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在某水务公司水务物联网平台项目中，嘉环科技充分利用大数据、AIoT 等技术，构建统一物联网平台，实现数据的充分整合和高效、便捷、安全的集中式管理运维，平台通过集中管控全市水务设备，实现了水务公司的全局管网日常精细化运作，大大提升了运维管理能力和应对突发事件的响应处理能力。TDengine为平台提供了百万设备数据管理所需的长期存储以及实时读写能力，保障了平台业务应用的实时性与稳定性。本文将结合项目的
本文档面向已经熟练使用 TDengine 的开发者，聚焦 C/C++ 连接器的高阶用法与工程化落地建议：如何选择连接方式、如何把写入/查询/订阅跑到“更稳、更快、更可运维”，以及一些常见的坑与规避方式。
每个工程师可能都遇到过类似场景：时序数据沉淀在数据库中，格式规范、查询快捷，但当任务升级——比如滑窗聚合、多源拼接、机器学习训练——一些业务可能就需要更强的计算能力和更灵活的分析工具。专注于高效存储与极速查询，而在数据“算力”层面，我们选择了更强的伙伴。现在，正式开放与 Apache Spark 的无缝集成通道。一个是高性能、低成本的时序数据库，一个是横扫大数据世界的分析引擎，二者协同，打通了“数
$ \text{所需显存} \approx k \times \text{模型参数量} \quad (k \text{为常数，与精度相关}) $$$$ \text{算力需求} \propto \text{模型参数量} \times \text{数据量} \times \text{训练步数} $$$ \text{并行核心数} \gg \text{单核性能} $优化技巧： 启用GPU加速（OptiX,
常用工具：介绍主流AI平台（如TensorFlow、PyTorch）和云服务（如AWS、Google Cloud）。AI算力的核心作用：解释AI如何通过算力（如GPU加速、云端计算）实现高效处理。自动化设计工具：使用AI生成原型（如GANs生成图像），减少手动绘图时间。算力核心：简述AI算力的来源（如分布式计算、专用硬件），强调其加速能力。内容生成：AI辅助写作工具（如语言模型生成初稿），加速文本
他是大数据领域的杰出专家，拥有超过十项一作发明专利，是中国通信行业标准《大数据 消息中间件技术要求与测试方法》的重要编写者，并凭借数据中间件领域的突出成就荣获 2019 年“CJK OSS Award”。他是腾讯云 TVP 专家和 TGO 鲲鹏会北京分会会长，以深厚的技术底蕴和领导力推动行业发展。他曾带领团队攻克一个又一个技术难关，从中国移动到亿瑞互动，再到 DataPipeline，无数成功案例
TD小T导读他是大数据领域的杰出专家，拥有超过十项一作发明专利，是中国通信行业标准《大数据 消息中间件技术要求与测试方法》的重要编写者，并凭借数据中间件领域的突出成就荣获 2019 年“CJK OSS Award”。他是腾讯云 TVP 专家和 TGO 鲲鹏会北京分会会长，以深厚的技术底蕴和领导力推动行业发展。他曾带领团队攻克一个又一个技术难关，从中国移动到亿瑞互动，再到 DataPipeline，
金仓数据库提供针对时序数据优化的解决方案，适用于工业物联网、智能电网等高频率数据场景。相比传统数据库，金仓在写入吞吐、压缩存储和多维聚合查询方面表现优异，支持复杂分析操作。实际案例显示，迁移后系统性能提升显著，查询响应时间缩短70%以上。该数据库已获Gartner等机构认可，未来将持续强化在AI融合和云原生适配方面的能力，为企业数字化转型提供高效数据底座。
医疗健康并非单一维度，医生需综合对话信息、扫描影像、实验室结果及患者体态语言等多维数据才能做出精准诊断。此前，人工智能多处于“各自为战”状态，文本分析、图像解读等功能相互割裂，就像工具箱里的单个工具——锤子适合钉钉子，锯子适合锯木头，而优秀的医者需要组合使用各类“工具”完成诊疗。多模态AI的核心价值，就是为算法配齐完整工具箱，让其模仿医生多管齐下的工作方法，这正是医疗AI的革命性突破方向。案例：河
