import numpy as np import pandas as pd import rrcf # Set parameters np.random.seed(0) n = 2010 d = 3 num_trees = 100 tree_size = 256 # Generate data X = np.zeros((n, d)) X[:1000,0] = 5 X[1000:2000,0] = -5 X += 0.01*np.random.randn(*X.shape) # Construct forest forest = [] while len(forest) < num_trees: # Select random subsets of points uniformly from point set ixs = np.random.choice(n, size=(n // tree_size, tree_size), replace=False) # Add sampled trees t

很简单的一个计算器代码，给新手练手看看的。

matlab普氏分析代码异常检测学习资源 （也称为“异常检测” ）是一个令人兴奋而又充满挑战的领域，其目的是识别与常规数据分布有偏差的偏远对象。 异常检测已被证明在许多领域至关重要，例如信用卡欺诈分析，网络入侵检测和机械单元缺陷检测。 该存储库收集： 书籍和学术论文 在线课程和视频 离群数据集 开源和商业图书馆/工具包 重点会议和期刊 更多项目将添加到存储库中。 请随时通过打开问题报告，提交请求请求或向我发送电子邮件@（）来建议其他关键资源。 享受阅读！ 目录 1.书籍和教程 1.1。 图书 Charu Aggarwal着：涵盖大部分异常值分析技术的经典教科书。 异常检测领域的人们必读。 Charu Aggarwal和Saket Sathe撰写：这是一本出色的入门书，可用于离群分析中的整体学习。 Hanjiawei和Micheline Kamber和Jian Pei撰写：第12章讨论了许多关键点的异常值检测。 1.2。 讲解 教程标题 会场 年 参考 材料 数据挖掘以进行异常检测 PKDD 2008年 离群值检测技术 ACM SIGKDD 2010年 异常检测：教程 ICDM 2011

在工业互联网的环境下，自动有效的异常检测方法对工业系统的安全、稳定生产具有重要的意义。传统的异常检测方法存在需要大量标注样本、不适应高维度时序数据等不足，提出一种基于LSTM自动编码机的工业系统异常检测方法。为克服现有方法依赖标注样本的不足，提出采用自动编码机，通过无监督的方式学习大量正常样本的特征和模式，在此基础上通过对样本进行重构和计算重构误差的方式进行异常检测。其次，为克服现有方法不适应高维度时序数据的不足，提出采用双向LSTM作为编码器，进而挖掘多维时序数据的潜在特征。基于一个真实造纸工业的数据集的实验表明，所提方法在各项指标上都对现有无监督异常检测方法有一定的提升，检测的总体精度达到了93.4%。

光伏系统热成像异常检测数据集（120张+代码），内含无人机航拍光伏电池板红外图像120张，以及matlab代码和相关文献，可学习上手或者自己研究！ 在光伏（PV）系统的使用寿命期间发生的故障可能导致能量损失，系统关闭以及可能的火灾风险。因此，检测异常和故障以控制系统的性能并确保其可靠性至关重要。与基于现场目视检查和/或电气测量设备的传统监测技术相比，无人机和红外热成像的结合显然为更快、更便宜的光伏监测提供了手段。然而，该领域的文献缺乏用于光伏故障检测的自动和可实施的算法，特别是使用原始航空热像仪，具有精确的性能评估。因此，我们的目的是建立一个全自动的在线监测框架。我们提出了一个分析框架，用于在线分析航空热成像的原始视频流。该框架集成了图像处理和统计机器学习技术。

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SAP 异常类的创建与使用示例(新增客制化方法十个) 取代文本方法 函数传出单行消息获取 获取消息表原数据给内表 获取系统消息 展示消息的表内容（直接赋值调用，是个弹窗展示） APPEND消息表内容 获取BAPI的return表原数据 接收文本表数据 将消息转换为单行值 BDC消息原数据获取赋值给表

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