Signal Intelligence（Signal Intelligence）提供restfulapi，以高效、用户友好的方式处理大量异常分析信号数据
sintel的Python项目详细描述
麻省理工学院从数据到人工智能实验室的开源项目。
在
烧结矿
Sintel（Signal Intelligence）提供Restful api，以一种高效且用户友好的方式处理大量的异常分析信号数据。在
- 许可证：MIT
- 发展状况：Pre-Alpha
- 主页：https://github.com/signals-dev/sintel
- 文件：
- http://mtv.lids.mit.edu/apidocs（夸张的用户界面风格）
- http://mtv.lids.mit.edu/redoc（恢复用户界面样式）
先决条件
请确保已在开发计算机上安装了以下所有先决条件：
- ^{str1}$Python（>；=3.0）-Sintel已经开发并运行在Python 3.6上。虽然不是严格要求，但强烈建议使用virtualenv，以避免干扰运行MTV的系统中安装的其他软件。为此，建议使用Anaconda python来维护虚拟环境。在
- Git-Download & Install Git。OSX和Linux机器通常已经安装了这个。在
- MongoDB（>；=3.6）-Download & Install MongoDB，并确保它在默认端口（27017）上运行。在
开始吧
快速安装
一旦您下载了Sintel存储库并安装了所有的先决条件，离运行应用程序只有几步之遥。要安装项目，请创建一个virtualenv并执行
$ make install
此命令将安装应用程序运行所需的所有依赖项。对于开发，请改为使用以下命令，它将安装一些附加的 代码链接和测试的依赖关系
^{pr2}$运行应用程序
请激活virtualenv，然后启动API服务器：
$ sintel run -v
去API游乐场（http://localhost:3000/apidocs）试试看。在
开发
运行以下命令进行开发
$ sintel run -E development -v
数据
命令make install或{sintel。在
使用Orion生成您自己的数据
您可以键入以下命令将数据从Orion更新为Sintel支持的格式。请注意，您可以在文件./sintel/config.yaml中配置mongodb。在
$ mtv update db -v
使用Docker部署
- 在
安装Docker和{a19}
在 - 在
将数据加载到mongo容器中
$ make docker-db-up
$ make docker-up
在
去API游乐场（http://localhost:3000/apidocs）试试看。更多命令请参考Makefile，Docker安装会话。在
历史
0.1.0款
- PyPI的第一个版本。在
- 项目
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