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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

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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 。

多态 Polymorph是一种工具，它允许在实时拦截的网络数据包上执行Python代码，从而有助于即时修改网络流量。 该框架可用于实时修改实现任何公共指定网络协议的网络数据包。 另外，它可以用于通过创建自定义抽象和字段来修改私有指定的网络协议。 安装 Polymorph是专门为在Linux操作系统上安装和运行而设计的。 在安装框架之前，必须安装以下要求： apt-get install build-essential python-dev libnetfilter-queue-dev tshark tcpdump python3-pip wireshark git 安装依赖项后，可以使用以

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