yue81560的博客

*自相关函数（ACF）**衡量时间序列在不同滞后阶数下的相关性，帮助识别数据的移动平均特性。**偏自相关函数（PACF）**衡量在控制中间滞后影响后的纯粹相关性，帮助识别数据的自回归特性。在时间序列分析中，ACF和PACF是重要的工具，用于描述数据的相关性结构，帮助我们识别和选择合适的模型。下面详细介绍ACF和PACF的概念、数学表达式和使用方法。

通过图神经网络，科学家们能够有效地处理和分析图结构数据，使得在复杂关系中的信息能够更加直观地被挖掘和应用。在环境科学中，图神经网络通过对生态系统、气候变化、水资源和生物迁移等问题的分析，发挥了重要作用，为解决日益严峻的环境问题提供了新的可能性。

想象你在一座被浓雾笼罩的山上，想找到山谷的最低点。但由于能见度低，你无法看到全貌，只能感觉到脚下的坡度。这种坡度感告诉你哪个方向是向下的，哪边更陡峭。这个“坡度”就是梯度的直观表现，它指示了函数在当前点变化最快的方向和速率。

TensorFlow的运算基本上都是基于张量的。张量是多维array，跟numpy类型，也可以通过方法和tensor进行转换，比如tensor支持`.numpy()`方法转换为numpy array，两者在进行运算时，也会自动转换

Dataset类是TensorFlow非常流行的存储数据的格式。常用来作为输入输出。data模块主要的用途就是通过这种方法创建Dataset。经常将自变量X数据以及target数据以元组的形式包裹，如，创建Dataset。模型的fit()方法可以自动的解包。Dataset能够包括比较灵活的类型，比如。因为数据最外部依然是最外部包裹，所以model的fit()依然可以自动的对x以及target解包。但由于dataset保存component是以原始数据的形式保存的。对于字典内部部分，需要手动的自己解包。

【代码】拿来即用--python判断线段是否相交及求相应交点。编写了几个使用的函数，实现了：判断线段是否相交，或其延长线是否相交; 函数内定义了`isinline`方法，能判断所给点是否在给定的直线上。这个方法通过控制`precision`允许给定的点有一定的误差;函数内定义了`isinsegment`方法，能判断所给点是否在给定的直线上。这个方法通过控制`precision`允许给定的点有一定的误差

在model的`compile`时，需要指定loss、metrics。然后使用`model.fit`方法进行模型训练时，可以指定`sample weight`参数，给`loss`进行更加细粒度的控制，但是这个`sample weight`不会影响到我们在metrics的指标中的计算过程，如果要在计算metrics时也使用`sample weight`，则需要在`compile`里指定把指标传递给`weighted_metrics`。主要是通过TensorFlow的中部分想关源代码进行解读，找到这个过程的实现

window推荐的TensorFlow-gpu 2.6版的安装方法以及最简单的CUDA 11.8的安装配置

维度是做机器学习以及数据分析中中经常用的，是一个基本以及必须要熟悉掌握的知识点，对于初学者来说很有可能疑惑。原因在于现实生活中所说的维一般而言是几何上的概念，如一维是直线(直线上有无数个点)，二维是平面(平面有无数条线)，三维为体（有无数个面)。而机器学习以及数据分析中的维数是数据空间的一种描述方式