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tods

多变量时间序列的自动化异常检测系统

TODS是一个专注于多变量时间序列数据异常检测的全栈自动化机器学习系统。它提供数据处理、时间序列处理、特征分析等全面模块,支持点级、模式级和系统级三种检测场景。TODS的主要特点包括全栈机器学习功能、广泛的算法支持,以及能够自动搜索最佳模块组合构建最优管道的自动化机器学习能力。

Large-Time-Series-Model - 大规模生成式预训练时间序列模型
GithubTimerTransformer大规模数据集开源项目时间序列模型预训练
Timer是一款基于生成式预训练Transformer的大规模时间序列模型。该模型在包含10亿时间点的UTSD数据集上预训练,可用于预测、插值和异常检测等多项任务。Timer采用解码器架构,支持灵活序列长度,在少样本场景下表现优异。项目开源了模型代码、数据集和预训练权重,为时间序列大模型研究奠定基础。
TFB - 时间序列预测评估框架
GithubTFB基准测试开源库开源项目时序预测评估框架
TFB是一个为时间序列预测研究设计的开源库。它提供清晰的代码库,支持对预测模型进行端到端评估,并通过多种策略和指标比较模型性能。TFB特点包括多样化数据集、全面基线模型、灵活评估策略和丰富评估指标。研究人员可利用TFB开发新方法或评估自有时间序列数据。
bosun - 高效的开源时间序列告警框架与指标收集工具
BosunDockerGithubOpenTSDBScollector开源项目时间序列告警框架
Bosun是Stack Exchange开发的开源时间序列告警框架,与Scollector指标收集代理配合使用。该项目提供监控和告警功能,支持Docker部署,适用于不同规模的系统监控。Bosun具有简单的构建和运行步骤,内置性能分析工具,为开发者提供便利。项目使用Go语言开发,支持OpenTSDB和Redis等后端存储,提供Web界面进行配置和监控。文档完善,社区活跃,是一个灵活可扩展的监控解决方案,适合对时间序列数据分析感兴趣的开发者学习和使用。
hctsa - MATLAB时间序列分析与特征提取工具包
Githubhctsa开源项目数据可视化时间序列分析机器学习特征提取
hctsa是一款功能强大的MATLAB时间序列分析工具包,专注于特征提取和比较分析。它能从单变量时间序列中提取大量特征,并提供多种分析工具。主要功能包括数据标准化、聚类、降维、特征识别和分类模型评估。该工具包适用于多领域的时间序列研究,能够深入挖掘数据特征,进行全面的比较分析。
Todook - 多渠道AI聊天机器人构建平台 自动化客户沟通
AI工具AI聊天机器人多渠道集成客户服务自动化营销销售增长
Todook是一个先进的AI聊天机器人构建和对话式AI营销平台,支持WhatsApp、Facebook等多个数字渠道。平台可自动化客户对话,提高客户获取、参与度和留存率。它为电商、房地产等行业提供解决方案,与100多种技术工具集成,实现全天候销售支持和客户服务。
timetk - R语言时间序列分析与可视化工具包
GithubR语言timetk开源项目数据可视化时间序列分析机器学习
timetk是一个功能丰富的R语言时间序列分析工具包。它提供数据可视化、处理和特征工程功能,支持交互式和静态绘图、时间序列机器学习、异常检测和聚类分析。与同类包相比,timetk功能更全面、易用性更高,可简化时间序列分析和预测建模流程。该包适用于需要高效处理和分析时间序列数据的研究人员和数据科学家。
MOMENT-1-large - 多功能时间序列分析基础模型:预测、分类、异常检测和填补
GithubHuggingfaceMOMENT基础模型开源项目时间序列分析机器学习模型预训练模型
MOMENT-1-large是一款专为时间序列分析设计的多功能基础模型。它能够高效处理预测、分类、异常检测和数据填补等多种任务。该模型具有出色的零样本和少样本学习能力,可以在缺少或仅有少量任务特定样本的情况下直接使用。此外,MOMENT-1-large支持使用领域相关数据进行微调,以进一步提升性能。作为一个灵活而强大的工具,它为各类时间序列分析任务提供了有力支持。
tsa4 - 时间序列分析与应用的开源资源库
GithubPythonR语言astsa开源项目数据集时间序列分析
tsa4是一个综合性时间序列分析资源库,包含《Time Series Analysis and Its Applications》第四版的更新代码和astsa R包。项目提供errata列表、Python代码转换和数据集包,支持R和Python用户学习和应用时间序列分析。该资源库为研究者和实践者提供了丰富的工具和参考材料。详情请访问项目GitHub页面:https://github.com/nickpoison/tsa4
Time-Series-Works-Conferences - 全面的时间序列研究与预测资源集合
Github开源项目数据分析时间序列机器学习深度学习预测
这是一个汇集时间序列研究最新进展的资源库,整合了多领域的论文、代码和会议信息。项目涵盖多变量预测、概率预测、数据插补和异常检测等任务,提供详细的论文分类和方法总结。同时收录了相关数据集和开源代码,为时间序列研究提供全面的参考。
kaggle - 环境日志统计与故障检测
GithubHuggingface开源项目故障日志模型环境监控统计
该项目通过记录和分析环境日志统计数据,识别可能出现问题的环境。这有助于及时发现潜在系统故障或异常,提高环境稳定性。该方法使开发者和管理员能更快速地定位和解决问题,从而优化系统性能。
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