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时间预测最新视觉报道_十拿九稳专家预测(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

时间预测

「KPL」「游戏悬赏令」白给阵对阵浪队，实力碰撞，智商对决！谁会是战术大师，赛场上的胜负手？预测时间，你选哪边？胜负悬念，等你解密！𐟑‡评论区见！游戏梗图大赏的微博视频

𐟎‰2025年二级建造师考试全流程规划来啦！𐟓… 𐟌Ÿ一、考试时间预测𐟌Ÿ 根据历年二级建造师考试的安排，2025年的考试预计将在6月上旬进行，具体日期虽尚未公布，但大致可以推测为6月的第一个周末。考生们要密切关注官方公告，确保第一时间获取准确的考试日期哦！ 𐟓…时间点预测： • 报名时间：一般在考前2-3个月开始，考生需提前准备好相关材料，如学历证明、工作证明等。 • 准考证打印时间：考前一周左右，考生需登录报名网站打印准考证，确认考试地点和时间。 𐟌Ÿ二、考试科目与时间安排𐟌Ÿ 二级建造师考试一般分为两天进行，涵盖多个专业方向，包括建筑、公路、矿业、机电、市政、水利等。具体科目和时间安排如下： 𐟓…第一天： • 上午09:00-11:30：专业工程管理与实务（建筑、公路、矿业） • 下午13:30-15:30：建设工程法规及相关知识（建筑、公路、矿业） • 下午16:30-18:30：建设工程施工管理（建筑、公路、矿业） 𐟓…第二天： • 上午09:00-11:30：专业工程管理与实务（机电、市政、水利） • 下午13:30-15:30：建设工程法规及相关知识（机电、市政、水利） • 下午16:30-18:30：建设工程施工管理（机电、市政、水利） 𐟌Ÿ三、备考建议𐟌Ÿ 1. 制定复习计划：根据考试大纲和重点内容，制定详细的复习时间表，确保每个科目都有充足的复习时间。 2. 参加模拟考试：通过模拟考试来检验复习效果，及时调整学习策略，提升应试能力。 3. 选择学习资料：在主页橱窗我们给您精选了相关图书课程，涵盖考试所有科目和重点难点，助您高效备考。 4. 保持良好心态：备考期间要保持积极乐观的心态，合理安排作息，避免过度劳累。 𐟌Ÿ四、考试当天注意事项𐟌Ÿ 1. 提前到达考场：确保有足够的时间找到考场位置，避免因迟到而影响考试。 2. 携带有效证件：考生需携带有效身份证件和准考证，缺一不可。 3. 熟悉考试规则：提前了解考试规则，如答题方式、答题卡填写要求等。 4. 合理分配时间：考试期间要合理分配答题时间，确保每道题目都有充足的思考时间。 𐟒ꦜ€后，祝愿所有考生都能在2025年二级建造师考试中取得优异成绩！𐟒ꊊ#二级建造师考试 #备考攻略 #职业规划#动态连更挑战#

