时序数据异常检测

保序回归与金融时序数据

保序回归在回归问题中的作用是通过拟合一个单调递增或递减的函数，来保持数据点的相对顺序特性。一、保序回归的作用主要用于以下情况：1.有序数据：当输入数据具有特定的顺序关系时，保序回归可以帮助保持这种顺序关系。例如，时间序列数据、评级数据或排序数据等。2.无噪声数据：如果数据中存在噪声，即一些离群点或错误标记的数据点，保序回归可能会受到这些异常值的干扰。因此，保序回归更适用于相对干净且有序的数据。3.
bboysky45·2023-10-18 10:40

构建高性能物联网数据平台：EMQX和CnosDB的完整教程

CnosDB是一款高性能、高压缩率、高易用性的开源分布式时序数据库。主要应用场景为物联网、工业互联网、车联网和IT运维。所有代码均已在GitHub开源。
CnosDB·2023-10-18 09:52

Tdengine 时序数据库-安装与客户端连接

使用TDengine时序数据库的版本是2.4.0.0使用的安装RPM的安装方便安装TDengine-server-2.4.0.0-Linux-x64.rpm1.安装指令:rpm-ivhTDengine-server
大曲·蜗牛·2023-10-17 18:53

性能超越 Clickhouse | 物联网场景中的毫秒级查询案例

在工业物联网中，常见有以下几种设备时序数据的查询需求：案例1：查询某个设备最近的记录案例2：查询某个租户所有设备的最近一
DolphinDB智臾科技·2023-10-17 16:57

从实时数据库转战时序数据库，他陪伴 TDengine 从 1.0 走到 3.0

关于采访嘉宾在关胜亮的学生时代，“神童”这个称号如影随形，很多人初听时会觉得这个称谓略显夸张，有些人还会认为这是不是就是一种调侃，但是如果你听说过他的经历，就会理解这一称号的意义所在了。受到教师母亲的影响，关胜亮从记事起就“长”在了教室后排，提前开启了启蒙教育，这也使得他在四周岁直接就读了一年级。尽管所在村庄的教育条件非常有限，他仍然凭借着优异的成绩，在16周岁就进入了中国科学技术大学化学物理系，
涛思数据（TDengine）·2023-10-17 14:13

【论文阅读 10】Unsupervised Anomaly Detection for Surface Defects With Dual-Siamese Network

基于双孪生网络的表面缺陷无监督异常检测IEEETRANSACTIONSONINDUSTRIALINFORMATICS0.摘要在真实工业场景下，无监督异常检测面临挑战，因为少量的正常图像提供有限的区分信息
不菜不菜·2023-10-17 08:25

VARMA模型的原理与实现

文章目录1.多变量模型的基本思想2.VAR模型与VARMA模型3.VARMA模型的实现1.多变量模型的基本思想在现实和竞赛中，时序数据往往是多变量时间序列，我们往往需要借助除了时间之外的变量的帮助来完成预测
talle2021·2023-10-17 01:12

工业异常检测顶会论文及源码合集，含2023最新

为了更高效地解决工业场景中的这一问题，近年来工业异常检测出现了许多值得一看的突破性成果，我简单整理了一部分，今天就来和同学们分享分享。
深度之眼·2023-10-17 00:10

异常检测 线性相关办法

本文将会用这两种典型的线性相关分析方法进行异常检测。需要明确的是，这里有两个
noob鸽·2023-10-16 22:27

LSTM-代码讲解（股票预测）

目录前言：一、代码讲解1导入相关资源包2定义模型结构3制作数据集4模型训练5测试与保存结果前言：学习LSTM代码之前要先了解LSTM模型解决什么问题，简而言之，LSTM是RNN的升级版，擅长挖掘时序数据中的信息
打灰人·2023-10-16 16:11

从实时数据库转战时序数据库，他陪伴 TDengine 从 1.0 走到 3.0

作者|尔悦采访嘉宾|关胜亮关于采访嘉宾在关胜亮的学生时代，“神童”这个称号如影随形，很多人初听时会觉得这个称谓略显夸张，有些人还会认为这是不是就是一种调侃，但是如果你听说过他的经历，就会理解这一称号的意义所在了。受到教师母亲的影响，关胜亮从记事起就“长”在了教室后排，提前开启了启蒙教育，这也使得他在四周岁直接就读了一年级。尽管所在村庄的教育条件非常有限，他仍然凭借着优异的成绩，在16周岁就进入了中
涛思数据（TDengine）·2023-10-16 11:52

