微软Build2016:Xamarin杂记

今年的Build2016大会上,微软宣布MSDN可免费下载Xamarin,并在VisualStudio各版本中集成。大会还推出了iOS模拟器,实现了基于Windows平台的移动生态跨平台开发。后续技术课程丰富,期待更多心得分享。

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去年的Build2015技术大会,留给人印象最深的莫过是Windows 10在手机端、PC端、Xbox等硬件平台上的大一统,还有非常具有科幻气质的HoloLens技术的各种展示。去年虽然也展示了Xamarin的跨平台开发,但毕竟这是第三方的,需要重新下载,期间又有各种“机关”,能到正常使用这步就算不错了。

今年的Build2016大会,对技术开发者来说很期待微软5亿美金收购Xamarin后,会有什么大的举措。果不其然,MSDN现在就可以免费下载Xamarin使用了,并且在Visual Stdio各种版本中进行了集成。在上一年的Buiid大会中微软推出了安卓平台的模拟器,比谷歌推出的还要迅捷。今年也有一个意外的惊喜,就是推出了iOS平台的模拟器,这样基于Windows 平台,就是可以基本上实现整个移动生态的跨平台开发了。

后续还有不少技术课,需要一一细听,也许会写相关的心得的技术文章。

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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