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在工业数字化转型的赛道上，“监控系统搭建” 一直是个让人头疼的难题：传统方案要写 SQL、调脚本、学可视化工具，一套流程走下来少则几天、多则几周，运维新增设备还得重复折腾。但现在，有了的组合，这一切都变了——分钟级上线、零代码操作、AI 自动出面板，甚至新设备接入都不用改配置！今天我们就汇总 5 个实测场景，从烟草制丝到电动汽车，从工业锅炉到微电网，看看IDMP 是如何把 “复杂监控” 变成 “轻
不仅如此，在后台管理面板我们还可以看到一个“代码安全”的菜单，这就是长亭科技的拿手好戏了，虽然写着 “敬请期待”，但长亭科技紧接着会在后续版本中集成代码安全扫描引擎，帮助用户发现代码中可能存在的高风险安全漏洞，让AI生成的代码不再有“幻觉”，每一行代码都得到严格管控。还有，上面说好的安全呢？首先，我们来看看MonkeyCode的管理面板，所有使用AI进行辅助编程的行为，以及AI生成的代码，都会详细
物联网系统中，MQTT设备数据同时存储到时序数据库（TSDB）和关系型数据库（RDBMS），以兼顾高性能时序处理与业务分析需求。 时序数据库（如InfluxDB）：专为时间序列数据优化，支持高频写入（如传感器数据）、时间范围聚合查询及自动降采样，适合实时监控与分析。 关系型数据库（如MySQL）：存储设备元数据、用户信息等结构化数据，支持复杂关联查询（如设备-用户关系）和事务操作。 协同优势：TS
篮球API接口为开发者提供标准化编程接口，可获取实时比赛数据、球员统计和球队排名等信息。其核心功能包括实时比分、球员技术统计和历史数据查询，采用RESTful架构和JSON格式传输数据。广泛应用于体育新闻APP、梦幻篮球游戏和数据分析平台。选择API需考虑数据准确性、稳定性和成本效益。未来将向智能化、实时化发展，集成AI分析和VR技术，持续提升篮球数据应用体验。
智享直播，通过整合先进的人工智能技术和实时数据分析，能够在不依赖人工的情况下，实现全天候的直播。智享直播的推出，为商家提供了全新的商业机会，尤其对中小型企业而言，这种低成本、高效率的直播方式极大地降低了进入门槛。其中，智享直播以其24小时不间断的智能实景展示，正逐渐成为商业直播的新范式，帮助商家实现“无人值守”的高效运营。：基于大数据分析，智享直播能够根据观众的浏览习惯和购买历史，进行智能化的产品
在物联网、云原生与 AI 驱动的大潮中，时间序列数据以海量、高频和多维度特性成为各行各业的“数字血液”。时序数据库（TSDB）通过专用的写入路径、列式压缩、冷热分层和向量化查询，实现百万级 TPS 与毫秒级响应，为工业物联网、云监控、智慧能源等场景提供高效支撑。本文从场景落地、架构原理、性能标杆到选型策略逐层深耕，结合 AI 原生和 Serverless 前沿趋势，给出可操作的实践指南，助力架构师
基于高性能、分布式的时序数据库，辅以数据业务语义和上下文，TDengine 不仅能高效地存储采集的海量数据，而且能智能感知应用场景，自动生成面板、报表、监测异常，让您拥有一个强大的工业智能体，实时洞察系统的运营。
本文介绍了PyPOTS工具包在处理部分观测时间序列（POTS）中的应用，旨在优化航天比赛中的代码。PyPOTS是一个开源Python工具箱，专注于处理包含缺失值的时间序列数据，支持插补、分类、聚类和预测等任务。文章详细阐述了时间序列数据的特性、PyPOTS的核心功能及其生态系统，包括TSDB、PyGrinder、BenchPOTS和BrewPOTS等组件。此外，文章还解读了相关论文，强调了PyPO
以上分享了美团在视频标签、视频封面与剪辑、视频细粒度像素级编辑技术领域，通过与业务场景的结合期望为商家和用户提供更加智能的信息展示和获取方式。未来，短视频技术应用方面，在美团丰富的业务场景包括本地生活服务、零售电商，都会发挥更大的潜在价值。视频理解技术方面，多模态自监督训练，对于缓解标注数据依赖，提升模型在复杂业务场景的泛化性能方面非常有价值，我们也在做一些尝试和探索。Hadoop YARN：调度
使用 python 来开发你自定义的数据库
天软高频时序数据仓库是深圳天软科技开发有限公司专为金融用户提供的专业高频行情数据处理方案，集数据接入、检查、处理、存储、查询、订阅、计算于一体。数据接入后，转换为天软自主研发的高频时序数据仓库格式，支持数据的紧缩、压缩存储，可压缩至源数据的。同时针对接入的行情源提供数据检查，根据各个行情源的发布特点、数据自身的业务特性，建立检查规则；、函数、面向主题和时间序列等不同方向的访问接口，对用户的数据提取
