A IMA模型是一种著名的时间序列预测方法,主要是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列,然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型.ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同,包括移动平均过程(MA).自回归过程(AR).自回归移动平均过程(ARMA)以及ARIMA过程.其中ARIMA(p,d,q)称为差分自回归移动平均模型,AR是自回归, p为自回归项: MA为移动平均,q为移动平均项数,d为时间序列成为平稳时所做的差分次数. 通常的建立ARIMA
The Go Memory Model go语言内置模型 Version of May 31, 2014 Introduction 介绍 Advice 建议 Happens Before 在发生之前 Synchronization 同步 Initialization 初始 化 Goroutine creation goroutine创建 Goroutine destruction goroutine销毁 Channel communication channel通信 Locks 锁 Once
#include<stdio.h> #include<string.h> int main(){ long long int a = 2<<30; char string[] = "Hello China1!"; char string2[] = "Hello China2!"; if(0==strcmp(string,string2)) { printf(string); printf("\n"); } el