c语言总结

本文分享了高效学习C语言的方法:重视课堂听讲并动手实践,做好笔记记录关键代码,通过上机练习加深理解并优化代码。

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就学习c语言我总结了一下几点:

一、课堂

在每一节课上,注意老师讲的内容,有的知识,老师稍微提点,你就能弄懂,但是自己看书,或许你几天也弄不懂。老师更能清晰地让你明白所要求掌握的知识点。在课堂上,尽可能多的在草稿纸上写下你自己的代码,让老师看或是自己上机调试。

二、笔记

无论学习什么知识,笔记是重点,俗话说:好记性不如烂笔头。一个认真学习的人,总是记了很多笔记的,想学好编程,你的笔记本上总有课本上的每一个例题代码的核心部分。

三、上机练习

这是学习好C语言的关重要的环节,无论你编程学得多好,上机实现才是目的,所以,不怕要辛苦,把你的每一段代码都敲进计算机,让计算机来实现,这样有助于你对程序的理解,并试着修改你的代码,让你的代码更精简,效率更高。

以上的几点我以后也要要求自己努力的做到,做到了以上几点学习的效率也会事半功倍的你!!!
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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