人生第一份工作

作者分享了从学生到职场人的角色转换经历,从对自由的向往到对责任的承担,从对旅行的追求到对职业发展的思考。他意识到在工作中需要加倍努力,不仅要学习技术,还要学会承担责任。师兄的关怀和支持,以及团队的良好氛围,为他的成长提供了坚实的基础。作者表达了对未来自我实现的期待,以及在技术道路上不断探索的决心。

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上周五入职了,开始人生的第一份工作。时隔五年后再次来到杭州,心情不一样了。本科怕工作了没时间玩,去北京晚了好多天好多地方。怕没时间去南方这么远,把江沪浙一代逛遍了。万万没想到读研去北京了,工作去杭州了。五年前总想着玩,游遍全国走向世界,现在则时刻记着肩上的担子。

无聊消遣做做iOS玩,没想到成为以后的技术方向。玩跟工作毕竟不一样,要学的东西很多,我必须要加倍努力。师兄人很好,也挺关心我,团队氛围也很好。能坑自己的,恐怕只有自己。接下来就看自己能不能成为自己想成为的样子。

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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