BP神经网络时序预测：未来趋势的洞察随着数据科学的飞速发展，利用神经网络进行时间序列预测已经成为一个热门话题。BP（反向传播）神经网络因其强大的学习能力，广泛应用于各种预测任务。本文将介绍一套基于Matlab的BP神经网络时序预测代码，重点在于如何通过历史数据预测未来趋势。初始化 𐟧𙊩斥…ˆ，我们需要进行一些初始化设置，包括清除所有变量、关闭所有图形窗口和命令行窗口。数据读取 𐟓Š 接下来是数据读取部分。你需要根据实际情况修改数据范围和延时算子。例如，A1:A16表示16年的数据，而k+4中的4表示使用的历史数据点数。 data0 = xlsread('数据.xlsx', 'Sheet1', 'A1:A16'); b = data0(:, 1)'; data = cell2mat(arrayfun(@(k) b(k:k+4), 1:12, 'un', 0)'); % 转换矩阵 [rowLen, colLen] = size(data); trainNum = rowLen; % 训练样本数量 hiddenNum = 10; % 隐含层神经元数量 input = colLen - 1; % 输入层神经元数量 output = 1; % 输出层神经元数量 p = data(:, 1:input)'; % 输入数据矩阵 t = data(:, colLen)'; % 目标数据矩阵数据归一化 𐟓ˆ 为了提高训练效果，我们使用mapminmax函数进行数据归一化。 [SamIn, PSp] = mapminmax(p, -1, 1); [tn, PSt] = mapminmax(t, -1, 1); SamOut = tn; % 输出样本 MaxEpochs = 30000; % 最大训练次数 lr = 0.05; % 学习率 E0 = 1e-3; % 目标误差 rng('default'); 权值和阈值初始化 𐟔犦Ž夸‹来是权值和阈值的初始化，并设置训练循环。预测 𐟔œ覭䩃襈†，我们设置未来数据的预测。作图 𐟓Š 最后，对预测结果进行可视化。 figure plot(x, t, 'k:o', 'linewidth', 1.5); hold on plot(x, mapminmax('reverse', W2 * logsig(W1 * SamIn + repmat(B1, 1, trainNum)) + repmat(B2, 1, trainNum), PSt), 'r-^', 'linewidth', 1.5); hold on plot(13:16, preP, 'b--h', 'linewidth', 1.5); legend('真实值', '拟合值', '预测值'); xlabel('序列'), ylabel('指标值'); set(gca, 'fontsize', 12) disp('预测值：'); disp(preP); 尽管这种方法在某些情况下可能会出现收敛问题，但它为初学者提供了一个良好的学习基础。未来可以考虑使用更复杂的网络结构或优化算法来提高预测精度。希望这篇文章能帮助你更好地理解BP神经网络在时序预测中的应用。

2024下半年软考成绩公布时间预测！根据官方消息，软考的阅卷工作可能在27日已经结束𐟓š。然而，阅卷结束后，考试单位还需要进行数据的统计和总结𐟓Š，包括各科目的难度和通过率等，这需要一定的时间。从历史经验来看，周一或周四通常是成绩公布的高峰期𐟔。考虑到近年来软考成绩公布时间有逐渐提前的趋势𐟓ˆ，2024年下半年的成绩公布时间有望在考试结束后30天内进行。大胆预测𐟎ﯼŒ成绩可能会在12月5日（下周四）或12月8日公布！届时，中国计算机技术职业资格网会发布“成绩查询通知”，请大家以官方通知为准。如果不想等待官方通知，可以预约2024年下半年软考出成绩提醒⏰。

三点估算：项目时间预测秘诀在项目管理的世界里，三点估算是一种强大的工具，它通过考虑估算中的不确定性和风险，来提高活动持续时间估算的准确性。这种方法源于计划评审技术（PERT），在各种项目中都有广泛的应用，特别是在项目初期或缺乏历史数据的情况下。以下是三点估算的详细解释： 𐟌Ÿ 三点估算的基本概念三点估算使用三种估算值来界定活动持续时间的范围：最可能时间（Tm）：这是基于以往经验和项目特性，预测活动最有可能完成的时间。最乐观时间（Ta）：这是假设所有条件都最有利时，活动能够完成的最短时间。最悲观时间（Tb）：这是假设所有条件都最不利时，活动需要完成的最长时间。 𐟓ˆ 三点估算的计算方法根据这三种估算值，可以使用以下公式来计算活动持续时间的期望值（Te）和标准差（𜉯𜚊期望值（Te）的计算公式： Te = (Ta + 4Tm + Tb) / 6 这个公式考虑了最乐观、最可能和最悲观三种情况，并给最可能时间赋予了更大的权重（4倍于最乐观和最悲观时间），从而得到一个更准确的估算值。标准差（𜉧š„计算公式： = (Tb - Ta) / 6 标准差是衡量估算值离散程度的指标，它反映了估算值的不确定性。通过计算标准差，可以了解估算值的稳定性和可信度。 𐟔 三点估算的应用场景三点估算适用于各种项目，特别是在以下情况下：项目开始阶段：在项目初期，由于缺乏历史数据和经验，很难进行准确的估算。此时，三点估算可以帮助项目经理更好地评估项目的持续时间和成本。不确定性因素较多的项目：有些项目存在很多不确定性因素，如需求变更、技术难题、天气变化等。通过使用三点估算，可以更全面地考虑这些不确定性因素，从而得到更准确的估算结果。需要优化资源分配的项目：通过三点估算，项目经理可以更好地了解项目的关键路径和关键活动，从而优化资源分配，确保项目能够按时完成。三点估算不仅是一种估算方法，更是一种思维方式，它帮助项目经理在不确定的世界中寻找确定性。通过合理应用三点估算，项目经理可以更有效地管理项目，确保项目的顺利进行。

