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flask.ext.restful is deprecated,use falsk_restful instead
Ubuntu 17.04 python 2.7.13 flask-0.12.2 flask-restful-0.3.6 执行 python main.py会报“flask.ext.restful is deprecated,use falsk_restful instead”错误。
postStreamData.py 里面 from flask.ext.restful import Resource, reqparse 改成 from flask_restful import Resource, reqparse 即可。 但是nupic后来项目结构调整了，我也没跟进 from nupic.frameworks.opf.modelfactory import ModelFactory 中的ModelFactory更换了， 需要你自己跟着做一些调整了。 这是他们的forum：https://discourse.numenta.org/c/nupic
好的，非常感谢！我目前正在从事线上模型自动生成、更新、异常检测方面的工作，目前感觉HTM算法不太容易解释，不太清楚HTM模型结构如何设计才能适应不同的业务环境，能否提一些宝贵的建议呢？
Emm..之前用HTM的原因是领导在硅谷听numenta那个公司演讲被吸引，回来后就极力推荐说尝试一下，后来我读了他们发表的很多文章，官网的白皮书，还有Jeff的那本on intelligence，比较失望的是他们一直强调模拟脑皮层皮质记忆的结构来设计算法，没有正面给予我其中的一些数理依据，这个你可以去他们forum上找，所以虽然实现了HTM在异常检测上的一些东西，但是依旧对其内部数理结构不太理解，而且从我实现的过程中发现，这种算法一般可以用在 “一段正常的序列中出现某个异常”这种场景，而且这种“某个异常”一般是根据以前同一个时间段来判断，他们号称这个甚至可以用来检测地震波动，所以你需要再去看看他们的白皮书，但是如果要真正做异常检测，我建议多做几种算法比较，像LSTM也有这种长序记忆的能力，或者甚至像一些滤波算法，换个思路也能做这种异常检测，大概是这样。
我买了on intelligence的中文版在看，也在YouTube上观看HTM School的教学视频。目前只看到该公司做了一款gork这一款能够商用的产品，还没有发现国内有比较成熟的应用，学术方面的论文也不多。目前我在考虑使用他们开源的flink-htm做一下流式数据异常检测方面的尝试，摸着石头过河，且走且看吧。我准备去他们的讨论群里直接咨询HTM算法的设计和开发者。非常感谢您的答复，希望后续有机会可以一起讨论HTM的原理和应用。
