为ARIMA模型选择参数涉及通过分析和测试的组合来确定p、d和q。首先确定是否需要差分 (d) 来使时间序列平稳。像增广Dickey-Fuller (ADF) 测试一样执行单位根测试，如果p值很高，则应用差分直到序列达到平稳性。非平稳序列可能导致不准确的预测。接下来，通过检查自相关函数 (ACF) 和部分自相关函数 (PACF) 图来识别p (AR阶) 和q (MA阶)。例如，在滞后k之后截止的PACF图表示AR(k) 过程，而截止的ACF图表示MA过程。试错法也可以帮助微调这些参数。网格搜索和信息标准等工具，如AIC (Akaike信息标准) 或BIC (贝叶斯信息标准)，有助于评估具有不同参数的模型。使用这些来平衡模型的复杂性和准确性。像Python的statsmodels这样的现代库通过auto_arima这样的内置函数简化了参数选择，该函数自动测试p，d和q的组合。
时间序列分解是如何工作的？
继续阅读
观测工具如何与分析平台集成？
“可观测性工具和分析平台相互配合，以提供更深入的系统性能和用户行为洞察。可观测性工具专注于收集和分析来自应用程序和基础设施的数据，捕获指标、日志和追踪信息，以理解系统的运作方式。这些数据对于诊断问题和理解问题的背景至关重要。另一方面，分析平
与边缘人工智能相关的安全问题有哪些？
边缘人工智能是指将人工智能算法部署在边缘设备上，而不是仅仅依赖集中式云资源。虽然这种方法可以提高性能并减少延迟，但也引入了特定的安全问题。一个显著的问题是设备本身的脆弱性。许多边缘设备，如物联网传感器和摄像头，缺乏强大的安全措施，使它们成为
口音和方言如何影响语音识别的准确性？
深度学习通过使用神经网络比传统方法更有效地处理和理解音频数据来改善语音识别。在传统的语音识别系统中，特征是手工制作的，规则是基于语言原理编码的。这种方法经常在各种口音，背景噪声和语音中的其他变化方面遇到困难。深度学习可自动进行特征提取，使系