forecast用法的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

由同求異

為了解決forecast用法的問題，作者曾鈺成 這樣論述：

　　多學同義詞有助解決用詞重複的問題，也讓讀者學會多樣化的表達手法，以豐富多采之方式表情達意，提升英文寫作能力。 本書特色 　　‧多用同義詞，寫作更生動 　　要提高寫作能力，善用同義詞是好方法，“吃”不只用eat，還可用bolt、devour、wolf 或 gobble形容“狼吞虎嚥”；nibble 或 nibble at形容“細嚼慢嚥”。在英文寫作裏運用同義詞，可令行文更準確、更優美。 　　‧話題生活化，貼近現代英語 　　含日常話題常用詞彙，例如“僭建”，政府的正式叫法是unauthorised building works（違例建築工程），簡稱UBW。又如NG（蝦

碌），英文是bloopers。 　　‧分辨同義詞，便於靈活運用 　　try 和 attempt 意義接近，但attempt 通常是指難以成功的嘗試。try 和strive、struggle之區別，是 strive 有持續努力的意思，struggle 的目的未必可以達到。rich 和 wealthy看似可以互用，但在常用說法如rich and famous people，只用 rich而不用 wealthy。 　　‧提供字源及有趣的歷史背景 　　說明部份字詞的字源及有趣的歷史背景。例如，lodestar 這個字本來解作“北極星”；lode 原是 load 的另一種拼法，而load 在古英文指

路線、方向，所以 lodestar 是指路的明星，即是從前行船賴以導航的北極星。這字被借用來表示指導的原則或者可以模仿的榜樣。 好評推薦 　　【一句話推介】 　　知微妙差異 善用同義詞 行文準確優美  

forecast用法進入發燒排行的影片

透過深度學習模型以法人籌碼面預測台股之分析

為了解決forecast用法的問題，作者蔡柏翰 這樣論述：

籌碼面是股市投資重要參考指標，Liu (2019) 與 Lu, Fang & Nieh (2012) 檢視籌碼對報酬之影響，研究結果指出觀察法人投資動向能提高報酬率。本研究即採用法人籌碼(三大法人持股總比例與三大法人買賣超總數量)資訊為主軸，結合開盤價、最高價、最低價、收盤價、交易量以及周轉率等變數之日交易資料，分別對元大ETF台灣50 (股票代碼0050)與富櫃50 (股票代碼006201)兩檔ETF成分股之前二十名公司，總計四十檔個股，以深度學習LSTM與BI-LSTM演算法進行股價預測。在預測準確度上則是以均方誤差 (MSE)、均方根誤差 (RMSE)、平均絕對誤差 (MAE) 等三項

指標衡量。實證分析顯示，研究樣本中以LSTM模型進行預測，誤差較小的個股占37.5%， BI-LSTM模型預測，誤差較小的個股占62.5%，表示以法人籌碼資料進行台股價格預測時，使用BI-LSTM模型準確度較高。這樣的分析結果與Lu, Li, Wang & Qin (2021) 的研究一致，支持在股價預測上BI-LSTM優於LSTM模型。

晉昇軟體最高殿堂：Jenkins2持續整合大師之路

為了解決forecast用法的問題，作者翟志軍 這樣論述：

　　本書首先介紹筆者對軟體工程生產力的獨到見解。透過一個Hello world帶領初學者入門Jenkins pipeline。接著詳細介紹Jenkins pipeline的語法，以及在Jenkins pipeline中如何實現持續整合、持續發佈中各個階段，包括建置、測試、製品管理、部署等。 　　在發現現有pipeline的步驟不能滿足需求時，擴展Jenkins pipeline多種方式。第17章介紹Jenkins如何整合多個協力廠商系統，以實現ChatOps及自動化運行維護的經驗。為避免讀者「不知從何下手」的情況，將透過一個簡單的案例介紹從無到有設計pipeline。 　　適合讀者群： 　

　對Jenkins 有初步認識，希望透過Jenkins 實現持續整合、持續 　　發佈、DevOps 的技術人員；希望了解pipeline as code 技術在實際工作中應用的讀者。 本書特色 　　➣ 詳細介紹Jenkins 2.x核心特性：pipeline as code 　　➣ 透過案例從無到有設計pipeline 作者簡介 翟志軍 　　程式設計師，showme.codes 博主。 　　曾任開源中國產品經理，目前任職於傳統家電製造公司，參與公司IoT系統、DevOps產品的設計與開發，幫助團隊提高軟體生產力。   01 關於軟體工程生產力 1.1 從另一個角度看「加強軟體工

程生產力」 1.2 Jenkins 介紹 1.3 Jenkins 與DevOps 1.4 本章小結 02  pipeline 入門 2.1 pipeline 是什麼 2.2 Jenkinsfile 又是什麼 2.3 pipeline 語法的選擇 2.4 建立第一個pipeline 2.5 從版本控制函數庫拉取pipeline 2.6 使用Maven 建置Java 應用 2.7 本章小結 03  pipeline 語法說明 3.1 必要的Groovy 知識 3.2 pipeline 的組成 3.3 post 部分 3.4 pipeline 支援的指令 3.5 設定pipeline 本身 3.

