裴丹的论文及其相关参考文献，名为Opprentice。

简介：
本文在智能运维领域的学术论文中占据着重要的地位，被广泛认为是较早且具有深远影响力的研究成果之一。它首次探索了利用机器学习技术，为运维人员提供自动配置异常检测器的解决方案，并展现出令人瞩目的性能表现。尽管采用监督学习的方法存在一定的局限性，并且最终的性能指标未能达到最优水平，但Opprentice系统的概念提出，仍然为实际运维环境中的异常检测工作提供了宝贵的借鉴和启示。在此，我们对该文章进行了一次简化的翻译工作，旨在帮助那些英语水平相对较低的学习者能够快速掌握文章的核心思想以及大致的研究思路，从而提升阅读效率。最初我计划尝试对该系统进行复现，但在裴丹老师等学者的最新论文中，已经涌现出更先进的解决方案。此外，一篇发表在WWW2018会议上的论文也提供了相应的代码实现。因此，我决定先着重研读这些新近的研究成果。值得一提的是，GitHub上存在该文章的部分代码片段的可供参考和重现资源，具体链接请参阅文末提供的参考资料。若有完整的复现代码版本，欢迎联系我进行分享交流。