异常检测是数据和机器学习中不可忽视的一部分，是在大量时序数据或高维数据时，了解和使用合适的检测方法重要。如果你对这个话题感兴趣，以下这些资源都挺不错的，你更好地理解和实现异常检测。
异常入侵检测技术探究这篇文章通过深入不同的入侵检测方法，你理解网络安全中的异常行为探测。点击查看。
对于时序数据的异常检测，pyculiarity是一个有用的工具，它支持各种时序数据的异常检测和可视化，你可以在这篇文章中找到详细的使用指南：点击查看。
如果你用的是 Matlab，可以试试iForest的异常检测代码。它是基于孤立森林算法，适用于大数据集的异常检测，下载链接：点击查看。
除了这些，还有多与异常检测相关的文章，如《高维数据中的异常检测-综述异常检测方法》，以及《异常检测算法综述基于不同方法的异常探测分类》，都值得一读。
如果你做的是基于Django和Spark的项目，下面这篇文章了如何结合这两者来搭建异常检测系统：点击查看。总体来说，这些资源挺有参考价值的，尤其是对从事数据的同学。你能找到合适的工具和方法来提升工作效率！