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股票价格预测 | Python实现基于Stacked-LSTM的股票预测模型，可预测未来（keras）

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效果一览

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文章概述

以股票价格预测为例，基于Stacked-LSTM的股票预测模型（keras），可预测未来。

模型描述

LSTM 用于处理序列数据，如时间序列、文本和音频。相对于传统的RNN，LSTM更擅长捕获长期依赖关系，

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    互联网的web项目，都有个特点：请求的并发量高，其中请求最耗时的db操作，又是系统优化的重中之重。 为此，往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层，要保证针对主库进行写操作，对多个从库进行读操作。当然在一些请求中，为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性，部分的读操作也要到主库上。（这种需求一般通过业务垂直分开，比如下单业务的代码所部署的机器，读去应该也要从主库读取数
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