平均绝对误差 (MAE) 是评估时间序列模型准确性的常用指标。它测量预测值和实际值之间的平均误差大小，提供了一种了解模型性能的简单方法。MAE的公式为 :( \ text{MAE} = \ frac{1}{n} \ sum_{i = 1 }^{ n}
Box-Jenkins 方法论在时间序列分析中是什么？
继续阅读
增量备份在灾难恢复（DR）中扮演什么角色？
增量备份在灾难恢复（DR）中起着至关重要的作用，因为它提供了一种恢复数据的方式，可以实现最低程度的数据丢失和停机时间。与全量备份（在特定时间点保存所有数据）不同，增量备份仅捕捉自上一次备份以来所做的更改，无论上一次备份是全量备份还是其他增量
语音识别技术正在取得哪些进展？
开发人员使用评估准确性和效率的各种度量和方法来测量语音识别系统的性能。最常见的度量之一是单词错误率 (WER)，它计算与参考转录相比错误识别的单词的百分比。通过计算将识别的语音转换为正确的转录所需的替换、插入和删除的数量来确定WER。例如，
可用于联邦学习的框架有哪些？
“联邦学习是一种允许在多个去中心化设备或服务器上训练机器学习模型，同时保持数据本地化的方法。为方便这种学习类型，已经开发了多个框架，使开发人员能够更加轻松地实现联邦系统。一些受欢迎的框架包括 TensorFlow Federated、PyS