網路異常檢測維度

Ⅰ vivo手機提示WiFi網路異常無法上網，怎麼辦

手機連接WiFi正常但不能上網的處理方法如下：

1、查看狀態欄是否有WiFi圖標，或進入設置--WLAN，查看是否已成功連接WiFi。另外進入設置--其他網路與連接--私人DNS，查看是否設置了私人DNS，如有開啟，建議將私人DNS設置為關閉再重試。

2、請對比其它手機連接相同WiFi是否正常，確認是WiFi還是手機原因。如是WiFi原因，請重啟無線路由器查看。部分公共WiFi需要通過瀏覽器認證後才能聯網。
3、請進入i管家--流量管理/流量監控--聯網管理--WLAN--開啟軟體聯網許可權。
4、如果手機距離路由器較遠，雖然顯示有WiFi信號，但實際可能無法上網，建議調整手機與路由器之間的距離後再嘗試。
5、進入設置--系統管理--備份與重置--重置網路設置--重置設置，再使用查看。
註：重置網路設置會清除WLAN、移動數據網路、藍牙等連接記錄；雙卡時需選擇對應的SIM卡。
6、若手機端沒有「重置設置」菜單選項時，可進入設置--系統管理/更多設置--備份與重置/恢復出廠設置--還原所有設置。

註：還原所有設置不會刪除任何數據或媒體文件，僅會還原手機的所有設置，部分第三方應用帳號需要重新登錄，請確認不影響軟體使用後再進行操作。為了您的數據安全，操作前建議您提前備份手機數據。（可以進入雲服務--設備雲備份--備份數據類型--系統數據--返回--立即備份可備份部分系統設置和桌面布局；雲服務--數據同步--打開WLAN、藍牙等可將數據同步到雲服務）

7、若以上方法未能解決，請提前備份好手機數據，攜帶手機前往vivo客戶服務中心檢測處理。（vivo客戶服務中心地址及聯系電話查詢方式：進入「vivo官網/vivo商城」APP--我的--服務網點或點擊此鏈接進入，選擇您當前所在的城市即可獲取。）

溫馨提示：建議前去時攜帶相關購機憑證（如：購機發票/保修卡/身份證），提前電話咨詢服務中心工作人員，確保工作人員在正常上班時間再前往，避免空跑，往返路上注意安全。

Ⅱ 大數據科學家需要掌握的幾種異常值檢測方法

引言

異常值檢測與告警一直是工業界非常關注的問題，自動准確地檢測出系統的異常值，不僅可以節約大量的人力物力，還能盡早發現系統的異常情況，挽回不必要的損失。個推也非常重視大數據中的異常值檢測，例如在運維部門的流量管理業務中，個推很早便展開了對異常值檢測的實踐，也因此積累了較為豐富的經驗。本文將從以下幾個方面介紹異常值檢測。

1、異常值檢測研究背景

2、異常值檢測方法原理

3、異常值檢測應用實踐

異常值檢測研究背景

異常值，故名思議就是不同於正常值的值。 在數學上，可以用離群點來表述，這樣便可以將異常值檢測問題轉化為數學問題來求解。

異常值檢測在很多場景都有廣泛的應用，比如：

1、流量監測

互聯網上某些伺服器的訪問量，可能具有周期性或趨勢性：一般情況下都是相對平穩的，但是當受到某些黑客攻擊後，其訪問量可能發生顯著的變化，及早發現這些異常變化對企業而言有著很好的預防告警作用。

2、金融風控

正常賬戶中，用戶的轉賬行為一般屬於低頻事件，但在某些金融詐騙案中，一些嫌犯的賬戶就可能會出現高頻的轉賬行為，異常檢測系統如果能發現這些異常行為，及時採取相關措施，則會規避不少損失。

3、機器故障檢測

一個運行中的流水線，可能會裝有不同的感測器用來監測運行中的機器，這些感測器數據就反應了機器運行的狀態，這些實時的監測數據具有數據量大、維度廣的特點，用人工盯著看的話成本會非常高，高效的自動異常檢測演算法將能很好地解決這一問題。