6 在宣告式pipeline 中使用指令稿 3.7 pipeline 內建基礎步驟 3.8 本章小結 04  環境變數與建置工具 4.1 環境變數 4.2 建置工具 4.3 利用環境變數支援更多的建置工具 4.4 利用tools 作用域實現多版本編譯 4.5 本章小結 05  程式品質 5.1 靜態程式分析 5.2 單元測試 5.3 效能測試 5.4 SonarQube：持續程式品質檢查 5.5 Allure 測試報告：更美觀的測試報告 5.6 當我們談品質時，談的是什麼 5.7 本章小結 06  觸發pipeline 執行 6.1 什麼是觸發條件 6.2 時間觸發 6.3 事件觸發 6

.4 將建置狀態資訊發送到GitLab 6.5 使用Generic Webhook Trigger 外掛程式實現觸發 6.6 本章小結 07  多分支建置 7.1 建立多分支pipeline 7.2 根據分支部署到不同的環境 7.3 when 指令的用法 7.4 GitLab trigger 對多分支pipeline 的支援 7.5 Generic Webhook Trigger 外掛程式在多分支pipeline場景下的應用 7.6 本章小結 08  參數化pipeline 8.1 什麼是參數化pipeline 8.2 使用parameters 指令 8.3 由另一個pipeline 傳參

並觸發 8.4 使用Conditional BuildStep 外掛程式處理複雜的判斷邏輯 8.5 使用input 步驟 8.6 小提示 8.7 本章小結 09  憑證管理 9.1 為什麼要管理憑證 9.2 憑證是什麼 9.3 建立憑證 9.4 常用憑證 9.5 優雅地使用憑證 9.6 使用HashiCorp Vault 9.7 在Jenkins 記錄檔中隱藏敏感資訊 9.8 本章小結 10  製品管理 10.1 製品是什麼 10.2 製品管理倉庫 10.3 過渡到製品函數庫 10.4 管理Java 堆疊製品 10.5 使用Nexus 管理Docker 映像檔 10.6 管理原始製品 10

.7 從其他pipeline 中拷貝製品 10.8 版本編號管理 10.9 小提示 10.10 本章小結   11  視覺化建置及視圖 11.1 Green Balls 外掛程式 11.2 Build Monitor View 外掛程式 11.3 使用視圖 11.4 本章小結 12  自動化部署 12.1 關於部署有什麼好說的 12.2 Jenkins 整合Ansible 實現自動化部署 12.3 手動部署比自動化部署更可靠嗎 12.4 如何開始自動化部署 12.5 小提示 12.6 本章小結 13  通知 13.1 郵件通知 13.2 釘釘通知 13.3 HTTP 請求通知 13.4 本

章小結 14  分散式建置與平行建置 14.1 Jenkins 架構 14.2 增加agen 14.3 將建置工作交給Docker 14.4 平行建置 14.5 本章小結 15  擴充pipeline 15.1 為什麼要擴充pipeline 15.2 在pipeline 中定義函數 15.3 使用共用函數庫擴充 15.4 透過Jenkins 外掛程式實現pipeline 步驟 15.5 本章小結 16  Jenkins 運行維護 16.1 認證管理 16.2 授權管理 16.3 Jenkins 監控 16.4 Jenkins 備份 16.5 中文化 16.6 Jenkins 設定即程式

