资源描述:前台后台都设计得还可以 后台地址 : admin_aspjzy 用户密码都是 admin
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对应功能展示可访问本人博客 Linux-C-聊天室 运行在Linux系统平台,基于TCP/IP的聊天室程序 首先是系统目录(用户.db为系统为每个登录用户创建的数据库文件,chat.db为聊天记录,client server为用户端和服务器端) 先看功能,再看主要代码分析 登录界面,主要功能是注册,登录,退出 1、注册功能(考虑实用,这里没有密文处理): 2 、登录功能(密文处理,密码可删除):  3、退出功能: Linux C 实现密码的密文输入,*输出,可删除 用户主界面: 个性签名功能: 表情功能(很简单好玩的功能): void [removed]char name[],char msg[]) { if(strcmp(msg,"/xl") == 0) { sprintf(msg,"表情:%s 做了个笑脸 :smiling_face::-D",name); } if(strcmp(msg,"/js") ==
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基于LSTM(Long Short-Term Memory)模型的股票预测模型是一个应用深度学习技术来分析和预测股票市场走势的工具。该模型特别适用于处理和预测时间序列数据,能够学习股票价格随时间变化的复杂模式。 此Python资源包含一个完整的LSTM模型实现,适用于金融分析师和机器学习爱好者。它提供了从数据预处理、模型设计、训练到预测的全流程代码。用户可以利用这个模型来提高对股票市场动态的理解,以及对潜在投资机会的把握。 资源中还包含了用于训练模型的示例数据集,以及一个详细的使用教程,指导用户如何配置和运行模型,如何调整超参数以优化预测性能。此外,文档还涉及了模型评估的常用指标,帮助用户了解模型的预测准确性。 使用此模型时,用户应意识到股市存在不确定性,模型预测不能保证投资成功。此外,用户应遵守相关法律法规,合理使用该工具,并尊重数据来源的版权和使用条款。这个资源是金融科技领域探索者和实践者提升技能、深入了解机器学习在金融领域应用的宝贵资料。
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