異常值檢測方法原理

本文主要將異常值檢測方法分為兩大類：一類是基於統計的異常值檢測，另一類是基於模型的異常值檢測。

基於統計的方法  

基於模型的方法

1、基於統計的異常值檢測方法

常見的基於統計的異常值檢測方法有以下2種，一種是基於3σ法則，一種是基於箱體圖。

3σ法則  

箱體圖

3σ法則是指在樣本服從正態分布時，一般可認為小於μ-3σ或者大於μ+3σ的樣本值為異常樣本，其中μ為樣本均值，σ為樣本標准差。在實際使用中，我們雖然不知道樣本的真實分布，但只要真實分布與正太分布相差不是太大，該經驗法則在大部分情況下便是適用的。

箱體圖也是一種比較常見的異常值檢測方法，一般取所有樣本的25%分位點Q1和75%分位點Q3，兩者之間的距離為箱體的長度IQR，可認為小於Q1-1.5IQR或者大於Q3+1.5IQR的樣本值為異常樣本。

基於統計的異常檢測往往具有計算簡單、有堅實的統計學基礎等特點，但缺點也非常明顯，例如需要大量的樣本數據進行統計，難以對高維樣本數據進行異常值檢測等。

2、基於模型的異常值檢測

通常可將異常值檢測看作是一個二分類問題，即將所有樣本分為正常樣本和異常樣本，但這和常規的二分類問題又有所區別，常規的二分類一般要求正負樣本是均衡的，如果正負樣本不均勻的話，訓練結果往往會不太好。但在異常值檢測問題中，往往面臨著正（正常值）負（異常值）樣本不均勻的問題，異常值通常比正常值要少得多，因此需要對常規的二分類模型做一些改進。

基於模型的異常值檢測一般可分為有監督模型異常值檢測和無監督模型異常值檢測，比較典型的有監督模型如oneclassSVM、基於神經網路的自編碼器等。 oneclassSVM就是在經典的SVM基礎上改進而來，它用一個超球面替代了超平面，超球面以內的值為正常值，超球面以外的值為異常值。

經典的SVM  

1

 基於模型的方法

2

基於神經網路的自編碼器結構如下圖所示。

自編碼器（AE）

將正常樣本用於模型訓練，輸入與輸出之間的損失函數可採用常見的均方誤差，因此檢測過程中，當正常樣本輸入時，均方誤差會較小，當異常樣本輸入時，均方誤差會較大，設置合適的閾值便可將異常樣本檢測出來。但該方法也有缺點，就是對於訓練樣本比較相近的正常樣本判別較好，但若正常樣本與訓練樣本相差較大，則可能會導致模型誤判。

無監督模型的異常值檢測是異常值檢測中的主流方法，因為異常值的標注成本往往較高，另外異常值的產生往往無法預料，因此有些異常值可能在過去的樣本中根本沒有出現過， 這將導致某些異常樣本無法標注，這也是有監督模型的局限性所在。 較為常見的無監督異常值檢測模型有密度聚類（DBSCAN）、IsolationForest（IF）、RadomCutForest（RCF）等，其中DBSCAN是一種典型的無監督聚類方法，對某些類型的異常值檢測也能起到不錯的效果。該演算法原理網上資料較多，本文不作詳細介紹。

IF演算法最早由南京大學人工智慧學院院長周志華的團隊提出，是一種非常高效的異常值檢測方法，該方法不需要對樣本數據做任何先驗的假設，只需基於這樣一個事實——異常值只是少數，並且它們具有與正常值非常不同的屬性值。與隨機森林由大量決策樹組成一樣，IsolationForest也由大量的樹組成。IsolationForest中的樹叫isolation tree，簡稱iTree。iTree樹和決策樹不太一樣，其構建過程也比決策樹簡單，因為其中就是一個完全隨機的過程。

假設數據集有N條數據，構建一顆iTree時，從N條數據中均勻抽樣(一般是無放回抽樣)出n個樣本出來，作為這顆樹的訓練樣本。

在樣本中，隨機選一個特徵，並在這個特徵的所有值范圍內（最小值與最大值之間）隨機選一個值，對樣本進行二叉劃分，將樣本中小於該值的劃分到節點的左邊，大於等於該值的劃分到節點的右邊。

