PI3000i Series HMI Installation Manual

TSBCC: Time Series-Based Congestion Control Algorithm for Wireless Network

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Application of the local fractional series expansion method and the variational iteration method to the Helmholtz equation involving local fractional derivative operators

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 。

InfluxData.Net 与InfluxDB v1.3.x和Kapacitor v1.0.0 API兼容 注意：该库很可能也可以与更新版本的TICK堆栈一样好，但是尚未针对它们进行过测试。 InfluxData.Net是可移植的.NET库，用于访问数据库和处理工具的REST API。 该库支持.Net Framework v4.6.1和.Net Standard v2.0（这意味着.Net Core 2.0）。 InfluxDB是的的数据存储层，它是一个开源的端到端平台，用于大规模管理时间序列数据。 Kapacitor是一个数据处理引擎。 它可以处理来自InfluxDB的流（订阅

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