16.7 使用init.groovy 設定Jenkins 16.8 本章小結 17  自動化運行維護經驗 17.1 小團隊自動化運行維護實作經驗 17.2 ChatOps 實作 17.3 本章小結 18  如何設計pipeline 18.1 設計pipeline 的步驟 18.2 以X 網站為例，設計pipeline 18.3  X 網站pipeline 詳解 18.4 本章小結 A 後記   前言 　　2016 年4 月Jenkins 發佈了2.0 版本（jenkins.io/blog/2016/04/26/jenkins-20-is-here/），開始支援pipeline a

s code。同年11 月，pipeline ascode 作為「採用」項出現在ThoughtWorks 技術雷達（www.infoq. cn/article/2016/11% 2Fthoughtworks-radar-forecast）的採用環中。 　　2019 年1 月，筆者見同行在微信群裡吐槽Jenkins 的老舊，例如Jenkins不支援手動stage。經過了解，筆者大概猜到這位朋友還在使用Jenkins1.x，或知識還停留在Jenkins 1.x 上。因為他說的問題，在Jenkins 2.x中已經不存在了。 　　這裡並不是想說這位朋友不了解Jenkins 2.x，而是想說Jenk

ins 1.x 已經成為過去式。長期以來，在中文網站上能搜到的關於Jenkins 的文章大多停留在Jenkins 1.x 時代。這樣想來，也就能了解為什麼這位朋友會有這樣的誤解了。 　　自Jenkins 2.0 發佈已有三年，據筆者所知，市面上還沒有pipeline as code 實作方面的書籍。本書彌補了這一空白，系統地介紹Jenkins 2.x 的pipeline as code。 　　本書第1 章介紹筆者對軟體工程生產力的獨到見解；第2 章透過一個Hello world 範例帶領初學者入門Jenkins pipeline；第3 章詳細介紹Jenkins pipeline 的語法；第

4 ∼ 14 章介紹在Jenkins pipeline 中如何實現持續整合、持續發佈的各個階段，包含建置、測試、製品管理、部署等；第15 章介紹擴充Jenkins pipeline 的多種方式，本章對希望透過Jenkins 實現持續整合、持續發佈平台的讀者非常有幫助；第16 章介紹Jenkins 運行維護相關知識；第17 章介紹筆者整合Jenkins 與多個協力廠商系統，實現ChatOps 及自動化運行維護的經驗；為避免讀者出現「不知從哪裡下手」的情況，第18 章透過一個簡單的案例介紹如何設計pipeline。 　　筆者建議所有讀者都要閱讀第1 章和第3 章，它們是本書的核心；已經入門Jen

kins pipeline 的讀者可以跳過第2 章；而第4 ∼ 14 章可以作為參考手冊使用。 　　本書適合對Jenkins 有初步認識，希望透過Jenkins 實現持續整合、持續發佈、DevOps 的技術人員，以及希望了解pipeline as code 技術在實際工作中如何應用的讀者。 　　最後，感謝策劃編輯鄭柳潔女士為本書付出的努力；感謝劉杜康和黃獻華在百忙之中對部分章節的審校；感謝黃峰達在出版方面的幫助；感謝王曉峰在部署目錄命名方面的建議；感謝志平幫助處理我的個人照片；感謝妻子的理解與支援。  

以迴歸樹與製程資訊預測流程時間 -以彈性流水線為例

為了解決forecast用法的問題，作者華宸萱 這樣論述：

現今產品的需求趨向多元化，使產品製程越來越複雜，分成好幾個階段在不同廠房進行加工，若製造流程延誤，會使下一個階段斷料停工，影響整個生產流程導致延誤交貨。因此在時間限制方面，無論是在工廠出貨安排、上下游資訊傳遞以及備料方面，預測流程時間都是一項困難且重要的工作。本研究目的為建構合適多類型產品的彈性流水線預測模式，參照IC封裝工廠切割至封膠的實際製程資訊，透過Arena模擬軟體產生數據進行分析，並利用迴歸樹的整合能力，提出可涵蓋類似產品的預測模式。在範例實驗中，透過篩選高預測能力之因子集合，以觀察對於績效指標的影響。研究發現，若未分析因子之間的相關性，將會導致迴歸係數的符號與所預期方向相反的衝突

現象。因此，在研究階段，首先會依據因子之間的相關性做判斷，並且利用SPSS檢測因子之間的共線性，將篩選過後之高預測能力因子集合，再透過Cubist建立可涵蓋類似產品的迴歸模型。經過實驗結果顯示，有經篩選過後的集合，不但使用較少的因子以降低預測模式複雜度，並且沒有不合理的正負符號。在亂數測試方面，在階段性研究中可以觀察到，若單純只使用靜態的因子做迴歸模型，會使得預測結果不理想。因此，在建立模型時，需考慮靜態的工單資訊、動態的即時資訊以及最近的資訊做預測，使得正負班別的比例也有高度的提升，並且MAPE也有明顯的下降，代表有經過分析篩選的迴歸模型較佳。在干擾因素方面，可藉由最近資訊因子，反映出系統內

的等候情形，並且經由測試結果得知，若能克服或減少不確定性之內外因素的話，預測準確度即可以有相當顯著的提升。