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异常检测领域的综合学习资源库

本项目汇集了异常检测领域的全面学习资源,包括书籍、论文、课程、数据集和工具库。涵盖多变量数据、时间序列和图网络等多种异常检测类型,并提供关键算法、高维数据和集成方法等研究方向的资料。同时列出重要会议和期刊,为异常检测研究者和实践者提供了宝贵的资源库。

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介绍相关项目

WinClip - 先进的零样本和少样本异常检测算法

GithubWinCLIP少样本学习开源项目异常检测计算机视觉零样本学习

WinCLIP是计算机视觉领域的创新零样本和少样本异常检测算法，专注于异常分类和异常分割。该方法在MVTec-AD和VisA数据集上表现出色，在图像级和像素级异常检测任务中均展现优异性能。项目提供完整实现代码，包含环境配置、数据集准备和结果复现指南，为研究人员和开发者提供重要参考，推动了异常检测技术的发展。

relataly-public-python-tutorials - Python机器学习和深度学习项目合集

GithubJupyter notebooksPython开源项目机器学习深度学习生成式AI

本页面汇集了多个用于机器学习、深度学习和分析的Python Jupyter笔记本，涵盖股票预测、图像分类、异常检测、数据可视化等技术内容。每个文件都是一个独立的Python项目，并在博客中有详细介绍。还包括分布式计算、生成式AI和推荐系统等高级主题，提升业务应用能力。访问relataly.com获取更多信息。

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。

Computer-Science-Resources - 综合计算机科学学习资源集锦

Github人工智能信息安全开源项目数据库编程语言计算机科学

该项目提供了一个全面的计算机科学资源汇总，内容涵盖入门到高级多个领域。包含算法、数据结构、操作系统、编程语言和人工智能等核心主题，同时也涉及网络安全、数据库和量子计算等前沿领域。资源以多语言形式呈现，为不同背景的学习者提供了丰富的学习材料。

AnomalyGPT - 突破性工业异常检测方法

AnomalyGPTGithubImageBindVicuna工业异常检测开源项目视觉语言模型

AnomalyGPT是一种创新的工业异常检测方法,结合了大型视觉语言模型技术。该方法无需手动设置阈值,能自动检测工业图像中的异常,并指出其位置和特征。AnomalyGPT通过预训练的图像编码器和语言模型,利用模拟异常数据来分析工业图像及相关描述。此外,它还可以仅凭少量正常样本就能识别新类型的异常。

awesome-python-resources - Python学习资源大全,从入门到专业的全面指南

GithubPython学习路径开源项目编程资源计算机科学

项目整合了Python领域的多样化学习资源，包括算法、数据结构、后端开发、数据科学和机器学习等方向。精心筛选的书籍、视频课程和在线平台资源适合各级开发者，支持系统学习和专业领域深耕。资源库全面覆盖从基础到高级的Python知识，为开发者提供了完整的学习路径。

Awesome-Deep-Community-Detection - 社区发现中的深度学习方法综述与资源集

Github图神经网络复杂网络开源项目深度学习社区检测网络嵌入

numalogic - 开源时间序列分析和异常检测框架

AIOpsGithubnumalogic开源项目异常检测时间序列分析机器学习

numalogic是一个开源的机器学习框架，专注于运营数据分析和AIOps。该框架集成了多种ML模型和算法，提供预测性数据分析、模型选择、数据处理和特征提取功能。numalogic适用于部署失败检测、系统故障识别、欺诈检测等场景。它支持实时训练，可根据输入数据自动更新模型，适合构建持续运行的ML平台。numalogic设计简洁，易于使用和扩展，为数据分析提供了灵活的解决方案。

awesome-network-analysis - 全面的网络分析与可视化资源列表

Github图论复杂网络开源项目数据可视化社交网络网络分析

该项目整理了丰富的网络分析资源,包括构建、分析和可视化网络数据的工具与材料。涵盖书籍、会议、课程、数据集、期刊、研究组织、综述文章和软件等多方面内容,涉及社交网络、生物网络、复杂网络等领域。列表还收录经典论文、教程和网络科学相关资料,为研究人员和爱好者提供全面的学习参考。

must-read-papers-for-ml - 精选机器学习和数据科学必读论文资源集

Github开源项目数据科学机器学习深度学习神经网络论文集

本项目汇集了数据科学、机器学习和深度学习领域的重要论文和综述文章。涵盖数据预处理、深度学习技术、推荐系统和计算机视觉等多个主题。资源按重要性分类,并提供链接,方便读者学习和追踪最新进展。项目持续更新,欢迎贡献新的学术资源。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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