摘要：本文针对传统时序数据库在复杂模式查询中的效率瓶颈，提出AI驱动的智能时序索引方案。通过时序表征学习（CNN/Transformer/TS2Vec）将高维数据降维为特征向量，结合HNSW向量索引技术实现毫秒级相似性匹配，支持模式相似性查询、聚类查询和趋势预测查询三类AI原生查询。方案在工业设备监控等场景中验证显著效果：查询延迟从分钟级降至毫秒级，存储空间缩减90%，故障预警准确率提升25%。该
金仓数据库时序处理技术通过超表自动分区、高效数据压缩和持续实时聚合等创新功能，有效解决了传统数据库在处理海量时序数据时面临的写入性能衰减、存储成本高和查询效率低等问题。该技术已在智能制造、智慧交通和能源监测等场景中验证了其高性能优势，支持每秒数十万条数据写入，压缩率超90%，查询响应提升70%以上。金仓数据库兼容主流工具链，提供平滑迁移方案，并持续探索时序与AI、流处理等技术的融合，为企业构建高效
《短信业务合规经营指南（2026版）》摘要：本文系统梳理最新监管要求与实操要点，重点提示：1）外资准入需满足服务器本地化等新增条件；2）社保要求升级为连续3个月缴纳；3）技术合规强制SM4加密和AI双审；4）海南试点提供数据跨境便利但需防范敏感信息风险。建议企业构建"法律-技术-运营"三位一体合规体系，优先选择政策友好地区注册，采用认证SaaS服务降低40%成本。数据显示合规企
作为一名在一线摸爬滚打多年的数据架构师，我亲历了从“魔改 HBase”到“全面拥抱原生 TSDB”的过程。今天，我想从架构演进和底层原理的角度，聊聊为什么 Apache IoTDB 会成为下一代时序数据库选型的“版本答案”。
理论与实证联袂、科技前沿落地实践应用，金融与最新科技的融合，带来“金融+科技”人才的诉求，初出校园的学子的训练还是职场人士的淬火都需要在高校和业界搭建一个桥梁；软件计算的高性能往往带来数倍的性能提升，而数据存贮和访 问的高性能方案，往往为应用带来数量级的性能提升。在信息爆炸的今天，算力成为一个永恒的话题，计算领先步步领先，大数据计算超级计算机是否可以为金融计算所用?摒弃单一的数据存贮引擎，采用融合
本文聚焦 IoTDB 团队自研的时序大模型家族，从核心技术原理、三大模型（Timer、Timer-XL、Timer-Sundial）的特性差异入手，详细拆解了模型在时序预测、数据填补、异常检测三大核心场景的应用优势，并结合真实的 CLI 命令行操作，给出了从集群节点检查到模型可用性验证的完整部署流程，为工业物联网、能源交通等领域的时序数据分析提供了高效、通用的技术解决方案。
AI加速特性：支持FP16/INT8精度计算，吞吐量提升公式：$$ \text{吞吐量} = \frac{\text{核心数} \times \text{频率}}{\text{延迟}} $$RTX 4090优势：利用Tensor核心优化渲染，公式：$$ \text{渲染速度} \propto \text{核心利用率} \times \text{显存带宽} $$效率公式：$$ \text{总效率}
本文系统梳理了SQL语言的四大核心分类：DDL（数据定义语言）、DML（数据操作语言）、DQL（数据查询语言）和DCL（数据控制语言）。涵盖了从数据库和表的管理操作，到数据的增删改查、排序聚合、分组分页、连接查询与子查询，再到用户权限管理的全套常用语句。内容全面实用，既包含基础语法如创建表、插入数据等，也涉及高级查询技巧如多表连接、子查询等。适合数据库开发人员快速查阅，无论是日常开发还是面试准备都
本文探讨了Elasticsearch与传统时序数据库在时序数据处理方面的对比与融合。首先分析了时序数据的特性和处理挑战，包括海量写入、高效查询、聚合计算等需求。然后详细阐述了Elasticsearch处理时序数据的优势（如强大检索、分布式架构、实时分析）与局限性（如写入瓶颈、存储效率低）。接着对比了InfluxDB、Prometheus、TimescaleDB等主流时序数据库的特点。最后指出，El
*>声明：**本文所有观点均基于多个领域的真实项目落地经验总结，数据说话，拒绝空谈！
