Visdom PyTorch可视化工具 本文翻译的时候把 略去了 Torch部分。 项目地址 一个灵活的可视化工具，可用来对于 实时，富数据的 创建，组织和共享。支持Torch和Numpy。 总览 基
学习适用于各种下游任务的通用时间序列表示在实际应用中很有价值。最近，不少研究人员试图利用计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)中自我监督对比学习(SSCL)方法来解决时间序列的表示问题。
Transformer在自然语言处理和计算机视觉领域表现优秀，但在时间序列预测方面不如线性模型。
时序数据广泛存在于零售、金融、制造业、医疗等多个领域，其中时序预测应用对于决策制定有着重要的意义。尽管深度学习方法在时序预测中取得了巨大进展，但其依旧遵循传统机器学习范式：针对特定数据集的特定预测任务（预测长度）训练相对应的模型。
鉴于模态和任务目标之间的共性，大语言模型（LLM）自然可以作为时间序列的基础模型。然而，先前的方法可能忽视了时间序列与自然语言对齐的一致性，导致未能充分利用LLM的潜力。
最近Transformer在统一建模方面表现出了很大的威力，是否可以将Transformer应用到时序异常检测上引起了很多学者的研究兴趣。最近来自阿里达摩院、上海交通大学的几位学者就近年来针对时间序列场景中的Transformer模型进行了汇总，在Arxiv上发表了一篇综述。综述涵盖了Transformer针对时序问题下的具体设计，包含预测、异常检测、分类等诸多工业界常用场景，并开源了代码，是非常不错的学习资料。
在Prometheus中，存储时间序列数据的是它自带的时间序列数据库，也被称为Prometheus存储引擎（Prometheus Storage Engine）。Prometheus存储引擎具有以下特点：
本文综述了时间序列数据中的通用表示学习方法，提出了一种新颖的分类方法，并讨论了其对提高学习表示质量的影响。文章全面回顾了各种神经网络架构、学习目标和数据相关技术，并总结了常用的实验设置和数据集。
Transformer 模型在自然语言处理和计算机视觉领域取得了巨大的成功，并成为了基础模型。然而，最近一些研究开始质疑基于Transformer的时间序列预测模型的有效性。这些模型通常将同一时间戳的多个变量嵌入到不可区分的通道中，并在这些时间标记上应用注意力机制来捕捉时间依赖关系。
本文综述了深度学习在时间序列预测中的应用，特别是在流行病预测领域。尽管深度学习在时间序列预测中表现出显著优势，但仍面临挑战，如时间序列不够长、无法利用积累的科学知识以及模型的解释性。
11月9日，云+社区技术沙龙“高效智能运维”圆满落幕。本期沙龙围绕运维展开了一场技术盛宴，从AIOps、Serverless DevOps、蓝鲸PaaS平台、K8S等分享关于业务运维的技术实践干货，同时带来腾讯海量业务自研上云实践，推动传统运维向云运维转型。下面是张戎老师关于机器学习算法在时间序列的异常检测，故障的根因分析，时间序列预测方面的应用的内容分享。
本文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。
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这篇论文的标题是「A decoder-only foundation model for time-series forecasting（用于时间序列预测的仅解码器基础模型）」。
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
https://towardsdatascience.com/the-time-series-transformer-2a521a0efad3
内容来源：和鲸社区 有效图表的重要特征： 在不歪曲事实的情况下传达正确和必要的信息。 设计简单，您不必太费力就能理解它。 从审美角度支持信息而不是掩盖信息。 信息没有超负荷。 01 关联 （Correlation） 关联图表用于可视化2个或更多变量之间的关系。也就是说，一个变量如何相对于另一个变化。 1、散点图（Scatter plot） 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。在 matplotlib 中，您可以使用 plt.scatte
这是一篇非常有意思的论文，它将时间序列分块并作为语言模型中的一个token来进行学习，并且得到了很好的效果。
时间序列数据在各个领域都普遍存在，使得时间序列分析变得至关重要。传统的时间序列模型是任务特定的，具有单一的功能和有限的泛化能力。最近，大型语言基础模型揭示了它们在跨任务迁移性、零次/少次学习和决策可解释性方面的出色能力。这一成功引发了人们探索基础模型以同时解决多个时间序列挑战的兴趣。
时间序列预测可以使用经典预测方法和深度学习方法。经典预测方法如ETS、ARIMA等为每个时间序列独立地拟合模型，而深度学习方法在给定的数据集中学习时间序列。
题图来自 Prometheus TSDB (Part 1): The Head Block[1]
