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摘要： 向量自回归模型，简称VAR模型，是AR 模型的推广，是一种常用的计量经济模型。在一定的条件下，多元MA和ARMA模型也可转化成VAR模型。 单变量的时间序列的分析模式可以推广到多变量时间序列，建立向量自回归模型。向量自回归模型通常用于描述多变量时间序列之间的变动关系。 多变量时间序列具有一个以上的时 阅读全文

摘要： 已有ARIMA算法，为什么还引入SARIMA算法 ARIMA和SARIMA模型的核心区别。简单来说： 普通的差分（d）处理的是“趋势”非平稳性，而季节性差分（D）处理的是“季节性”非平稳性。它们是两种完全不同性质的非平稳模式，需要分别处理。 如冰块销售额数据包含两种变化： 趋势 (Trend)：因为 阅读全文

摘要： statsmodels 中两个至关重要的函数：ACF（自相关函数） 和 PACF（偏自相关函数）。它们是时间序列分析，尤其是 ARIMA 模型建模中的核心工具。 1. ACF (Autocorrelation Function) - 自相关函数 它衡量什么？ ACF 衡量的是时间序列 y_t与其自身 阅读全文

摘要： statsmodels 是一个基于 Python 的科学计算库，专注于统计数据分析、统计模型估计、统计检验和数据探索。它提供了对 R 语言中许多统计方法的完整复现，同时紧密集成在 Python 的科学计算生态（NumPy, Pandas, SciPy）中。 1. 线性模型 这是最基础也是最常用的部分 阅读全文

摘要： 时间序列 时间序列数据是指按照时间顺序收集的数据，每个数据点都与一个特定的时间点相关联。这些数据点通常按照均匀的时间间隔（如每日、每周、每月等）进行测量和记录。例如，每天的股票价格、每月的销售额、每年的人口总数等都是时间序列数据的例子。 数据会随着时间变化而变化。时间序列数据的特点是数据会随时间的变 阅读全文

摘要： OpenCompass 是一个开源开放的大模型评测平台，构建了包含学科、语言、知识、理解、推理五大维度的通用能力评测体系，支持了超过 50 个评测数据集和 30 万道评测题目，支持零样本、小样本及思维链评测。OpenCompass 支持大部分主流 HuggingFaces 上的大语言模型的评测，只需 阅读全文

摘要： 虚拟电厂（VPP）对电力资源的调节是其最核心、最精妙的功能。它本质上扮演着一个“全能电力调度员”的角色，但其调度对象不再是几个大电厂，而是成千上万个分散的、类型各异的分布式资源。 1. 察：全面感知与实时监测 这是调节的基础。虚拟电厂通过安装在各类终端资源上的智能电表、传感器和控制终端，实时收集数据 阅读全文

摘要： nginx.conf 采用分层的块状结构，主要由以下几个核心模块（上下文）构成： # 全局块 (Main Context) user nginx nginx; worker_processes auto; error_log /var/log/nginx/error.log warn; pid /v 阅读全文

摘要： 在 Ubuntu 系统中，服务的管理主要依赖于 systemd，它是现代 Linux 系统的默认初始化系统和服务管理器。服务的配置文件通常以 .service 为后缀，存放在特定的目录中，具体目录和用途如下： 系统服务目录 /etc/systemd/system/ 这是用户自定义服务的主要存放目录。 阅读全文

摘要： Node.js 是一个应用运行时环境，用于构建和运行应用程序（尤其是服务器端 JavaScript 应用）。 Nginx 是一个 Web 服务器和反向代理，用于服务静态内容、负载均衡和管理连接。 特性维度Node.jsNginx 本质 应用平台/运行时环境 Web 服务器 / 反向代理 / 负载均衡 阅读全文