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今天凌晨1點蘋果向全球用戶正式推出 iOS 15.0 正式版，版本號為 18A346 在過去的三個月時間里 iOS 15.0 一共推出了 9 個測試版本，正式版于今天終于推出，關于 iOS 15 所帶來的新變化大家一起來回顧一下。
新功能“實況文本”支持提取或者翻譯圖片中的文字，可以用于記錄和查詢，包括根據關鍵點查找圖片，如果是地點可以進行定位，如果是號碼可以快捷撥打，如果是網站可以快速訪問，還支持選中文字內容拖拽進行粘貼。
專注模式
新功能“專注模式”專門為用戶個人定制的功能，專注模式包括工作、私人時間、睡眠、健身、游戲、閱讀或駕駛等活動。不僅如此你還可以創建自定義的專注模式，基于你當前活動篩選通知，自動屏蔽你不想接收到的通知。
Safari 瀏覽器新變化
iOS 15 對 Safari 瀏覽器進行重新設計，新增標簽頁組，支持更多手勢操作，搜索框自定義顯示在頂部或者底部，優化了搜索顯示的結果列表，還能通過語音搜索網頁。
新功能
新功能 允許用戶進行共享 Apple Music 歌曲、電視節目或電影等媒體。支持共享播放控件，因此 會話中的任何人都可以播放、暫停或跳過內容，以及添加到共享隊列中，不過目前 功能暫時被禁用，后續再進行開放。
通知摘要
新功能“通知摘要”多條通知消息顯示會形成折疊樣式，也可以將任意App或信息對話設置為暫時靜音，還可以在早上、晚間或你選擇的時段，接收每天收到通知的實用摘要，提升閱讀效率。
語音突顯
打開“語音突顯”功能，系統將通過機器學習技術識別并屏蔽環境噪音，讓您的聲音顯得更加清晰更加響亮，不管是室外的汽車飛馳而過的轟鳴聲，還是鄰居寵物叫聲都不會干擾到你的通話。
與您共享
新的“與您共享”會通過信息 App 共享給你的內容，都會在顯示在各個 App 的“與您共享”欄里，方便你進行操作，而這些 App 就包括照片 app、Safari 瀏覽器、Apple Music 和 Apple 播客等等。
新的擬我表情
iOS 15 可以為擬我表情挑選服裝，用新的貼紙來傳情達意，還能用繽紛的頭飾來打造自己的外觀和風格。另外，輔助功能自定義選項現包括人工耳蝸、氧氣管和軟頭盔。
“查找” 新功能
簡單來說就是在 iPhone 關機離線的狀態下，也可以通過藍牙讓附近的蘋果設備搜索到，并將定位上傳到 iCloud，當設備丟失或被盜時能發揮極大的作用，即使設備被小偷關機了，查找網絡依然有效。
“還原” 新功能
在設置-通用-傳輸與還原iPhone 中新增了“為新 iPhone 做準備”的選項，可以在購買新的 iPhone 還沒到達之前提前將手機數據進行備份，并且提供“查看折抵狀態”簡單來說就是回收報價。
“天氣” 新變化
iOS 15 對天氣 App 也進行重新設計，主視圖中顯示每小時天氣狀況，最多十日顯示，加入了許多圖形數據，包括空氣質量、溫度、紫外線指數、日落和日出、風、降水、濕度、能見度、以及氣壓等，降水圖也迎來了動畫效果，可展示來襲風暴的路徑和雨雪強度。
App Store 新變化
如果我們已經通過 安裝了某個應用的測試版本，現在也會在 App Store 中介紹 測試的版本信息。
“錢包” 新功能
iOS 15 將錢包 App 進行重新升級，支持 NFC 門卡，交通卡、車鑰匙、酒店門卡，在美國 iPhone 甚至還能替代身份證，不過現在這些新功能在國內還不支持使用。
“地圖” 新變化
