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？
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图像识别是如何工作的？
工业图像识别在应用程序可扩展性，部署效率以及与业务工作流程的集成方面通常超过学术界。公司利用gpu或边缘设备等专用硬件，优先优化模型以实现实时性能、稳健性和成本效益。
然而，学术界通过专注于基础研究和探索前沿技术 (如自我监督学习或新颖架
大语言模型（LLMs）是如何在现实世界应用中部署的？
Llm使用两步过程进行训练: 预训练和微调。在预训练期间，模型暴露于包含不同文本的大量数据集。这有助于模型学习一般的语言模式，例如语法、句子结构和单词关系。例如，该模型可以预测句子中缺少的单词，以发展对上下文的理解。
微调是第二步，在针对
对NoSQL数据库进行基准测试面临哪些挑战？
对NoSQL数据库进行基准测试可能会面临几个关键挑战。首先，NoSQL数据库在设计和使用案例上往往差异很大。有些是基于文档的，如MongoDB，而另一些是键值存储，如Redis。每种类型根据工作负载的不同具有不同的优缺点，这使得创建标准化基