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对于类别型变量，如果类别比较少，一般在机器学习里做的处理是one-hot encoding，但是如果类别一多，那么生成的特征是会很多的，容易造成维度灾难，但是也不能随便用label encoding，因为很多时候类别是不反应顺序的，如果给他编码成1、2、3、4、5，对于一些树模型来说，在分裂节点的时候可不管这些是类别型还是连续型，通通当作连续型来处理，这是有先后顺序的，肯定不能这么做。在独热编码中
物联网（IoT）设备每天产生海量的数据，这些数据如何存储、管理和利用，直接影响到系统的性能和业务价值。本文将深入探讨IoT数据的存储需求，从边缘设备到云端存储的设计，解析时序数据库如InfluxDB、TimescaleDB的应用，并详细介绍如何对物联网数据进行清洗与预处理，以应对噪声与冗余问题。本文内容通俗易懂，带有幽默感，通过丰富的案例、代码示例和图示，为您揭示物联网数据管理的奥秘。
传统工业实时历史数据库与时序数据库的区别？本文介绍了实时数据库和时序数据库，并就其特点、应用场景、相关厂商、联系与区别做介绍。实时历史数据库
时序数据治理是数据治理领域核心、打通IT与OT域数据链路，是工业物联网基石、大数据价值创造的关键、企业管理提升的发动机、是数字化转型的重要支撑。工业企业在生产经营过程中，会运用物联网技术，采集大量的数据并进行实时处理，这些数据都是时序的，而且具有显著的特点，比如带有时间戳、结构化、没有更新、数据源唯一等。时序数据处理应用于智慧城市、物联网、车联网、工业互联网领域的过程数据采集、过程控制，并与过程管
据了解，GDOS 全球数据库及开源峰会由 NextArch Foundation 和 DAOPS Foundation 指导，高效运维社区主办，旨在为数据库、开源技术领域的专业人士、企业家和技术爱好者提供技术共享平台，聚焦全球开源生态最新发展与前沿技术动态，汇聚全球杰出技术领袖，分享前沿见解和经验。在数据库技术发展方面，TDengine 作为高性能时序数据库，在物联网、大数据和云计算领域表现出色，
没有“最好”的数据库，只有“最适合”的数据库。通过客观分析、审慎评估和实际测试，企业才能找到能够支撑其业务发展的最佳时序数据解决方案。
使用开源的执行引擎，所有玩家都将具备同 Snowflake 十年前独有的相同向量化执行能力，当存储层对每个人来说都是相同时（云盘/对象存储），区分 DBMS 产品的关键因素将会是那些难以量化的事物，比如稳定性，UI/UX 设计，查询优化等。好在并不是所有人存储层都一致，这意味着我们可以基于不同的场景设计不同的存储引擎，针对不同场景的存储引擎插件化以及智能化引擎参数调优，并佐以智能索引构建，cach
MySQL数据库入门到精通，从mysql安装到mysql高级、mysql优化》所有知识点的笔记进行总结分类。学习时总结的目录笔记以及。和实训，将在后续更新。第一章：MySQL概述。
ES是NoSql数据库，这里使用SpringData中提供的ElasticsearchRestTemplate客户端访问数据库。 new IndustryInfo(“男”, “%”, maleList),根据可视化图表中接口需要返回的数据格式，编写Service的方法实现。根据可视化图表中接口需要返回的数据格式，编写Service的方法实现。案例六：查询ES中手机购买用户的行业背景及性别比例。案
}//案例四@Override } todayJO.put(“name”,“今天”); yesterdayJO.put(“name”,“昨天”);
使用@Mapper注解标注类可以让Spring容器启动时，使用Mybatis的动态代理技术在容器中为接口创建一个实例。根据可视化图表中接口需要返回的数据格式，编写Service的方法实现。根据可视化图表中接口需要返回的数据格式，编写Service的方法实现。根据可视化图表中接口需要返回的数据格式，编写Service的方法实现。根据可视化图表中接口需要返回的数据格式，编写Service的方法实现。根
PLC设备数据采集解决方案：酷哞哞助力企业数字化转型升级
CIMPro数字孪生：重塑联合作战态势可视化的未来
使用上传的图片 URL 或 ID，以及应用程序的 key、secret 和 access token，通过 API 的 URL 进行 GET 请求。api_name：API 接口名称（包括在请求地址中），如 item_search, item_get, item_search_shop 等。请求参数：imgid = 图片地址（支持淘宝或天猫图片地址，外部地址需先调用上传图片 (upload_img
ProcessBoxAgent是基于ProcessGateway数据采集软件开发的一款B/C模式的数据采集软件，可连接ProcessGateway支持的DCS、PLC和智能数字设备等。采用前后端分离的模式，支持Windows、麒麟、RedHat、CentOS等操作系统。
TDengine 适用于高吞吐的时序数据存储与查询，而 MySQL 适用于事务处理和复杂查询。使用CloudCanal进行 TDengine 到 MySQL 数据迁移同步，能够兼顾时序数据的高效存储与业务数据的灵活分析，从而实现时序数据价值的最大化。创建任务异步任务修改任务参数。
TDengine 中支持的 SQL 函数比较丰富，我们按函数的类型进行了分类。从使用规则上，分为两大类，一类是投影查询函数，另一类是聚合查询函数。投影函数只能用到投影查询中，聚合函数只能使用在聚合查询中，两种类型函数使用在一起会报语法错误。
