工作最好无关私人感情、无关八卦，对事不对人。
这种八卦新闻往往会造成众口铄金的局面，让当事人遭受莫大的伤害！
司马懿破八卦阵，不懂装懂。
放下你的浮躁,放下你的懒惰,放下你的3分钟热度,放空你禁不住引诱的大脑,放开你容易被任何事物吸引的眼睛,放淡你什么都想聊两句八卦的嘴巴,你难道没听过一句话吗,每一个你讨厌的现在,都有一个不够努力的曾经,那么静下心来好好做你该做的事,如果你也觉得自己该努力了的话.
沿着八卦楼基座拾阶而上，整洁的台阶中间是雕工精美、栩栩如生的龙凤石刻。
彩票这种东西没人会预测。如果真会预测，早就成为富翁了预测这东西我早就不信了，以前在网站上，经常看别人预测，结果买了，连一个号码都没对上。。。这个国家的彩票。杀万人救一人的原理。就看你是不是那1个人了，没有规律，没有什么玄机，什么大师就是放屁。楼主真要买，机选5注就好了。
不置可否不理会就行了。自己的感情或者任何事情只要自己做的问心无愧，在任何时候和境遇下都要冷静，不要理会哪些爱嚼舌根的人的一言一语，过好自己比什么都强，别人说的都是别人看到或者猜想的，发心不见得是好的，所以，不予理会谣言不攻自破。
学了《易经》“术数学”中的一个并不太实用的技术而已，兴趣是最好的老师。但仍然应该给予鼓励，这样你就提高了分析预见的能力了么。
实际上八卦\周易社会和历史经验的总结，是一种朴素的哲学，体现一定的规律，如果预测点历史的大方向，社会的总体状况，还是可以的，有时也可以根据一个人的性格特点预测这个人的发展情况，但要想准确预测一个人的未来是不可能的，因为人是发展的，社会是变化的．要注意的是，通过传播迷信者的加工，周易的卦辞对我们有较强的暗示作用，对个人有时造成误导，应提高警惕，加强心理承受能力．
需知易经本来探讨的是万事万物发展的规律，预测只是易理的衍生品，所以学好易理很重要，不易走歪路，推荐南怀瑾的《易经杂说》，通俗而不枯燥。
真正进行预测时，需要再学习梅花易数或者六爻等等进行具体操作，梅花易数方便灵活，可以随时起卦，但是需心静无杂念，常人使用误差较大。
所以比较推荐六爻，卦中信息比较全面，主客分明，市面上流传的资料、心得经验也多，只是真假需谨慎鉴别。
基础是必须要背的，先后天八卦，天干地支，五行生克，刑冲破害等等，不多，很有规律。
易经预测的体系本身没有问题，熟悉了可以测的很精细，但它不是万能的，它是后天，是相对的，有范围限制，在地球上用用就可以了。
分类和预测
分类和数值预测是预测问题的两种主要类型。分类是预测分类（离散、无序的）标号，而预测则是建立连续值函数模型。
一、分类问题的步骤：
1、使用训练集建立描述预先定义的数据类或概念集的分类器。
第一步也称之为“学习步”或者“训练模型阶段”，使用特定的分类算法通过分析从训练集中学习来构造相应的分类器或者分类模型。这一步也可以看做是，通过训练样本学习一个映射或者函数，它可以用来预测给定元组X的类标号y。
训练集是由数据元组和与之相关联的类标号组成，数据元组X由n维属性向量组成，表示该元组在第i个属性上的取值。
由于训练集中每个元组都有其对应的类标号，因此分类模型的训练过程也称为监督学习（Supervised Learning），即分类器的学习是在被告知每个训练元组的属于哪个类的监督下进行。
与之对应的是聚类，也称为无监督学习（Unsupervised Learning），在学习的过程中，每个训练元组的类标号是未知的，并且通过学习所形成的类的个数或集合也可能实现不知道。
2、使用第一步建立的分类模型对新的数据进行分类。
建立起相应的分类模型后就可以应用该模型对新数据进行分类。对于一个特定的模型衡量其性能的主要指标是：准确率（Accuracy）
（1）、分类器的准确率度量
准确率Acc(M)，在模式识别文献中也称为分类器的总体识别率（Recognition Rate），是分类器M正确分类的的元组所占的百分比，它反映分类器对各类元组的识别情况。
混淆矩阵（Confusion Matrix）是分析分类器识别不同类元组的一种有效工具。给定m个类，则混淆矩阵是一个m*m的二维表，表示类i用被分类器标记为类别j的元组数量。理想地，对于具有高准确率的分类器，大部分的元组都集中在混淆矩阵的对角线上。
给定两类，可以使用术语正元组（感兴趣的主类元组）和负元组。真正（True Positives）表示分类器正确分类的正元组，真负（True Negatives）是分类器正确标分类的负元组。假正（False Positives）是分类错误的负元组，即实际为负元组预测分类为正元组。假负（False Negatives）是错误标记的正元组，即实际为正元组被分类器分类为负元组。
不能准确预测 因为CSGO比赛结果由多种因素决定，如选手状态、选手之间的默契程度、地图选择、比赛经验等。这些因素都是难以预测和评估的，因此只能够根据历史比赛数据和分析选手状况来进行预测。 但是需要注意的是，这些预测结果并不是百分之百准确的，因为比赛是变幻无常的，很难完全预测到所有情况。所以在进行预测时需要考虑到随时可能发生变化的情况，保持谨慎和客观的态度。
回归分析研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。应注意的问题：应用回归预测法时应首先确定变量之间是否存在相关关系。如果变量之间不存在相关关系，对这些变量应用回归预测法就会得出错误的结果。正确应用回归分析预测时应注意：①用定性分析判断现象之间的依存关系； ②避免回归预测的任意外推； ③应用合适的数据资料；拟合所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1,f2,…,fn}，通过调整该函数中若干待定系数f(λ1,λ2,…,λn)，使得该函数与已知点集的差别(最小二乘意义)最小。如果待定函数是线性，就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中)，否则叫作非线性拟合或者非线性回归。表达式也可以是分段函数，这种情况下叫作样条拟合。 一组观测结果的数字统计与相应数值组的吻合。形象的说,拟合就是把平面上一系列的点,用一条光滑的曲线连接起来.因为这条曲线有无数种可能,从而有各种拟合方法.拟合的曲线一般可以用函数表示.根据这个函数的不同有不同的拟合名字。 在MATLAB中可以用polyfit来拟合多项式。
这本书有88的有80的还有100多，平均就80九十吧