TDengine 签约中石化，支撑八大油田 PCS 系统

近日，TDengine成功签约中国石化PCS一级部署时序数据库项目。
涛思数据（TDengine）·2023-10-16 11:45

从一到无穷大 #18 时序数据库运营SLI思考

公有云时序数据库SLA运营商产品每服务周期服务可用率不低于99.9%衡量服务不可用数据指标从采集到用户可查询的延时阿里云TSDB[1]✅当某一分钟内，客户所有试图与指定的云数据库实例建立连接的连续尝试均失败
李兆龙的博客·2023-10-15 18:12

R语言——基础（赋值、输入、截取数据中的一段数据、缺失值处理）

1将时间序列数据赋值a、调用c函数并将6个时序数据赋值给price；b、调用ts函数，指定price为时序变量，并设置起始时间为2015年1月，频率为12；c、输出结果为JanFebMarAprMayJun20151018266353172
维生素软糖·2023-10-15 15:24

【CNN-GRU预测】基于卷积神经网络-门控循环单元的单维时间序列预测研究（Matlab代码实现）

CNN主要用于处理图像数据，而GRU则适用于处理时序数据。将这两种模型结合起来可以有效地进行单维时间序列预测。在使用CNN-G
长安程序猿·2023-10-15 12:11

如何利用IP地址定位保护网络安全？

以下是如何利用IP地址定位来保护网络安全的一些方法：异常检测和入侵检测：监控网络上的IP地址流量，定位异常活动，如大规模的连接尝试、不寻常的数据传输、异常的登录行为等。
IP数据云官方·2023-10-15 09:02

树模型（一）孤立森林

孤立森林（IsolationForest）算法是西瓜书作者周志华老师的团队研究开发的算法，一般用于结构化数据的异常检测。
湿物男·2023-10-14 21:31

异常检测-T² (Hotelling‘s T-squared) 统计量和SPE (Squared Prediction Error) 统计量

T²统计量和SPE统计量一、T²(Hotelling'sT-squared)统计量:二、SPE(SquaredPredictionError)统计量:基于主成分分析(PCA)的故障诊断是一种常见的统计方法，用于检测和识别过程中的异常情况。在这种方法中，T²(Hotelling’sT-squared)统计量和SPE(SquaredPredictionError)统计量是两个核心指标。一、T²(Hot
幸福右手牵·2023-10-14 18:45

第9章+时序数据

第9章时序数据importpandasaspdimportnumpyasnp一、时序的创建1.四类时间变量现在理解可能关于③和④有些困惑，后面会作出一些说明名称描述元素类型创建方式①Datetimes（
lukem44·2023-10-14 14:16

时序数据库InfluxDB

时序数据库InfluxDB一、什么是InfluxDB？InfluxDB是一款用Go语言编写的开源分布式时序、事件和指标数据库，无需外部依赖。
大数据开发工程师-宋权·2023-10-14 06:15

时序数据库influxdb安装使用教程

Influxdb数据库下载开源只支持单机版https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.7.3_windows_amd64.zip比如解压到D:\ProgramFiles\influxdb\influxdb-1.7.3-1CMD进入这个目录，执行influxd即可启动（或者进入这个目录，双击执行influxd.exe）：出现如下页面说
Missmiaomiao·2023-10-14 05:08

InfluxDB入门

InfluxDB（时序数据库），常用的一种使用场景：监控数据统计。
Muscleape·2023-10-14 05:37

时序数据库InfluxDB了解

参考：https://blog.csdn.net/u014265785/article/details/126951221
祈心无尘·2023-10-14 05:06

数据可视化（学习笔记二）

本周主要学习内容：时序数据和比例数据二期学习内容【时序数据】时序数据：指任何随时间变化的数据，如天气温度在一天中各时间的变化、一年中12个月的营业额指标等。
庄周的梦蝶·2023-10-14 04:17

毕业设计-基于深度学习的网络流量异常检测系统

目录前言课题背景和意义实现技术思路一、网络流量检测与深度学习二、SDA算法模型的网络流量异常检测方法三、LSTM算法模型的网络流量异常检测方法实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备
HaiLang_IT·2023-10-14 03:40

自编码器Auto-Encoder

在时间序列异常检测场景下，异常对于正常来说是少
llurran·2023-10-13 06:48

Grafana使用mysql作为数据源图文详解

grafana是一款采用go语言编写的开源应用，主要用于大规模指标数据的可视化展现，是网络架构和应用分析中最流行的时序数据展示工具，目前已经支持绝大部分常用的时序数据库。
anyreason·2023-10-12 22:55

(二十八)项目实战|交易数据异常检测(三)-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)