/查询当天每分钟的退单数和订单数" SUM(orderCount" SUM(使用@DS注解指定Mapper连接的数据源。编写方法，通过日期查询当天的每分钟的下单数和退单数。使用@Mapper注解标注类可以让Spring容器启动时，使用Mybatis的动态代理技术在容器中为接口创建一个实例。
在Windows&Linux系统配置Grafana数字大屏+Influxdb2.X+Telegraf实现查询、可视化和理解数据，并获取数据警报，并且可以通过单独将Telegraf安装在Linux系统上实现抓取Linux系统的数据抓取并展示在Windows数字大屏上
nipy库是一个功能强大且易于使用的神经影像数据处理和分析工具，能够帮助研究人员在 Python 项目中高效地进行神经影像数据处理。通过支持多格式数据、多种图像预处理和统计分析方法、丰富的可视化工具，nipy能够满足各种复杂的神经影像研究需求。本文详细介绍了nipy库的安装方法、主要特性、基本和高级功能，以及实际应用场景。希望本文能帮助大家全面掌握nipy库的使用，并在实际项目中发挥其优势。
车联网系统中，利用大数据对驾驶行为进行研究，有助于了解驾驶员的特征，并提供优化建议。本文从用户驾驶行程中的速度偏好、驾驶风格、熟练度三个方面描述用户画像，并介绍如何使用 DolphinDB 基于 K-means 算法的聚类模型生成用户画像与个性化标签，完成数据存储、处理、特征提取、模型构建及预测等全过程。
InfluxDB在Windows的下载，安装，自启动
今天周末，写篇博客，将我开发这套系统的设计目标和理念”前期投入小、上手快、用的起”分享给大家，希望给大家一点启发。
近日，TDengine 3.2.1.0 成功发布，本文将向大家简单介绍一下该版本涉及到的重大功能优化。
构建多种Agent生态，助力企业智能升级。
Logstash 是一种广泛使用的 Elastic Stack 工具，用于实时处理大量日志数据。它充当高效的数据管道，将来自各种来源的信息集成到单一结构化流中。其主要功能是可靠地执行数据提取、转换和加载。Logstash 具有多种优势，尤其是其在支持多种类型的输入、过滤器和输出方面的多功能性，可与各种来源和目的地集成。它实时处理数据，捕获和转换信息。它与 Elastic Stack（尤其是 Ela
最新smap数据介绍和批量下载方法
2.x（集成部分插件，更好的web ui）1.x （简易web ui）
实际工作中遇到问题，有感而发总比单纯学习更要有更大的认知影响、更深的知识印象和更具体的实际意义，因此工作之余多学习也不仅指多纯（无目的）扩展知识面，而更应该是自己所处行业相关业务、技术等的纵向扩展和以实际意义的问题出发讨论、思考、总结。建议下载安装包免安装模式（由于默认安装模式会注册服务grafana-server和grafana，开机自启动，还需要进入services.msc进行修改），自行进入
本文详细介绍了Python在时间数据处理方面的应用，包括时间戳、时期等时间类型，date_range、时间数据重采样、时间滑动窗口等内容。文章通过实例展示了Python内置库和第三方库的强大功能，为高效处理时间数据提供了实用指南，适合各类数据分析和开发人员参考。
在本节的例子中，将使用一个天气时间序列数据集，它由德国耶拿的马克思 • 普朗克生物地球化学研究所的气象站记录。在这个数据集中，每 10 分钟记录 14 个不同的量（比如气温、气压、湿度、风向等），其中包含多年的记录。原始数据可追溯到 2003 年，但本例仅使用 2009—2016 年的数据。这个数据集非常适合用来学习处理数值型时间序列。我们将会用这个数据集来构建模型，输入最近的一些数据（几天的数据
我们提出了一种高度易于使用的性能增强框架，称为多尺度集成增强器（MEB），帮助现有的时间序列数据分类器实现性能飞跃。我们的实验证明了MEB的显著性能提升能力以及被MEB增强的模型可拥有最先进的时间序列数据分类性能。
如果您手动压缩超表块，请考虑添加 if_not_compressed=>true（设置为true跳过已压缩的块）到compress_chunk()函数中。chunk_time_interval：显式配置时间间隔，就是根据时间来自行分区，默认是7天,选择时间间隔的关键属性是属于最近间隔的块（包括索引）（或块，如果使用空间分区）适合内存。与连续聚合策略和保留策略类似，当您运行此 SQL 时，包含至少两
时序数据库（TSDB）本篇博客是博主比较感兴趣的，这里分享给大家：转载地址：https://blog.csdn.net/hellozhxy/article/details/88409634时序数据库（TSDB）：是一种特定类型的数据库，主要用来存储时序数据。随着5G技术的不断成熟，物联网技术将会使得万物互联。物联网时代之前只有手机、电脑可以联网，以后所有设备
时间序列数据库顾名思义，时间序列数据库旨在存储随时间变化的数据。这可以是对时间收集的任何类型的数据。他可能是从某些系统收集的指标，实际上，所有趋势系统均是时间序列数据的示例。对于不同类型的时间序列数据库，我该如何选择？本文中，我们主要讨论 TimescaleDB 和 InfluxDB 两个时序数据库的区别。InfluxDBInfluxDB 是由 InfluxData 创建的。它是用 Go...
时序数据库
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