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　　时间序列数据按时间顺序收集，具有时间维度的重要性，需专门技术和模型进行分析预测。其应用广泛，涵盖经济预测、风险管理、天气预报、气候建模、流行病学、患者监测、需求预测、客户行为分析及预测性维护等领域。时间序列特征包括趋势、季节性和周期性模式。自相关和偏自相关用于衡量数据点间关系，白噪声表示无自相关的时间序列。平稳性指统计特性随时间保持一致，对建模至关重要。常见模型包括ARMA、ARIMA、SARIMA、ARCH和GARCH，用于捕捉复杂动态并预测未来模式。选择合适模型和确定顺序对准确预测至关重要。掌握这些基础知识不仅增强对复杂模型的理解，还能确保预测方法的稳健性和可靠性。

　　在Java多线程编程中，线程池有助于提升性能与资源利用效率，但若父子任务共用同一池，则可能诱发死锁。本文通过一个具体案例剖析此问题：在一个固定大小为2的线程池中，父任务直接调用`outerTask`，而`outerTask`再次使用同一线程池异步调用`innerTask`。理论上，任务应迅速完成，但实际上却超时未完成。经由`jstack`输出的线程调用栈分析发现，线程陷入等待状态，形成“死锁”。原因是子任务需待父任务完成，而父任务则需等待子任务执行完毕以释放线程，从而相互阻塞。此问题在测试环境中不易显现，常在生产环境下高并发时爆发，重启或扩容仅能暂时缓解。