文章原创,最近更新：2018-06-41.混淆矩阵课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪课程资料:这里所涉及到的练习资料creditcard.csv相关的链接以及密码如下:链接:https://pan.baidu.com/s/1APgU4cTAaM9zb8_xAIc41Q密码:xgg7这节课主要介绍什么叫混淆矩阵?混淆矩阵是由一个坐标系组成的,有x轴以及y轴,在x轴里面有0和1,在y
努力奋斗的durian·2023-10-12 02:21

高频时序数据仓库

天软课堂将在本周四添加新主题--天软超高频行情数据。针对市场上高频行情数据处理业务的相关痛点，直观的在线演示如何通过天软高频数仓及高性能计算能力，将其逐个击破，期待各位老师的参会。
Tinysoft_SH·2023-10-11 16:24

【毕业设计】机器学习恶意流量识别检测（异常检测） - 网络安全 信息安全

文章目录1简介1背景2恶意软件加密流量介绍2.1恶意软件分类2.2恶意软件加密通信方式3加密HTTPS流量解析3.1Https简介4流量解析4.1流量解析日志生成4.2流量解析日志中的数据关联4.3流量解析的证书日志5机器学习特征分类5.1构建4元组5.2特征提取5.2.1连接特征5.2.2SSL特征5.2.3证书特征6分类及预测效果7构建实时系统8关键代码9最后1简介Hi，大家好，这里是丹成学长
caxiou·2023-10-11 07:07

基于机器学习的异常检测与分析技术

传统的运维方式在监控、问题发现、告警以及故障处理等各个环节均存在明显不足，需要大量依赖人的经验，在数据采集、异常诊断分析、故障处理的效率等方面有待提高。本关键技术面对传统运维故障处理效率低、问题定位不准确、人力成本高三大痛点，将人工智能与运维相结合，由AI逐步取代人力决策，通过机器学习方法，快速给出决策建议或提前规避故障，实现网云业务智能分析和优化，从而极大提高运维生产力。总体来说智能运维比传统运
我爱Python数据挖掘·2023-10-11 06:00

使用TDengine时序数据库的介绍以及系统整合

目录一、如何使用安装目录介绍数据文件查看和备份客户端连接sql使用二、系统整合Java连接配置Demo示例三、对采集点、超级表、子表和设备等关系进行维护一、如何使用安装目录介绍目录/文件说明/usr/local/taos/binTDengine可执行文件目录。其中的执行文件都会软链接到/usr/bin目录下。/usr/local/taos/driverTDengine动态链接库目录。会软链接到/u
鱼大虾·2023-10-10 17:32

TDengine时序数据库性能测试

前言TDengineDatabase官方及社区里有一些性能测试对比案例，不过发布的都比较早，其使用的版本都是早期低版本。本次测试参考官方提测的《使用taosdemo对TDengine进行性能测试》文章进行。因教程中的TDengine测版本较低，文章内容未进行更新，本次测试将使用2.6.0.28版本测试。taosBenchmark是TDengine专门为测试数据库开发的一个应用程序，用于对TDeng
Yoncho·2023-10-10 17:01

时序数据库 TDengine 3.0 参数体系使用方式汇总

在日常使用TDengine时，参数是用户们无法绕开的重要一环。深入了解参数的属性，生效范围，查询更改方式等会让我们在使用数据库的过程中更加节时高效，也有助于我们更加深入地理解数据库的架构体系。在3.0版本中，TDengine对参数做了更好的分类，也提供了几个十分方便的查询入口。首先，我们来看下它们的使用方式——参数分级集群级别参数：SHOWCLUSTERVARIABLES;代表集群搭建时，必须要保
涛思数据（TDengine）·2023-10-10 17:30

TDengine时序数据库的简单使用

但时间积累后现在数据达到了百万级数据，导致查询很慢，综合考虑下，决定使用这个时序数据库来存入数据。关于TDengine详情，可去官网https://docs.taosdata.com/查看。
qianQueen·2023-10-10 17:28

TDengine 时序性数据库为什么海量数据下不卡顿呢

前言TDengine是一款高性能、分布式、支持SQL的时序数据库学习新知识，无非就是搞懂他是什么，能解决什么痛点，该如何快速入门功能介绍他是一个高性能、分布式、支持SQL的时序性数据库，这就是他的功能。
小二上酒8·2023-10-10 17:54

TDengine时序数据库学习使用

数据库要求：1.目前服务器只能在linux运行，先安装服务器版本v12.下载与v1完全匹配的客户端版本v1（客户端与服务器的版本号不匹配可能访问不了服务器）第一步安装安装服务器注意，安装教程：使用安装包立即开始|TDengine文档|涛思数据!软件下载地址：所有下载链接-TDengine|涛思数据服务端安装后进入数据库命令：taos启动服务器和查看服务状态(看到active状态即为正常运行):查看
Stephanie_1·2023-10-10 17:51

