pmdarima是一个统计库，旨在填补Python在时间序列分析中的空白，提供与R的auto.arima函数等效的功能。
LLM4TS是一个整合了大量时间序列相关论文和代码的大型语言模型和基础模型平台，旨在为研究人员和开发者提供便利的工具和资源，以便于进行时间序列数据的处理与分析。该项目不仅提供了应用示例，还支持多种时间序列分析任务，简化了用户的操作流程。
Sulie 提供对基础模型的访问，专注于时间序列预测，支持零样本预测和自动微调，旨在提升预测准确性并简化模型管理。
TimesFM是Google Research开发的预训练时间序列基础模型，旨在提高预测准确性并简化部署过程，支持多种格式的数据，可灵活预测未来时间点，并适用于多个行业的时间序列分析。
Anomify是一个实时异常检测AI，帮助用户快速反应时间序列指标的变化，检测异常、减少误报并加速调试。
Stick-breaking Attention 是一种基于 Triton 的变长序列注意力机制实现，旨在通过优化计算方式提升在 GPU 上的性能，适合多种深度学习任务，易于与现有框架集成。