LLM在时间序列预测中的潜力与挑战 𐟚€ 利用LLM进行时间序列预测的潜力 𐟌 LLM（大型语言模型）在时间序列预测中展现出了强大的潜力。通过零样本预测，LLM能够直接使用预训练模型进行预测，无需收集特定数据集上的历史数据。这种方法在处理时间序列数据时，表现出了优越的性能。 𐟔砥…𓩔婪䯼šLLM时间序列预测的秘诀 𐟔⠔okenization：传统的LLM tokenizer对时间序列数据不太适用。例如，GPT-3可以通过在数字的每位之间加空格来提高预测效果，而LLaMA则不需要这种处理。 𐟔⠒escaling：为了减少token数量，通常使用MinMaxScaler对数值进行缩放，使其限制在特定范围内，以便模型更好地处理。 𐟔⠆orecasting：通过多次采样取中位数或均值来提高预测的鲁棒性，这也可以作为概率预测的结果。 𐟔⠨🞧𛭦悧Ž‡分布：尽管LLM的概率分布是离散的，但可以通过创建bins将其转换为连续概率密度，形成更加平滑的预测。 𐟒ᠤ𘺤𛀤𙈌LM适合时间序列预测？ 𐟌𑠦—𖩗𔥺列预测的核心是对未来值的条件分布进行建模。LLM作为强大的自回归语言模型，能够很好地拟合复杂的数字数据分布。实验表明，LLM对不同概率分布的拟合效果非常好，这也解释了其在时序预测中的潜力。 𐟓Š 实验与效果：LLM的预测表现 𐟏† 预测效果：实验表明，LLM的预测效果超过了许多传统预测模型。尽管效果未必达到最优，但在zero-shot场景中，无需专门训练数据的情况下已经相当不错。 𐟏† LLM的影响：更强的LLM预测效果更好，且chat版本的LLM（如ChatGPT）预测性能略低于原版模型。这是因为RLHF（基于人类反馈的强化学习）调优并不适合时序预测。 𐟏† 处理缺失数据：对于缺失值，LLM也可以直接处理而无需插值，只需将NaN放入序列中即可，效果优于传统的插值处理。 𐟓œ 文本与时间序列的结合 𐟓– LLM不仅能做时序预测，还能结合文本进行交互。例如，给定一个时间序列，可以问模型其生成函数，LLM也能给出准确的回答。