iOS 15 將地圖 App 進行重新升級，優化后會呈現商業區、建筑等更豐富的細節，比如海拔、道路顏色等，并加入了夜晚的月光效果。在高速路上，地圖可以渲染出復雜的立體道路情況，目前國內完美適配還需要一段時間。
“鬧鐘” 回歸經典
iOS 15 將鬧鐘 App 進行重新調整，鬧鐘設定界面又改回了旋轉撥盤，回歸經典設計。
支持 iOS 15 的機型
iOS15 ?將繼續支持搭載 A9 芯片的 iPhone 6s、iPhone? 6s Plus 和 iPhone SE 第一代 這三款機型，從 開始，之后發布的機型都可以升級。
iOS 15 正式版升級
如果之前已經升級到 iOS 15 測試版，請打開設置-通用-設備管理 將 iOS 15 測試版更新描述文件移除，才能正常收到 iOS 15 正式版更新。
最后想說
從第一個測試版開始使用 iOS 15 到現在已經有3個月了，從最開始的各種問題，到現在穩定的正式版發布，經歷的心酸只有升級過測試版的小伙伴清楚，另外 iOS 15 在支持120Hz刷新率的 iPhone 13 Pro 上面不知體驗如何。
一文帶您了解時間序列分析和預測(TimeSeries Analysis/Forecasts)
我們所有人這輩子都在預測未來，無論是買彩票還是股票，或者考試猜題押題，我們所做的每一件有目的的事情都是在預測未來，因為目的就是在未來，但是也知道預測未來是一件很難的事情，誰能夠準確的預知未來的話，那么這個人也就無敵了。
從古至今人們也都在尋找預測未來的方向，一個是神學方向的，一個是科學方向的。神學方向也就是我們平時說的占卜、看手相面相星座等行為的算命。預測未來聽起來就是一個很唯心的東西，科學也可以預測未來嗎，答案是肯定的，而且理論上是精準預測，這個能夠精準預測未來的東西它叫做拉普拉斯的惡魔或者叫拉普拉斯的妖，是一個妖怪。
這個不是神學，是通過《因果論》推導出來的，《因果論》是科學的根基，只要科學是成立的，那么過去和未來也都是確定的。理論上就存在這么一個東西，可以計算過去未來，這個能夠計算過去和未來的東西，就叫做拉普拉斯的惡魔。這個惡魔也就是神學上全知全能的神。
拉普拉斯妖它可以預測未來，其原理是它如果可以知道宇宙中所有原子準確的位置、速度、運動方向、所受的力等等，總之就是它知道一切物理參數，然后它又看破宇宙一切物理性質，那么它就可以利用物理公式計算出未來所有原子的軌跡，演化出未來，這就是牛頓的機械宇宙，在機械宇宙中不存在隨機的事情，一切都是設計好，安排好的。
什么是時間序列
時間是標注事件發生瞬間及持續歷程的基本物理量，時間是運動著的物質的存在形式，它表示物質運動過程的持續性(時間是物質運動的存在方式)。
時間序列是指將同一統計指標的數值按其發生的時間先后順序排列成的數列。
時間序列的類型主要包括：
什么是時間序列分析/預測
時間序列分析（Time-Series ）是指將歷史的遠動行為/觀察者(比如:銷售)分解為四部分來分析--趨勢、周期、規律和不穩定因素。我們以下圖為例可以分析出如下特征：
時間序列預測是使用統計和機器學習算法來提供準確的時間序列預測。待預測變量稱為觀察值（目標變量），時間序列預測是指基于歷史數據來預測未來的觀察值。時間序列預測在零售、金融、物流和醫療保健等多個領域廣泛應用。
不是所有時間序列數據都是可以預測的，比如：股票波動走勢是典型的時間序列，但是它隨機的，是無法預測的。時間序列可定量預測的前提：
聲稱可以預測股票的走勢的，不是騙子就是瘋子。
時間序列預測的標準范式：
時間序列預測的評估