這樣得到了一個分裂條件和左、右兩邊的數據集，然後分別在左右兩邊的數據集上重復上面的過程，直至達到終止條件。 終止條件有兩個，一個是數據本身不可再分(只包括一個樣本，或者全部樣本相同)，另外一個是樹的高度達到log2(n)。 不同於決策樹，iTree在演算法裡面已經限制了樹的高度。不限制雖然也可行，但出於效率考慮，演算法一般要求高度達到log2(n)深度即可。

把所有的iTree樹構建好了，就可以對測試數據進行預測了。預測的過程就是把測試數據在iTree樹上沿對應的條件分支往下走，直到達到葉子節點，並記錄這過程中經過的路徑長度h(x)，即從根節點，穿過中間的節點，最後到達葉子節點，所走過的邊的數量(path length)。最後，將h(x)帶入公式，其中E(.)表示計算期望，c(n)表示當樣本數量為n時，路徑長度的平均值，從而便可計算出每條待測數據的異常分數s(Anomaly Score)。異常分數s具有如下性質：

1）如果分數s越接近1，則該樣本是異常值的可能性越高；

2）如果分數s越接近0，則該樣本是正常值的可能性越高；

RCF演算法與IF演算法思想上是比較類似的，前者可以看成是在IF演算法上做了一些改進。針對IF演算法中沒有考慮到的時間序列因素，RCF演算法考慮了該因素，並且在數據樣本采樣策略上作出了一些改進，使得異常值檢測相對IF演算法變得更加准確和高效，並能更好地應用於流式數據檢測。

IF演算法

RCF演算法

上圖展示了IF演算法和RCF演算法對於異常值檢測的異同。我們可以看出原始數據中有兩個突變異常數據值，對於後一個較大的突變異常值，IF演算法和RCF演算法都檢測了出來，但對於前一個較小的突變異常值，IF演算法沒有檢測出來，而RCF演算法依然檢測了出來，這意味著RCF有更好的異常值檢測性能。

異常值檢測應用實踐

理論還需結合實踐，下面我們將以某應用從2016.08.16至2019.09.21的日活變化情況為例，對異常值檢測的實際應用場景予以介紹：

從上圖中可以看出該應用的日活存在著一些顯著的異常值（比如紅色圓圈部分），這些異常值可能由於活動促銷或者更新迭代出現bug導致日活出現了比較明顯的波動。下面分別用基於統計的方法和基於模型的方法對該日活序列數據進行異常值檢測。

基於3σ法則（基於統計）

RCF演算法（基於模型）

從圖中可以看出，對於較大的突變異常值，3σ法則和RCF演算法都能較好地檢測出來， 但對於較小的突變異常值，RCF演算法則要表現得更好。

總結

上文為大家講解了異常值檢測的方法原理以及應用實踐。綜合來看，異常值檢測演算法多種多樣 ，每一種都有自己的優缺點和適用范圍，很難直接判斷哪一種異常檢測演算法是最佳的， 具體在實戰中，我們需要根據自身業務的特點，比如對計算量的要求、對異常值的容忍度等，選擇合適的異常值檢測演算法。

接下來，個推也會結合自身實踐，在大數據異常檢測方面不斷深耕，繼續優化演算法模型在不同業務場景中的性能，持續為開發者們分享前沿的理念與最新的實踐方案。

Ⅲ 網路異常怎麼檢查

查看區域網內其他電腦的網路異常，方法如下：
1、在查看其他工作機組之前，先要知道自己的計算機在區域網中所在的工作組，右鍵-計算機-屬性-計算機名，會在界面中看到自己的計算機名和工作組，若想要更改，直接點擊下方的更改，就會彈出如圖右側中界面進行更改；
2、知道了自己所在的工作組後，就去查看其他工作機組了，進入網上鄰居，點擊左側欄中的「查看工作組計算機」就會進入到自己所在的工作組了，可以看到同組中的其他計算機；
3、當然一個區域網中不只有一個工作組，可以下拉上面的地址欄，如圖選擇「整個網路」，可以看到整個網路中的網路，這里只有一個network；
4、進入這個network，可以看到區域網中的所有工作組；
5、想進入哪個工作組，只需雙擊進入就可以看到其他工作組中的工作計算機。