时序预测新方法：聚类预处理，效率翻倍！𐟚€ 在处理大规模时间序列预测任务时，主要有两种常见的策略：逐个预测和整体预测。 𐟍逐个预测：这种方法为每个时间序列单独建立和训练模型，然后进行预测。在小数据集上表现不错，但随着数据量的增加，计算效率明显下降，且每个模型都需要单独调整参数，耗时耗力。 𐟍整体预测：将所有时间序列整合为高维张量，输入到一个统一的深度学习模型中进行预测。这种方法适用于高维数据，但当时间序列数目过多时，模型容易出现欠拟合，预测精度下降，同时对内存和显存的需求较高。随着时间序列样本数量的增加，这两种方法的局限性逐渐显现。为了解决这一问题，提出了一种基于聚类预处理的方法，旨在提升计算效率并改善预测准确度。 𐟍聚类预处理方法：首先根据时间序列之间的相关性，将其分为若干个类，每个类包含相似的时间序列。通过这种方式，可以将时间序列的预测问题转化为多个较小规模的子问题。每个类的数据被整理为张量形式，然后针对每个类分别建立并训练预测模型，最后汇总各个类的预测结果。这种方法的优势主要体现在以下几个方面：减少了需要建立的模型数量，显著提升了计算效率。每个模型处理的数据量较小，避免了维数灾难，保证了预测效果。聚类过程中的相似性划分为每个时间序列提供了额外的关联信息，从而提升了预测的准确度。为确保聚类效果的理想性，需要在聚类过程中定义合适的相似度度量指标。常见的指标包括动态时间规整（DTW）和皮尔森相关系数等。同时，聚类数目的选择也至关重要，推荐使用层次聚类方法，根据验证集上的实验结果来确定最优的聚类数目。

注会成绩何时公布？这些年份告诉你！ 𐟓… 2024年CPA考试出分时间预测：最近几年的注会成绩公布时间如下： 2018-2020年：这三年都是在12月份公布成绩，具体日期分别是12月10日、20日和21日，分别对应周一、周五和周一。 2021-2023年：这三年的考试时间在8月份，出分时间则相应地调整到了11月份，具体日期分别是11月23日（周二）、11月21日（周一）和11月21日（周二）。 𐟓… 2024年出分时间预测：今年的考试时间在11月下旬，根据历年经验，下周四（11月21日）是一个可能的高峰出分日。因此，大家要特别留意这个日期以及之后的几天。 ⚠️ 提醒大家：临近出分时，可能会有很多不实消息，如查分、改分等，千万不要轻信！ 𐟒ꠧ坦„🥤祮𖩃𝨃𝥏–得好成绩，出分时记得回来分享喜悦哦！

2025年山西专升本报名时间预测各位准备参加2025年山西专升本考试的小伙伴们，注意啦！根据近五年的经验，我们预测2025年的报名时间大概会在11月下旬开始。𐟓… 从2020年到2024年的数据来看，山西专升本的报名时间总体趋势是提前的。具体来说，2020年的报名时间是在5月中旬，而到了2024年，报名时间已经提前到了11月底。这可能是因为各省的专升本考试时间都调整到了3月到4月初，所以报名时间也随之提前。𐟓ˆ 因此，我们大胆预测，2025年的报名时间很可能会延续这个趋势，继续提前。大家可以密切关注一下“好老师山西咨询”的百度笔记，我们会第一时间通知大家最新的消息哦！𐟓š 准备好了吗？让我们一起迎接2025年的专升本考试吧！𐟒ꀀ

Python时间序列预测：从零到大师指南 𐟓ˆ 时间序列预测是一种根据数据中基于时间的模式来构建预测模型的方法。这本书将带你掌握统计模型和新的深度学习方法，让你能够从时间数据中获得有意义的预测。 𐟔 识别时间序列预测问题并建立性能预测模型 𐟓… 创建考虑季节影响和外部变量的单变量预测模型 𐟓Š 建立多变量预测模型，一次预测多个时间序列 𐟤– 通过使用深度学习预测时间序列，利用大型数据集 𐟔„ 自动化预测过程 𐟓š 通过这本书，你将从基础数据开始，逐步发展到使用TensorFlow等深度学习工具开发大规模模型。你将探索有趣的真实世界数据集，如谷歌的每日股价和美国的经济数据。 𐟒ᠨ🙦œ줹榕™你如何从基于时间的数据（如日志、客户分析和其他事件流）中获得即时、有意义的预测。你将学习时间序列预测的统计和深度学习方法，并用带注释的Python代码进行充分演示。通过预测未来药物处方量等项目来发展你的技能，你很快就会准备好建立自己准确、有洞察力的预测。

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