摘要： 
本论文探讨了长短时记忆网络（LSTM）和反向传播神经网络（BP）在股票价格预测中的应用。首先，我们介绍了LSTM和BP在时间序列预测中的基本原理和应用背景。通过对比分析两者的优缺点，我们选择了LSTM作为基础模型，因其能够有效处理时间序列数据中的长期依赖关系，在基础LSTM模型的基础上，我们引入了动态残差学习（dynamic skip connection）的概念，通过动态调整残差连接，提高了模型的长期记忆能力和预测准确性。实验证明，动态残差的引入在股票价格预测任务中取得了显著的改进效果。 阅读全文
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怎么用python手撕一个演化算法来解决函数最小值问题?要求不调用其他核心库如tf，sk等，只用numpy、pandas库?
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前言 课本： 操作系统原理（第五版）[费翔林，骆斌编著] 习题： 主要习题内容是第一章到第六章，具体内容如下表 章节 内容 链接 第一章 思考题1，3，7、应用题7，12(1)~(4) https://blog.csdn.net/Zchengjisihan/article/details/13649 
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怎么使用动态规划和K聚类来进行彩色图像的压缩，这是一个小demo～欢迎大家👏 
前言 课本： 编译原理（第三版）[王生原、董渊..等编著] 习题： 主要习题内容是第一章到第八章，具体内容如下表 章节 内容 链接 第一章 课后部分选择题 https://blog.csdn.net/Zchengjisihan/article/details/136243955 第二章 课后部分选择 
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