Zabbix是一个流行的开源监控系统，可以用来监控网络、服务器和应用程序的性能。深度学习是一种人工智能技术，可以用于识别复杂模式和异常。将深度学习与Zabbix结合起来，可以实现更准确和智能的异常检测和告警。

在基于Zabbix的深度学习异常检测与告警系统中，可以采用以下步骤：

数据收集：首先需要收集网络、服务器和应用程序的性能数据。这些数据可以包括CPU利用率、内存使用率、网络流量等指标。

数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、数据归一化等操作，以便于深度学习模型的训练。

深度学习模型训练：选择合适的深度学习模型，比如神经网络、深度神经网络或者循环神经网络，利用预处理过的数据进行训练。

异常检测：使用训练好的深度学习模型对监控数据进行预测，识别异常情况。

告警处理：当系统检测到异常情况时，可以通过Zabbix发送告警通知，通知相关的管理员或者运维人员进行处理。

通过结合Zabbix和深度学习技术，可以实现更准确和智能的异常检测和告警系统，帮助管理员及时发现并处理问题，提高系统的稳定性和可靠性。