時間序列預測中存在一種挑戰，即難以進行傳統的交叉驗證，因為在時間序列數據中使用交叉驗證可能會導致數據泄漏問題。解決這個問題的方法是采用回測（back test）的方式進行測試。回測是一種模擬歷史情況，以驗證時間序列模型的性能和可行性的方法。在回測中，模型被應用于過去的數據，然后通過觀察模型在歷史上的表現來評估其在未來的預測能力。這種方法有助于更好地了解模型的實際性能，同時避免了數據泄漏的問題，因為模型只能使用過去的信息來進行預測，而不會獲取未來數據。
時間序列預測的挑戰
預測是探索未來的科學，而預測結果的準確性至關重要。然而，實現高精度預測面臨一些挑戰：
時間序列預測算法
為了應對不同的時間序列挑戰，出現了多種算法和方法。這些方法可以大致分為三類：傳統算法、機器學習算法和深度學習算法。讓我們深入了解每一種算法的工作原理和應用領域。
傳統的統計算法：
機器學習算法：
深度學習算法：
借鑒AWS 一張圖參考不同算法的能力范圍：
傳統時間序列算法
AR:,自回歸，AR可以解釋為當前數據與前p期數據之間的關系。
MA:，移動平均模型，當前時刻的序列值是過去q階白噪聲的線性組合。
ARMA:Auto and Moving Average，自回歸移動平均模型,是自回歸(AR)和移動平均模型(MA)兩部分組成。
ARIMA：Auto Average，差分自回歸移動平均模型
機器學習的方式進行時間序列預測
時間序列從概率的角度上是隨機過程在時間方向上的一次采樣(因為時間不能重來,這個采樣只能隨著時間往后，而無法在空間上重復)。時間序列的建模就是期望通過歷史時間上的數據來學習模型，然后對未來進行預測。
機器學習是如何學習的?從概率的角度上看，有監督的學習的訓練樣本就是P(y|x)在空間方向上的采樣。這個采樣可以不斷重復，但沒有先后時間的概念。機器學習的建模就是期望通過這樣的采樣數據來學習模型，然后對后面樣本進行預測。
對于Arima，Arimax這樣的傳統時間序列模型，它們和機器學習的建模有很大的相似性。
機器學習的方式進行時間序列預測本質上將時間維度轉換為空間維度上進行建模和預測，參考下圖：
?Prophet
Prophet是一種由開發的開源時間序列預測工具，專門用于處理具有季節性和趨勢性的時間序列數據。它設計的初衷是讓時間序列預測變得更加容易，尤其是適用于那些不具備深度統計或機器學習專業知識的用戶。Prophet的主要特點包括以下幾點：
靈活性： Prophet允許用戶在模型中添加自定義的節假日效應，以更好地捕捉特定日期對時間序列的影響。季節性模型： 該工具內置了強大的季節性模型，能夠自動檢測和建模數據中的季節性和趨勢，使得預測更加準確。可解釋性： Prophet提供了豐富的可視化工具，使用戶能夠直觀地理解模型如何對時間序列數據進行擬合。容錯性： 它能夠處理缺失數據和異常值，使得在實際應用中更具魯棒性。
詳細參考地址：
深度機器學習方式進行時間序列預測
時間序列分析和預測是人們長期以來探索的科學領域，涵蓋了神學和科學兩大方向。科學方法通過因果推導，如拉普拉斯的惡魔，可以理論上精確地預測未來，但需要知曉宇宙中一切物理參數。時間序列分析是通過分解趨勢、周期、規律和不穩定因素，從歷史數據中挖掘模式，用于各個領域的預測。不同類型的時間序列和挑戰需要不同的算法，包括傳統統計算法（如ARIMA）、機器學習（如Prophet）、深度學習（如DeepAR）。在預測中，準確性至關重要，但挑戰包括數據噪音、缺乏背景信息和結構性中斷。時間序列預測旨在幫助我們更好地理解未來，盡管預測未來依然是一項具有挑戰性的任務。
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