异常检测Task4

基于相似度的方法基于距离的度量基于密度的度量概述“异常”通常是一个主观的判断，什么样的数据被认为是“异常”的，需要结合业务背景和环境来具体分析确定。  实际上，数据通常嵌入在大量的噪声中，而我们所说的“异常值”通常指具有特定业务意义的那一类特殊的异常值。噪声可以视作特性较弱的异常值，没有被分析的价值。噪声和异常之间、正常数据和噪声之间的边界都是模糊的。异常值通常具有更高的离群程度分数值，同时也更具
penta_ever·2023-10-10 12:14

Tsfresh 时序数据特征挖掘 特征算子简介

本篇介绍现有主要算子含义和使用注意是想基础算子简单复合算子一.本身无时序概念算子二.本身有时序概念算子复杂复合算子一些使用感悟和补充懂的都懂,下文算子基本按照源码顺序罗列.如果有其他关于tsfresh的问题,欢迎留言讨论,后续可能会再写tsfresh的其他系列文章.部分算子示例:github_jupyter_notenook基础算子1.sum_values(x)2.median(x)3.mean(
Y_hero·2023-10-10 10:01

【 Edge Impulse平台】相关介绍

本文章介绍EdgeImpulse平台数据训练的过程关于平台的一些操作，请参考：【ESP32+EdgeImpulse平台】运行AI算法模拟多传感器数据融合实现异常检测”目录1.传感器数据融合前言2.参考资料
Intoxicated_Rookie·2023-10-09 20:28

吴恩达机器学习（十九）—— 异常检测

1.问题的动机2.高斯分布3.算法4.开发和评价异常检测系统5.异常检测与监督学习对比6.选择特征7.多元高斯分布8.使用多元高斯分布进行异常检测1.问题的动机  异常检测是机器学习算法的一个常见应用，
大彤小忆·2023-10-09 16:44

异常检测-高维异常

维度诅咒不止给异常检测带来了挑战，对距离的计算，聚类都带来了难题。
Q_cy·2023-10-09 16:19

Docker搭建时序数据库Influxdb

InfluxDB是一款用Go语言编写的开源分布式时序、事件和指标数据库，无需外部依赖。该数据库现在主要用于存储涉及大量的时间戳数据，如DevOps监控数据，APPmetrics,loT传感器数据和实时分析数据。docker安装Influxdb运行命令：dockerrun-p8086:8086-p8083:8083-eINFLUXDB_ADMIN_ENABLED=true-vinfluxdb:/va
褪色的记忆1994·2023-10-09 11:11

只要一条命令，K8s监控数据一键写入时序数据库

Kubernetes是当今流行的容器调度系统，已经成为很多软件系统的底座，而kubernetes的监控也有很多方案可选，阿里云InfluxDB®提供时序数据的长期稳定存储，同时集成了grafana可视化组件
阿里云数据库·2023-10-09 10:23

数据挖掘（异常检测）——线性方法

DataWhale组队学习2021.05组队学习系列笔记三异常检测（线性方法）大纲补充内容：一、PCA实现流程，设有m条n维数据：S1.将原始数据按列组成n行m列矩阵X；S2.将X的每一行进行零均值化，
EL33·2023-10-08 21:13

一文教你如何发挥好 TDengine Grafana 插件作用

作为当前最流行的图形化运维监控解决方案之一，Grafana提供了一个灵活易用的界面，可以连接多种不同的数据源，包括时序数据库（TimeSeriesDatabase）、云服务、监控系统等，然后从这些数据源中提取数据并实时地将其可视化
涛思数据（TDengine）·2023-10-08 18:41

用 TDengine 3.0 碰到“内存泄露”？定位问题原因很关键

众所周知，开源的时序数据库（TimeSeriesDatabase）TDengineOSS就是使用C语言进行底层自研的，也因此，针对内存泄露问题，我们的研发小伙伴也做了诸多研究和思考。
涛思数据（TDengine）·2023-10-08 18:11

TDengine+OpenVINO+AIxBoard，助力时序数据分类

其中时间序列数据分类是分析时序数据的常见任务之一。
涛思数据（TDengine）·2023-10-08 17:00

当 FineReport 遇见 CnosDB

随着大数据和物联网应用的快速发展，时序数据库成为了一种关键的数据存储和分析工具。
CnosDB·2023-10-08 04:47

万字解读｜怎样激活 TDengine 最高性价比？

自2022年下旬发布以来，经过我们不断地打磨优化之后，TDengine3.0在性能、功能、稳定性各个方面均有大幅提升，已经从一款时序数据库蜕变成为高性能、云原生、分布式的物联网、工业大数据平台。
涛思数据（TDengine）·2023-10-08 04:11
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