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docs(docs): update docs
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dongdonglin(林向东)
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40455cff97
commit
95374f7a04
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@ -35,4 +35,4 @@
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6. 然后，你可以提交你的代码到 `dev` 分支。
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## 代码协议
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[BSD 3-Clause License](https://github.com/Tencent/Metis/master/LICENSE.TXT) 为Metis的开源协议，您贡献的代码也会受此协议保护。
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[BSD 3-Clause License](https://github.com/Tencent/Metis/blob/master/LICENSE.TXT) 为Metis的开源协议，您贡献的代码也会受此协议保护。
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@ -46,7 +46,7 @@ Metis is based on the BSD 3-Clause License, see for details: [LICENSE.TXT](LICEN
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## Contributing
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If you find a problem during use, please submit and describe via [https://github.com/Tencent/Metis/issues](issues) , you can also view other issues here and contribute code by resolving these issues.
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If you find a problem during use, please submit and describe via [https://github.com/Tencent/Metis/issues](https://github.com/Tencent/Metis/issues) , you can also view other issues here and contribute code by resolving these issues.
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If you are contributing your code for the first time, please read [CONTRIBUTING](CONTRIBUTING.md) to learn about our contribution process.
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116
README.md
116
README.md
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@ -1,58 +1,58 @@
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[Click me switch to English version](README.en.md)
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[](https://github.com/tencent/Metis/master/LICENSE.TXT)
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[](https://github.com/tencent/Metis/releases)
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[](https://github.com/tencent/Metis/pulls)
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**Metis** 这个名字取自希腊神话中的智慧女神墨提斯（Metis），它是一系列AIOps领域的应用实践集合。主要解决在质量、效率、成本方面的智能运维问题。当前版本开源的时间序列异常检测学件，是从机器学习的角度来解决时序数据的异常检测问题。
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时间序列异常检测学件的实现思路是基于统计判决、无监督和有监督学习对时序数据进行联合检测。通过统计判决、无监督算法进行首层判决，输出疑似异常，其次进行有监督模型判决，得到最终检测结果。检测模型是经大量样本训练生成，可根据样本持续训练更新。
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时间序列异常检测学件在织云企业版本中已覆盖 **20w+** 服务器，承载了 **240w+** 业务指标的异常检测。经过了海量监控数据打磨，该学件在异常检测和运维监控领域具有广泛的应用性。
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## 支持平台
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目前运行的操作系统平台如下：
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- 操作系统：Linux
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## 支持语言
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目前前后端支持的开发语言如下：
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- 前端：JavaScript、TypeScript
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- 后端：Python 2.7
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## 概览
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* [使用场景](docs/usecase.md)
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* [代码目录](docs/code_framework.md)
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* [代码架构](docs/architecture.md)
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## 安装指南
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* 初次安装时，请参考安装说明文档 [install.md](docs/install.md)
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## 使用指南
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* [WEB使用说明](docs/web_userguide.md)
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* [API使用说明](docs/api_userguide.md)
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## License
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Metis的开源协议为BSD 3-Clause License，详情参见 [LICENSE.TXT](LICENSE.TXT)。
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## 贡献代码
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如果您使用过程中发现问题，请通过 [https://github.com/Tencent/Metis/issues](issues) 来提交并描述相关的问题，您也可以在这里查看其它的 issue ，通过解决这些 issue 来贡献代码。
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如果您是第一次贡献代码，请阅读 [CONTRIBUTING](CONTRIBUTING.md) 了解我们的贡献流程，并提交 pull request 给我们。
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## 联系方式
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qq技术交流群1群：288723616。
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[Click me switch to English version](README.en.md)
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[](https://github.com/tencent/Metis/master/LICENSE.TXT)
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[](https://github.com/tencent/Metis/releases)
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[](https://github.com/tencent/Metis/pulls)
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**Metis** 这个名字取自希腊神话中的智慧女神墨提斯（Metis），它是一系列AIOps领域的应用实践集合。主要解决在质量、效率、成本方面的智能运维问题。当前版本开源的时间序列异常检测学件，是从机器学习的角度来解决时序数据的异常检测问题。
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时间序列异常检测学件的实现思路是基于统计判决、无监督和有监督学习对时序数据进行联合检测。通过统计判决、无监督算法进行首层判决，输出疑似异常，其次进行有监督模型判决，得到最终检测结果。检测模型是经大量样本训练生成，可根据样本持续训练更新。
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时间序列异常检测学件在织云企业版本中已覆盖 **20w+** 服务器，承载了 **240w+** 业务指标的异常检测。经过了海量监控数据打磨，该学件在异常检测和运维监控领域具有广泛的应用性。
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## 支持平台
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目前运行的操作系统平台如下：
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- 操作系统：Linux
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## 支持语言
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目前前后端支持的开发语言如下：
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- 前端：JavaScript、TypeScript
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- 后端：Python 2.7
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## 概览
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* [使用场景](docs/usecase.md)
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* [代码目录](docs/code_framework.md)
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* [代码架构](docs/architecture.md)
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## 安装指南
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* 初次安装时，请参考安装说明文档 [install.md](docs/install.md)
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## 使用指南
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* [WEB使用说明](docs/web_userguide.md)
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* [API使用说明](docs/api_userguide.md)
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## License
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Metis的开源协议为BSD 3-Clause License，详情参见 [LICENSE.TXT](LICENSE.TXT)。
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## 贡献代码
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如果您使用过程中发现问题，请通过 [https://github.com/Tencent/Metis/issues](https://github.com/Tencent/Metis/issues) 来提交并描述相关的问题，您也可以在这里查看其它的 issue ，通过解决这些 issue 来贡献代码。
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如果您是第一次贡献代码，请阅读 [CONTRIBUTING](CONTRIBUTING.md) 了解我们的贡献流程，并提交 pull request 给我们。
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## 联系方式
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qq技术交流群1群：288723616。
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