PatchTSMixer 模型是由 Vijay Ekambaram、Arindam Jati、Nam Nguyen、Phanwadee Sinthong 和 Jayant Kalagnanam 在TSMixer: Lightweight MLP-Mixer Model for Multivariate Time Series Forecasting中提出的。
第4章 监控主机和容器 首先，我们将在每台主机上安装exporter，然后配置节点和Docker指标让Prometheus来抓取。基本主机资源监控 CPU 内存 磁盘 可用性 然后，我们利用收集的指标来构建一些聚合指标并保存为记录规则 最后，我们会简要介绍Grafana，并对收集的数据进行基本的可视化 回顾USE： 使用率（Utilization） 饱和度（Saturation） 错误（Error） USE方法可以概括为：针对每个资源，检查使用率、饱和度和错误。该方法对于监控那些受高使用率或饱和度的性能问题
预测是时间序列分析中最重要的一项任务之一。随着深度学习模型的快速发展，关于这个话题的研究工作数量也大幅增加。在深度学习模型中，Transformer在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音等应用领域取得了巨大成功。近期在时间序列中也取得了成功，这得益于其注意力机制可以自动学习序列中元素之间的联系，因此成为序列建模任务的理想选择。
作者 | Lukasz Mierzwa 译者 | 平川 策划 | 褚杏娟 我们使用 Prometheus 来监控构成我们全球网络的所有不同的硬件和软件。Prometheus 让我们可以随时度量其健康状况和性能，如果任何服务有任何问题，那么我们的团队在其成为问题之前就可以知道。 在写这篇文章的时候，我们运行着 916 个 Prometheus 实例，总共大约 49 亿个时间序列。下面的截图展示了确切的数值： 平均每个实例大约有 500 万个时间序列，但实际上，我们的实例有的非常小，有的非常大，最大的
首先，一个好的监控系统必须非常迅速的接收，处理和记录传入的数据，这里的每一微秒都很重要，一开始可能并不明显，但当你的系统变得非常庞大的时候，所有的微秒加起来即使不会变成几分钟也会变成很多秒。
您将学习如何使用Prophet（在R中）解决一个常见问题：预测公司明年的每日订单。
时间序列是记录动态系统测量值的主要数据类型，由物理传感器和在线过程（虚拟传感器）大量生成。因此，时间序列分析对于揭示可用数据中隐含的信息财富至关重要。随着图神经网络（GNNs）的最新进展，基于GNN的时间序列分析方法大幅增加。这些方法可以明确地建模时序和变量间的关系，而传统的和其他基于深度神经网络的方法则难以做到。在这项调查中，我们对图神经网络在时间序列分析中的应用进行了全面回顾（GNN4TS），涵盖了四个基本维度：预测、分类、异常检测和填补。我们的目标是指导设计师和从业者了解、构建应用程序，并推进GNN4TS的研究。首先，我们提供了一个全面的面向任务的GNN4TS分类法。然后，我们介绍和讨论代表性研究成果，并介绍GNN4TS的主流应用。最后，我们全面讨论了潜在的未来研究方向。这项调查首次汇集了大量关于基于GNN的时间序列研究的知识，突出了图神经网络在时间序列分析中的基础、实际应用和机遇。
时间序列数据日益成为现代应用的核心 - 想想物联网，股票交易，点击流，社交媒体等。随着从批量处理系统向实时系统的转变，有效捕获和分析时间序列数据可以使组织在竞争对手之前更好地检测和响应事件，或提高运营效率以降低成本和风险。使用时间序列数据通常与常规应用程序数据不同，您应该遵循最佳实践。本系列博客旨在提供这些最佳实践，帮助您在 MongoDB 上构建时间序列应用程序：
Prometheus是用于监控和可观察性的标准开源解决方案之一。 Prometheus于2012年起源于SoundCloud，迅速获得广泛采用，后来成为首批CNCF项目之一，第二个毕业项目（仅次于Kubernetes）。它被许多具有前瞻性思维的公司用于生产，包括DigitalOcean、Fastly和Weaveworks等重量级公司，并拥有自己的年度会议PromCon。
大家都知道预训练大型语言模型（LLMs）具有强大的表示学习能力和少样本学习，但要利用LLM处理时间序列，需要解决两个关键问题：
本文承接前文 Prometheus 监控架构 -- 生产级别，其中主要介绍Prometheus的远端TSDB存储 -- M3DB，包括M3DB集群部署及原理。
前面介绍了 Grafana 入门与部署、仪表盘 DashBoard 、Dashboard 变量、Panel 面板和Time series（时间序列）、添加动态参数相关的知识点，今天我将详细的为大家介绍Grafana 可视化面板 Heatmap 与 Gauge相关知识，希望大家能够从中收获多多！如有帮助，请点在看、转发朋友圈支持一波！！！
Grafana是一个开源指标分析和可视化套件。 它最常用于可视化基础设施和应用程序分析的时间序列数据，但许多应用于其他领域，包括工业传感器，家庭自动化，天气和过程控制。
