1. 基于统计的异常检测 Grubbs' Test Grubbs' Test为一种假设检验的方法,常被用来检验服从正太分布的单变量数据集(univariate data set)\(Y\) 中的单个异常值.若有异常值,则其必为数据集中的最大值或最小值.原假设与备择假设如下: \(H_0\): 数据集中没有异常值 \(H_1\): 数据集中有一个异常值 Grubbs' Test检验假设的所用到的检验统计量(test statistic)为 \[ G = \frac{\max |Y_i - \ove…

摘要:RRCF是亚马逊提出的一个流式异常检测算法,是对孤立森林的改进,可对时序或非时序数据进行异常检测.本文是我从事AIOps研发工作时所做的基于RRCF的时序异常检测方案. 1.      数据格式 将时间序列以滑动窗口的形式转换为d维空间点.例如对于时间序列[1,2,3,4,5,6,7,8],d=5,那么可以将该时间序列转换为4个空间点[(1,2,3,4,5),(2,3,4,5,6),(3,4,5,6,7),(4,5,6,7,8)].RCF以这样的高维空间点进行建模和检测. 2.     …

首先理解一下受检异常与非受检异常: 异常表示程序运行过程中可能出现的非正常状态,运行时异常表示虚拟机操作中可能遇到的异常,是一种常见的运行错误,只要程序设计的没有问题通常就不会发生.受检异常与程序的上下文环境有关,仍然可能因使用问题而引发.java编译器要求方法必须声明抛出可能发生的受检异常,但是并不要求抛出未被捕获的运行时异常. 转自https://blog.csdn.net/troubleshooter/article/details/78354757 受检异常为什么要转化为非受检异常:ht…

机器学习可以被用于时间序列预测. 在机器学习能使用之前,时间序列预测需要被重新转化成有监督学习.将一个序列组合成成对的输入输出序列. 在这篇教程中,你会发现如何通过使用机器学习算法将单变量和多变量的时间预测序列转化成有监督学习. 在看完这篇教程之后,你会知道: 1.如何写一个将时间序列的数据集转化成有监督学习的数据集的函数. 2.如何将机器学习用于一个单变量的时间序列. 3.如何将机器学习用于一个多变量的时间序列. 开始吧~ 时间序列vs有监督学习 开始之前,我们先来看看时间序列和有监督学习的数…

jvm调用默认的异常处理机制printStackTrace办法      欲了解更多异常处理.问题      捕获异常代码块出现继承关系 应该把被继承的异常放在子类异常块的后面 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdTAxMTIxODE1OQ==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt=""> th…

在Windows Communication Foundation (WCF)中,为了阻止服务的实现细节从服务的安全边界泄露,未知的异常不应该被发送至客服端.在WCF配置中将<serviceDebug>配置节的includeExceptionDetailInFaults属性的值显式设置为false后(或干脆不设置,因为False是默认值),即可达到此目的. 备注: includeExceptionDetailInFaults配置只用于未知的或未被处理的异常.对已知的异常(标有FaultCont…

博主之前参与的一个科研项目是用 LSTM 结合 Attention 机制依据作物生长期内气象环境因素预测作物产量.本篇博客将介绍如何用 keras 深度学习的框架搭建 LSTM 模型对时间序列做预测.所用项目和数据集来自:真实业界数据的时间序列预测挑战. 1 项目简单介绍 1.1 背景介绍 本项目的目标是建立内部与外部特征结合的多时序协同预测系统.数据集采用来自业界多组相关时间序列(约40组)与外部特征时间序列(约5组).课题通过进行数据探索,特征工程,传统时序模型探索,机器学习模型探索,深度学…

应用层级时空记忆模型(HTM)实现对实时异常流时序数据检测 Real-Time Anomaly Detection for Streaming Analytics Subutai Ahmad SAHMAD@NUMENTA.COM Numenta, Inc., 791 Middlefield Road, Redwood City, CA 94063 USA Scott Purdy SPURDY@NUMENTA.COM Numenta, Inc., 791 Middlefield Road, Red…

概述 一般情况下,企业级应用都对应着复杂的业务逻辑,为了保证系统的健壮,必然需要面对各种系统业务异常和运行时异常. 不好的异常处理方式容易造成应用程序逻辑混乱,脆弱而难于管理.应用程序中充斥着零散的异常处理代码,使程序代码晦涩难懂.可读性差,并且难于维护. 一个好的异常处理框架能为应用程序的异常处理提供统一的处理视图,把异常处理从程序正常运行逻辑分离出来,以至于提供更加结构化以及可读性的程序架构.另外,一个好的异常处理框架具备可扩展性,很容易根据具体的异常处理需求,扩展出特定的异常处理逻辑. 另…

Java开发人员做出的有关架构的最重要的决定之一便是如何使用Java异常模型.Java异常处理成为社区中讨论最多的话题之一.一些人认为Java语 言中的已检查异常(Checked Exceptions)是一次失败的尝试.本文认为错误并不在于Java模型本身,而在于Java库设计人员没有认识到方法失败的两个基本原因.本文提倡 思考异常情况的本质,并描述了有助于用户设计的设计模式.最后,本文讨论了异常处理在面向方面编程(Aspect Oriented Programming)模型中作为横切关注点(c…