时间序列的模式挖掘是搞算法的朋友迟早要踩的一坑。golang 高级编程这块内容挺扎实，尤其是工业设备产生的那种高频时序数据，资料里提到的像ARIMA、GARCH这些老朋友不用多说，做预测的都绕不开。

分类那块讲得也还不错，提到了SAX、相似度匹配啥的，基本是你日志、传感器数据会碰到的套路。你要是数据量大，推荐看看AutoPlait、HOD-1D这些切片算法，起来效率还蛮高。

还有频繁模式匹配那段，像MEON、motif方法也都有提，适合搞智能检测、状态识别这类项目。内容不空谈理论，都是直接上干货的风格，嗯，还附了不少链接，扩展阅读也挺方便。

如果你最近刚好在做设备预测维护、行为模式识别之类的，不妨瞄一眼这些资料，尤其是序列模式挖掘综述和时间序列挖掘算法研究，挺全的，思路也清晰。