在工业#数字化转型 的赛道上，“监控系统搭建” 一直是个让人头疼的难题：传统方案要写 SQL、调脚本、学可视化工具，一套流程走下来少则几天、多则几周，运维新增设备还得重复折腾。但现在，有了 TDengine TSDB + TDengine IDMP 的组合，这一切都变了——分钟级上线、零代码操作、AI 自动出面板，甚至新设备接入都不用改配置！今天我们汇总 5 个实测场景，从烟草制丝到电动汽车，从工
随着数据库领域三大国际顶级会议 ICDE、SIGMOD、VLDB 2024 会议落幕，我们骄傲的宣布 Apache IoTDB 团队成员的多篇论文均被收录！
说到数据库，我们常用且熟知的就是Mysql了，但现在随着大数据的席卷而来，时序数据库也应用而生了，那它究竟是什么呢，就让我们一起来了解下InfluxDB是什么呢（1）InfluxDB是一个用于存储和分析时间序列数据的开源数据库。简单说，Influxdb就是一个时序数据库。什么是时序数据库呢，简单说就是数据格式里包含Timestamp字段的数据，比如某一时间环境的温度，CPU的使用率等。（2）Inf
时序数据库是物联网、工业互联网等数据密集型场景的核心基础设施，选型时需重点关注写入性能、存储成本、查询效率、国产化支持及生态兼容性五大维度。本文通过对比国际主流产品（如InfluxDB、TimescaleDB、OpenTSDB）与国产数据库IoTDB，揭示了IoTDB在超高性能写入（单节点200万TPS）、极致存储压缩（1:10~1:20）、完全自主可控技术栈三大核心优势，同时通过工业物联网、智慧
本文整理自 OpenMLDB Meetup No.5 中 OpenMLDB PMC 黄威的演讲，将以 京东高潜用户购买意向预测问题 为例，示范如何使用 OpenMLDB 和 OneFlow 联合来打造一个完整的机器学习应用。分享视频如下：
阿里云时序数据库是一种专门针对时间序列数据存储和查询的数据库产品。它具有高效、可靠、易用的特点，可以广泛应用于物联网、智能制造、智慧城市等领域的时间序列数据存储和查询。阿里云时序数据库采用分布式架构，可以轻松扩展到数百万个节点，支持多元数据、多元索引和多副本冗余，确保数据的安全性和可靠性。它支持多种数据导入和导出方式，包括文件、网络、消息队列等，方便用户灵活地导出数据。同时，它还支持多种查询和分析
物联网平台是帮助设置和管理互联网连接设备的组件套件。安装调试与运维】（高级）：主要面向物联网安装调试员、物联网工程技术人员、物联网系统方案架构设计师、嵌入式设备开发人员职业岗位（群），完成物联感知数据管理挖掘与应用、物联网数据安全管理、系统集成开发、行业应用开发等工作内容。
总而言之，Apache IoTDB并非简单的另一个时序数据库，它是一个围绕自研的TsFile存储格式构建的、从数据模型到生态集成均深度优化物联网场景的“端到端”解决方案。：提供了专用的连接器，允许Spark和Flink直接读取HDFS或本地磁盘上的TsFile文件，将其作为数据源进行复杂的分布式分析计算，避免了通过IoTDB Server查询导出数据的开销。：利用TsFile内部的元数据索引和时间
阿里云Centos7服务器安装TDengine保姆级教程，包含DBeaver连接教程。
过去十年，工业和物联网场景经历了快速的数字化建设：传感器接入、系统联网、数据上云……数据平台已能轻松承载每秒千万级别的写入，每天几 TB 的存储量。而“用起来”这一层，仍旧是碎片化的、高门槛的、效率低下的。为了解决“用起来”的问题，行业开始尝试自然语言查询、自动生成 SQL 等方式，并逐渐发展出 Chat BI 这类“智能问数”工具。我们也尝试过类似路径，不断优化数据库性能、强化流计算能力、引入
摘要： 随着工业物联网数据爆发式增长，时序数据库选型成为企业数字化转型的关键。Apache IoTDB凭借毫秒级写入、高效压缩、灵活查询等核心优势脱颖而出，已成功应用于长安汽车、国家电投等场景，实现千万级数据点/秒处理，存储成本降低90%。作为开源项目，IoTDB提供自主研发的安全架构，支持树状/表格双模型，深度集成主流大数据生态，是解决海量时序数据存储与分析难题的理想选择。开发者可通过简单三步快
时序数据库
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