导入必要的库# 设置matplotlib以正确显示中文# 加载数据print("--- 原始数据预览 ---")# 绘制时序图plt.title('1959年加州每日女性出生数量')plt.xlabel('日期')plt.ylabel('出生数量')plt.show()从图上看，数据点在一个稳定的水平线（大约40）上下随机波动。没有明显的上升或下降趋势，也没有看到以周或月为单位的固定模式。这给一个

显示中文# 1. 加载数据# 2. 划分训练集和测试集（保留最后12个月作为测试）print("--- 训练集 ---")print(train_data.tail()) # 观察训练集最后5行print("\n--- 测试集 ---")print(test_data.head()) # 观察测试集前5行# 3. 可视化原始数据plt.plot(train_data['Passengers'],

导入必要的库# 设置matplotlib以正确显示中文# 加载数据print("--- 原始数据预览 ---")# 绘制时序图plt.title('1959年加州每日女性出生数量')plt.xlabel('日期')plt.ylabel('出生数量')plt.show()从图上看，数据点在一个稳定的水平线（大约40）上下随机波动。没有明显的上升或下降趋势，也没有看到以周或月为单位的固定模式。这给一个

图像 / 视频检索（如以图搜图、视频帧匹配）；自然语言处理（如语义搜索、文本聚类、问答系统）；推荐系统（如用户 / 物品向量匹配、相似商品推荐）；人脸识别 / 生物特征匹配；大规模 embedding 数据的聚类或异常检测。

图像 / 视频检索（如以图搜图、视频帧匹配）；自然语言处理（如语义搜索、文本聚类、问答系统）；推荐系统（如用户 / 物品向量匹配、相似商品推荐）；人脸识别 / 生物特征匹配；大规模 embedding 数据的聚类或异常检测。