В прошлой статье я рассказывал про WhyTrend — open‑source инструмент, который не просто находит аномалии во временных рядах, а пытается объяснить, почему они произошли: собирает внешний контекст (новости, Hacker News, Wikipedia) и формирует объяснение со ссылками на источники. Если коротко: идея выросла из наблюдения, что находить аномалии мы научились отлично, а вот объяснять их до сих пор приходится вручную — гуглить, листать Reddit и Slack, собирать гипотезу самому.
Рубрика «timeseries»
BM25 против эмбеддингов, Protocol против наследования: как рождался фреймворк WhyTrend
2026-08-03 в 10:14, admin, рубрики: data mining, llm, opensource, python, timeseries, архитектура, поиск информации, Программирование«O tempora, o mores!»
2020-09-05 в 6:39, admin, рубрики: Elixir/Phoenix, Erlang/OTP, open source, timeline, timeseriesДля протокола: заголовок я позаимствовал у Цицерона, в Oratio in Catilinam Prima in Senatu Habita.
В реальной жизни мы часто имеем дело с временны́ми интервалами. Свиданки с зубным врачом, бронирование гостиничных номеров, даже ежедневный обеденный перерыв: планирование всего этого — задача подгонки временно́го интервала в ряд других временны́х интервалов.
Гнев, торг и депрессия при работе с InfluxDB
2019-04-22 в 14:51, admin, рубрики: influxdb, sql, timeseries, Администрирование баз данных, базы данных временных рядов, Разработка веб-сайтов, хранилища данных
Если использовать БД временных рядов (timeseries db, wiki) как основное хранилище для сайта со статистикой, то вместо решения задачи можно получить много головной боли. Я работаю над проектом, где используется такая база, и иногда InfluxDB, о которой пойдет речь, преподносила вообще неожиданные сюрпризы.
Читать полностью »