟。 

        一年接一年过去...... 

        又不知糟蹋了多少面包和粥,一年一度的“武林大会”要粉墨登场。 

        那天天是冷的。 

        我收拾好家伙,念两遍武林至尊都没看过的秘诀,再揣一张洪七乔峰都没收过的“英雄贴”,准备出门。 

        我来到了会场,场面极为火爆,爆得连“华山论剑”也比不上。但我很快发现会什么凌波微步还是降龙十八掌都不重要,关键是会吹——能吹运气就来了。我东张西望,发现了不远处一面迎风狂舞的大旗,旗上傲然的印着“工商镖局”,旁边还潇洒的摆着个大牌,牌上得意的贴着“广州分舵”。我来了兴趣,一个箭步就冲上去准备应战,却发现队伍弯弯曲曲比长江还长——我就站在长江尾。接着是拼命的等待,天上那位仁兄却拼命的发光。等到阳光垂直时,轮到我出招了,我赶紧酝酿一下情绪,顺便把任督二脉打通三遍,确保神经系统突然错乱也不用打补丁。我于是有了头冒白烟热血沸腾的感觉,握紧拳头,移动一步,开口说道: 

      “小姐,要人么?” 

      “!?@_@##&^%|*^%...” 

        ...... 

     

      (后事如何,下回分解)

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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