异常 异常检测标记工具，专门用于多个时间序列（每个类别一个时间序列）。 Taganomaly是用于为异常检测模型创建标记数据的工具。 它允许贴标机选择一个时间序列上的点，通过查看同一时间范围内其他时间序列的行为，或通过查看创建该时间序列的原始数据（假设时间序列是一个汇总指标，每个时间范围内的事件计数） :red_exclamation_mark: 注意：此工具是作为与的一部分而构建的，并不定期维护。 单击此处使用在Azure上进行部署： 目录 使用应用程式 该应用程序有四个主窗口： 标签窗口 时间序列标签 选定点表视图 查看窗口的原始数据（如果存在） 将此类别与其他类别进行比较 使用Twitter AnomalyDetecti

quantmod：量化金融建模框架

seqHMM：分类序列的多变量和多通道离散隐马尔可夫模型

该存储库已存档。 platform存储库包含InfluxDB 2.0的初始历史记录。 现在， 的master分支包含到目前为止的所有2.0工作和git历史记录。 该存储库将无限期保持其当前状态，因此依赖于platform项目将继续工作。 展望未来，我们建议您更新依赖项以改为使用influxdb。 如果您使用的是Go模块依赖于platform ，则还可以考虑运行go mod edit -replace=github.com/influxdata/platform=/dev/null以便在过渡到该platform不会意外地引入对platform的依赖influxdb 。

Wavefront代理项目 是用于监视和优化您的环境和应用程序的高性能流分析平台。 是一个轻量级的Java应用程序，您可以将指标，直方图和跟踪数据发送到该应用程序。 它以安全，快速和可靠的方式处理数据的批处理和传输到Wavefront服务。 要求 Java 8、9、10或11（建议11） Maven 总览 pkg：Wavefront代理的构建和运行时打包。 proxy： 源代码。 请参阅以获取更多详细信息。 开始开发 $ git clone https://github.com/wavefronthq/wavefront-proxy $ cd wavefront-proxy $ mv

卡帕托 开源框架，用于处理，监视和预警时间序列数据 安装 Kapacitor具有两个二进制文件： kapacitor –一个用于调用Kapacitor API的CLI程序。 kapacitord – Kapacitor服务器守护程序。 您可以直接从页面下载二进制文件，也可以下载它们： go get github.com/influxdata/kapacitor/cmd/kapacitor go get github.com/influxdata/kapacitor/cmd/kapacitord 组态 可以在找到示例配置文件 Kapacitor还可以使用以下命令为您提供示例配置： k

猎鹰+ 文件资料 先决条件 Git> = 1.7.5 转到> = 1.6 入门 码头工人 请参考./docker/ 。 从源代码构建 在开始之前，请确保您已准备以下内容： yum install -y redis yum install -y mysql-server 注意：确保检查redis和mysql-server已成功启动。 进而 # Please make sure that you have set `$GOPATH` and `$GOROOT` correctly. # If you have not golang in your host, please follow [

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WAVELET METHODS FOR TIME SERIES ANALYSIS

本资源是Robert H. Shumway • David S. Stoffer 的《Time Series Analysis and Its Applications With R Examples》英文第四版，