一份持续更新的异常检测资源大全，汇总书籍、论文、视频和工具箱，覆盖传统方法与最新的 LLM、VLM 工作，适合快速入门和跟进前沿。

开箱即用的全栈监控平台，秒级采集指标并自动告警，内置机器学习异常检测，小团队也能低成本搭建可观测性。

低代码 AutoML 平台，几行 Python 代码就能完成分类、回归、聚类和异常检测的建模与调参，4.0 版改用 sklearn 原生引擎并加了 React 控制台。

高性能、低成本的时序数据库和监控方案，兼容 Prometheus、Graphite、InfluxDB 等协议，适合大规模指标采集与长期存储。

自动检测和修复真实数据集中标签错误、异常样本等质量问题，帮你在训练前把脏数据清理干净，提升模型效果。