Ⅳ 寬頻端到端檢測異常怎麼辦

寬頻端到端檢測異常是指在進行寬頻網路質量測試時，檢測結果顯示某些方面的性能不符合標准。遇到這種情況，您可以採取以下一些步驟來解決問題：

• 重啟路由器和數據機：將路由器和數據機斷電並等待數秒鍾後再重新連接，這可能有助於恢復正常工作。

• 檢查物理連接：確保所有網線都正確連接，並且沒有松動或損壞的地方。

• 更換電纜或設備：如果發現網線出現問題鬧搏，則嘗試更換新的網線。如果路由器或數據機損壞，則需要更換設備。

• 聯系運營商：如果您的網路仍然存在問題，請聯系您的互聯網服務提供商（ISP），他們可液仔祥能需要對網路進行進一步診斷，並解決問題。

• 優化網路配置：您可以調整路由器和數據機的設置，以優化網路配置並提高網路性能。這可能包括更改頻段、升級軟體和戚猛購買更強大的設備等。

總之，當您的寬頻端到端檢測異常時，您應該首先嘗試簡單的故障排除方法，如重啟設備和檢查物理連接。如果無法解決問題，則需要聯系您的互聯網服務提供商以獲取進一步的支持，並可能需要更換設備或進行其他網路優化。

Ⅳ 網路異常,請檢查網路900

針對你所提出的網路異常問題，可以使用系統自帶的網路修復功能，以windows7為例操作步驟如下所示:

1、在右下方任務欄中點擊出現紅叉的電腦圖標，在點擊打開網路和共享頃租中和冊心。

Ⅵ 手機總出現網路異常請檢查怎麼解決

手機總是出現網路異常，一般情況是網路運營商的終端問題 建議解決方法：把手機調為離線模式，再開啟標准模式，基本可以解決問題，不用關機再開機的，要是還是不行，直接致電10086，客服人員會在3小時內給你聯系解決。

Ⅶ 交通無線網網路狀態檢測異常

可能有以下幾種原因：
1、無線網路本身有問題
如果發現手機無線網路連接上但上不了網，那麼我們首先需要檢查下無線網路是否有問題，如果是無線路由器用戶，請檢查下能否使用電腦上網，如果電腦可以上網，那麼說明網路是沒有問題的，接寫來可以檢查下無線網路設置是否有問題，如果依舊無法解決，請往下看。
2、無線網路密碼輸入錯誤
為了保證無線網路安全，如今家庭用的無線路由器網路都有無線密碼，手機要連接無線網路，必須需要輸入正確的無線密碼進行連接，這樣才可以正常使用，如果你發現無法連接網路，或者某些時候顯示連接上，但上不了網，您不妨在Wifi設置中，斷開網路連接，之後再輸入密碼連接試試。
3、無線路由器設置了高級安全模式
有些用戶為了保證自己的WiFi網路不被人蹭網或破解，通常會加入高級安全設置，比如在路由器里設置了IP或者MAC綁定功能，該功能一旦開啟後，只有在路由器設置的指定電腦或手機才能正常上網，也就是如果你的手機沒有得到綁定，那麼即使手機上顯示成功連接上網路也是上不了網的，除非你的手機得到了路由器的綁定。
4、無法獲取到無線網路DNS地址與IP地址
如果出現你和朋友連接同一個WiFi對方能上網但你卻不能上的情況，那很有可能跟你的手機設置有關，這種情況往往是手機無法正常獲取無線網路的IP地址和DNS地址導致的，這種情況網友們可到網上查詢相關設置教程進行解決。
5、離無線網路源較遠
很多時候，當我們距離無線網路的源頭較遠時，盡管能連接上WiFi，但往往是上不了網或者上網速度很龜速的，這種情況可以嘗試走進無線網路信號源近一些進行解決。

Ⅷ 騰訊會議顯示網路異常,請檢查網路設置

1、寬頻問題，用戶可以試試換自己的4g網。

2、設備不支持，用戶可以在手機上或者電腦上重新下載。

3、手機運行問題，用戶可以重啟下在登進去看看。

4、不是在官方渠道下載的導致下載的文件有些破損，用戶重新在手機自帶的應用商店下載即可。

網路異常解決辦法：

工具/原料：

華為P40。

EMUI10.0。

騰訊會議8.0.11。

1、手機上打開騰訊會議。在騰訊會議主界面點擊頭像。