X-CLIP 模型是由 Bolin Ni、Houwen Peng、Minghao Chen、Songyang Zhang、Gaofeng Meng、Jianlong Fu、Shiming Xiang、Haibin Ling 在扩展语言-图像预训练模型以用于通用视频识别中提出的。X-CLIP 是对视频的 CLIP 的最小扩展。该模型包括文本编码器、跨帧视觉编码器、多帧集成 Transformer 和视频特定提示生成器。
背景：随着数据量的不断积累，海量时序信息的处理需求日益凸显。作为时间序列数据分析中的重要任务之一，时间序列分类应用广泛且多样。时间序列分类旨在赋予序列某个离散标记。传统特征提取算法使用时间序列中的统计信息作为分类的依据。近年来，基于深度学习的时序分类取得了较大进展。基于端到端的特征提取方式，深度学习可以避免繁琐的人工特征设计。如何对时间序列中进行有效的分类,从繁芜丛杂的数据集中将具有某种特定形态的序列归属到同一个集合，对于学术研究及工业应用具有重要意义。
本文介绍一篇由清华大学软件学院机器学习组在时间序列预测方向的最新工作，该论文已被NeulPS 2023收录。
Pandas DataFrame通常用于处理时间序列数据。对于单变量时间序列，可以使用带有时间索引的 Pandas 序列。而对于多变量时间序列，则可以使用带有多列的二维 Pandas DataFrame。然而，对于带有概率预测的时间序列，在每个周期都有多个值的情况下，情况又如何呢？图(1)展示了销售额和温度变量的多变量情况。每个时段的销售额预测都有低、中、高三种可能值。尽管 Pandas 仍能存储此数据集，但有专门的数据格式可以处理具有多个协变量、多个周期以及每个周期具有多个样本的复杂情况。
欧洲航天局科学数据中心（the European Space Agency Science Data Center，简称ESDC）利用TimescaleDB扩展切换到用PostgreSQL来存储他们的数据。ESDC的各种数据，包括结构化的、非结构化的和时间序列指标在内接近数百TB，还有使用开源工具查询跨数据集的需求。
今年发布8月份发布的一篇有关长时间序列预测（SOTA）的文章，DLinear、NLinear在常用9大数据集（包括ETTh1、ETTh2、ETTm1、ETTm2、Traffic等）上MSE最低，模型单变量、多变量实验数据：
时间序列分析是一个重要领域，涵盖从天气预报和到使用心电图检测不规则心跳，再到识别异常软件部署等一系列广泛应用。
评估性能对预测模型的开发至关重要。交叉验证是一种流行的技术。但是在处理时间序列时，应该确保交叉验证处理了数据的时间依赖性质。在之前的文章中，我们也做过相应的介绍。
自监督学习（SSL）最近在很多深度学习任务上取得了优异的表现，它最显著的优点是可以减少对标签数据的依赖。基于预训练和微调策略，即使只有少量的标签数据也可以取得不错的效果。
例如，在环境科学中，时间序列分析有助于分析一个地区的土地覆盖/土地利用随时间的变化及其潜在驱动因素。它在气象研究中也很有用，可以帮助我们理解天气模式的时空变化（我将很快使用降雨数据演示一个这样的案例研究）。社会和经济科学在理解时间和空间现象的动态方面也极大受益，例如人口、经济和政治模式。
本文获文章作者授权翻译，转载需要注明来自公众号EAWorld 作者：Daniel Berman 译者：白小白 原题：Prometheus vs. Graphite: Which Should You Choose for Time Series or Monitoring原文：https://logz.io/blog/prometheus-vs-graphite/ 全文3742字，阅读约需要15分钟 任何系统、应用程序、产品或流程的关键性能指标之一是某些参数或数据点在一段时间内的表现。比如，如何在几秒钟
本文结合R语言，展示了异常检测的案例，主要内容如下： （1）单变量的异常检测 （2）使用LOF（local outlier factor，局部异常因子）进行异常检测 （3）通过聚类进行异常检测 （4）对时间序列进行异常检测 单变量异常检测 本部分展示了一个单变量异常检测的例子，并且演示了如何将这种方法应用在多元数据上。在该例中，单变量异常检测通过boxplot.stats()函数实现，并且返回产生箱线图的统计量。在返回的结果中，有一个部分是out，它结出了异常值的列表。更明确点，它列出了位于极值之外的胡须。
大多数现代开源AutoML框架并没有广泛地涵盖时间序列预测任务。本文中我们将深入地研究AutoML框架之一FEDOT，它可以自动化时间序列预测的机器学习管道设计。因此，我们将通过时间序列预测的现实世界任务详细解释FEDOT的核心正在发生什么。
时间序列预测领域在最近的几年有着快速的发展，比如N-BEATS、N-HiTS、PatchTST和TimesNet。
论文名称：ZoomNet: Part-Aware Adaptive Zooming Neural Network for 3D Object Detection
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