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Metis异常检测算法源码概要

端木承业

2023-12-01

算法源码目录

以下算法目录都在此目录下
/Metis-0.3.0/time_series_detector/ 时间序列异常检测学件目录

算法层目录

/time_series_detector/algorithm/

基于指数移动平均算法（EWMA）

ewma.py 基于指数加权移动平均控制图（EWMA）理论，参考</

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1.7.5.2 异常检测

异常值检测架构概述。 { "event_log_path": "..." } event_log_path (optional, string) 指定异常事件日志的路径。返回上一级
1.2.2.15 异常检测

异常值检测和逐出是动态确定上游群集中，某些主机是否正在执行不同于其他主机的过程，并将其从正常负载平衡集中移除。性能可能会受到不同程度的影响，例如连续的故障，时间成功率，时间延迟等。异常检测是被动健康检查的一种形式。 Envoy还支持主动健康检查。被动和主动健康检查可以一起使用或独立使用，形成整体上游健康检查解决方案的基础。逐出算法取决于异常值检测的类型，弹出或者以行内（例如在连续5xx的情况
字符编码检测算法

问题内容：我正在寻找一种检测文档中字符集的方法。我一直在这里阅读Mozilla字符集检测实现：通用字符集检测我还找到了一个名为jCharDet的Java实现： JCharDet 这两个都是基于使用一组静态数据进行的研究。我想知道的是，是否有人成功使用了其他实现？您是否采用了自己的方法，如果是的话，您用来检测字符集的算法是什么？任何帮助，将不胜感激。我既不是通过Google寻找现有方法的清单
1.7.5.1.4 异常值检测

{ "consecutive_5xx": "...", "consecutive_gateway_failure": "...", "interval_ms": "...", "base_ejection_time_ms": "...", "max_ejection_percent": "...", "enforcing_consecutive_5xx" : "...",
Metis

Metis 这个名字取自希腊神话中的智慧女神墨提斯（Metis），它是一系列AIOps领域的应用实践集合。主要解决在质量、效率、成本方面的智能运维问题。当前版本开源的时间序列异常检测学件，是从机器学习的角度来解决时序数据的异常检测问题。时间序列异常检测学件的实现思路是基于统计判决、无监督和有监督学习对时序数据进行联合检测。通过统计判决、无监督算法进行首层判决，输出疑似异常，其次进行有监督模型判决
异常检测与处理

异常检测与处理 [MCE] mce=off 彻底禁用MCE(CONFIG_X86_MCE) [MCE] mce=dont_log_ce 不为已纠正错误(corrected error)记录日志。 [MCE] mce=容错级别[,超时] 容错级别(还可通过sysfs设置)： 0 在出现未能纠正的错误时panic，记录所有已纠正的错误 1(默认值) 在出现未能纠正的错误时panic或SIGBUS，记录
异常 / 概括

我们已经讨论了try..except和try..finally语句的用法。我们还学习了如何创建我们自己的异常类型和如何引发异常。接下来，我们将探索Python标准库。
检测物体中的异常

基本模式学习和检测各种异常。谢谢你。

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