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计算机视觉的一些较少被人知晓的应用案例有哪些？
计算机视觉技术提供了各种各样的项目想法，对开发人员来说既具有挑战性，又有回报。一个有前途的领域是智能交通监控系统的开发。该项目涉及使用计算机视觉算法来分析来自交通摄像头的视频，以检测拥堵，事故和违规行为。通过利用对象检测和对象跟踪技术，开发
时间序列分析中的自相关是什么？
ARIMA模型有几个局限性，首先是假设数据中的线性关系。他们努力捕捉现实世界数据集中常见的复杂非线性模式，例如受市场情绪影响的股票价格或受不可预测事件影响的需求。ARIMA对于具有明显线性趋势和季节性的数据集最有效。另一个限制是对平稳性的要
时间序列中的季节性是什么？它为何重要？
处理时间序列中的缺失数据对于保持分析的完整性和准确性至关重要。一种常见的方法是插值，您可以根据周围的数据点估计缺失值。例如，如果您有每日销售数据的时间序列，并且缺少特定日期的值，则可以使用相邻日期的销售数字来填补该空白。线性插值是一种简单的