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什么是偏自相关，它与自相关有什么不同？
SARIMA (季节性自回归集成移动平均) 扩展了ARIMA以处理时间序列数据中的季节性模式。虽然ARIMA专注于对总体趋势和短期关系进行建模，但SARIMA明确地考虑了定期发生的重复模式，例如每天，每月或每年的周期。关键的区别是在模型中增
实现数据库可观察性面临哪些挑战？
实施数据库可观察性面临诸多挑战。首先，现代数据库系统的复杂性带来了显著的障碍。开发人员通常需要处理关系数据库和非关系数据库的混合，每种数据库都有其独特的性能指标和日志要求。例如，跟踪SQL数据库中的查询性能与监控NoSQL数据库中的文档访问
联邦学习如何遵循数据隐私法规，例如GDPR？
“联邦学习旨在增强数据隐私，使其特别符合《通用数据保护条例》（GDPR）等法规。在传统的机器学习中，数据集中在一个地方进行训练。相比之下，联邦学习允许模型在多个设备或节点上进行训练，而无需共享原始数据。这意味着敏感用户信息保留在本地设备上，