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时间序列分析资源及工具集锦

时间序列数据分析机器学习 Python 可视化 Github 开源项目

该项目汇集了丰富的时间序列和序列数据处理资源。涵盖Python、R、Java等多种语言的工具库，内容包括特征工程、分割、增强和可视化等方面。同时收录了相关数据库、标注工具、学术论文、开源模型、书籍和课程，为时间序列分析提供全面参考。

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介绍相关项目

awesome-video - 优化视频开发的全面资源集锦

Github多媒体处理开源项目播放器编码工具视频资源

该项目汇集了视频开发领域的各类资源,涵盖分析工具、AR/VR/360、字幕、会议、播放器、特定语言库、元数据和媒体处理等方面。包含丰富的学习教程、开发文档、实用工具和程序库,为不同水平的视频开发者提供全面支持。资源内容涉及FFmpeg、HLS、DASH等主流技术,并包括多个开源项目,有助于开发者深入了解和实践视频技术。

awesome-materials-informatics - 材料信息学全面资源集锦助力数据驱动材料研究

Github开源软件开源项目数据科学机器学习材料信息学计算材料学

本资源列表汇集了材料信息学领域的软件工具、云平台、数据集和标准化倡议。内容涵盖开源与商业解决方案，聚焦材料模拟、数据挖掘和机器学习等关键技术。研究人员可借此快速了解行业动态，为数据驱动的材料科学研究提供参考。

awesome-public-datasets - 多领域高质量公共数据集资源汇总

Github基因组学开源数据集开源项目微阵列数据生物学蛋白质数据库

Awesome Public Datasets汇集了农业、生物学、计算机科学等多个领域的高质量公共数据集。该项目源于上海交通大学OMNILab,现隶属于BaiYuLan开放AI社区。它为研究人员和数据科学家提供了便捷获取开放数据资源的途径,支持各类分析和研究工作。资源列表涵盖广泛,质量可靠,是数据科学工作的重要参考。

awesome-prometheus - Prometheus开源监控系统资源大全

GithubPrometheus告警开源开源项目指标监控

这是一个全面的Prometheus资源集合,包含官方文档、教程、书籍、视频、博客等学习资料,以及部署工具、仪表盘和各类导出器等实用工具。对于想要学习和使用这一开源监控系统的开发者和运维人员来说,是一个很好的参考。

Awesome-Geospatial - 精选地理空间分析工具和资源库的全面指南

Awesome-Geospatial 提供了一系列地理空间分析工具，涵盖了地理信息系统、数据库管理、图像分类和地图开发等关键功能。项目囊括了多种地理空间数据库扩展、遥感数据处理和地图创建工具，旨在为专业人士和爱好者提供高效的空间数据处理解决方案。不论是环境建模、地图分析或是数据整合，这里都有适宜的资源来强化地理空间数据的应用效率。

time-series-transformers-review - 时序数据建模中的Transformers技术综述

GithubTransformers分类开源项目异常检测时间序列预测

本项目专业整理了Transformers在时序数据建模中的资源，涵盖论文、代码和数据，全面总结其最新进展。内容持续更新，开放问题提交和拉取请求，覆盖时序预测、不规则时序建模、异常检测和分类等领域，适合学术研究及实际应用。

awesome-music - 开源音乐工具和资源精选

GithubMIDI工具乐谱制作开源项目音乐工具音乐编程音频编辑

Awesome Music是一个精心分类的音乐相关开源资源集合，涵盖音频编辑、音频库、MIDI工具、乐谱制作和音乐编程等领域。该项目汇集了音乐创作和理论学习的各类工具，为音乐爱好者、专业人士和开发者提供丰富资源。内容持续更新，欢迎贡献新的优质开源项目。

awesome-learning - 软件测试与自动化的全面学习资源库

Github学习资源开源项目测试原则编程语言自动化测试软件测试

这个资源库汇集了软件测试和自动化领域的全面学习材料，包括编程语言、测试框架、最佳实践和行业趋势。资源涵盖从入门到高级的免费教程、课程、博客和指南，注重实用性，涉及编码原则、测试技巧和自动化策略。适合希望提升测试技能或转向自动化测试的专业人士学习参考。

deeptime - Python时间序列分析与动态建模库

Githubdeeptime动力学模型开源库开源项目时间序列分析机器学习

deeptime是一个专注于时间序列数据分析的Python库，集成了多种动态模型估计工具。该库涵盖传统线性学习方法（如马尔可夫状态模型、隐马尔可夫模型和Koopman模型）及先进的核方法和深度学习技术。与scikit-learn兼容的同时，deeptime还提供了独特的Model类，用于分析热力学、动力学和其他动态特性。该库支持多平台安装，适用于各类时间序列数据研究。

awesome-ml-for-cybersecurity - 网络安全机器学习资源综合指南

Github入侵检测开源项目恶意软件检测数据集机器学习网络安全

该项目汇集了机器学习在网络安全领域应用的关键资源,包括数据集、论文、书籍、演讲等。内容全面涵盖理论与实践,为研究人员和从业者提供了解和应用机器学习解决网络安全问题的参考指南。

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