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
SaaS如何支持持续交付？
“软件即服务（SaaS）通过提供一个框架来支持持续交付，使得定期更新、新功能的快速部署以及用户反馈流程的优化成为可能。持续交付是一种软件开发实践，其中代码变更会自动准备好进行生产发布。在SaaS模式下，开发者可以更频繁、更可靠地向他们的应用
视觉-语言模型在增强现实（AR）和虚拟现实（VR）中扮演什么角色？
“视觉-语言模型（VLMs）在增强现实（AR）和虚拟现实（VR）应用中增强用户体验方面发挥着至关重要的作用。这些模型结合了视觉数据和自然语言理解，以根据用户所见和所说的信息解释和生成上下文信息。这种集成使得用户能够在虚拟空间内进行无缝交互，
大数据对政府服务的影响是什么？
大数据显著影响政府服务，通过改善决策、提升服务交付和促进透明度。政府从各种来源收集大量数据，包括与公民的互动、环境传感器和社会服务。通过分析这些数据，政府机构可以深入了解人口需求、资源分配和整体服务效果。例如，城市可以利用交通数据优化公共交