这里引入了LSM的概念，数据会通过TSID 做hash，打散到若干的shard里面，之所以是多个shard是因为需要减少，shard 转入pending rows的时间，pinging rows 中会每5s将rows flush 到 in-memory parts中，parts中是由若干block组成的。这里Metric raw name，做hash决定发往哪个vmstorage节点，将此时间序列
TDengine 专为物联网IoT平台、工业大数据平台设计。其中，TDengine TSDB 是一款高性能、分布式的时序数据库（Time Series Database），同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能；TDengine IDMP 是一款AI原生工业数据管理平台，它通过树状层次结构建立数据目录，对数据进行标准化、情景化，并通过 AI 提供实时分析、可视化、事件管理与报警等功能
摘要：流式智能实时数据湖与边缘AI融合面临边缘资源受限、流式数据治理和端边云协同三大挑战。通过模型轻量化与智能调度实现低延迟推理，采用端边云三级增量学习框架解决数据漂移问题，基于LSM-tree引擎构建动态数据版本控制系统。某智能工厂应用案例显示，该架构使设备故障误报率降低42%，维护效率提升40%。未来需在自动轻量化模型、可信协同机制和低代码平台等方面持续突破。关键词：流式智能实时数据湖；边缘A
展现了一株高大挺拔的绿色仙人掌，独自矗立在广袤无垠的黄色沙漠之中，天空湛蓝，画面简洁而富有张力，仙人掌的影子在沙地上清晰可见，整体给人一种坚韧、孤独又充满生命力的感觉。巍峨的山峰直插云霄，山体覆盖着岩石与植被，云雾在山谷间缭绕，天空中云朵密布，整体画面雄浑壮阔，展现出大自然的磅礴气势与神秘美感，仿佛能让人感受到山的巍峨和自然的威严。海水呈现出迷人的蓝绿色，清澈透亮，阳光洒在海面，反射出粼粼波光，天
2022年12月29日，openGauss Summit 2022云和恩墨分论坛在线上召开，公司自研的一款全新数据库产品——超融合时序数据库 Uqbar 首次公开发布。那么，到底什么是 Uqbar？这名字怎么读、啥意思？这款数据库都能带来哪些客户价值？具备什么功能？兼容哪些生态？可用于哪些场景呢？今天，就让我们通过一张图来了解它！同时，Uqbar 的logo也首次亮相，来看看其蕴含的寓意吧~FOL
//openGaussSummit2022云和恩墨分论坛于12月29日在线上成功召开。会上，云和恩墨自研的一款全新数据库产品——超融合时序数据库 Uqbar 首次公开发布。云和恩墨数据库产品CTO张程伟通过题为《Uqbar 超融合时序数据库 -- 面向物联网的一站式数据处理平台》的演讲向大家详细介绍了这款新品的设计初衷及出色能力。伴随移动通信、人工智能、物联网等技术的飞速发展，可穿戴设备、...
虚拟现实中的人机交互技术与传统的只有键盘和鼠标的交互模式不同，是一种新型的利用VR眼镜、控制手柄等传感器设备，能让用户真实感受到周围事物存在的一种三维交互技术，将维交互技术与语音识别、语音输入技术及其他用于监测用户行为动作的设备相结合，形成了目前主流的人机交互手段。（3）区块链的应用和发展呈螺旋式上升趋势。区块链作为数字化浪潮中下个阶段的核心技术，其发展周期将比预想得要长，影响的范围和深度也会远远
它可以在同一台物理机上运行多个独立的操作系统，每个虚拟机就像一台真实的计算机一样，拥有自己的 CPU、内存、存储和网络等资源。Linux 操作系统是一款基于 UNIX 的开源、免费的操作系统，具有稳定、安全、高效等特点，广泛应用于服务器、嵌入式设备、个人计算机等领域。总之，Linux 凭借其开源、稳定、安全的特性，已成为信息技术领域不可或缺的基础平台，无论是技术开发还是系统管理，掌握 Linux
当MySQL自动维护索引时，RocksDB却给你一把螺丝刀——让你亲手组装每个索引部件。本文带你深入嵌入式数据库的索引车间：如何用Bloom Filter拦截90%无效磁盘访问？二级索引如何避免"幽灵记录"？实战演示原子操作陷阱和空间换时间的平衡术。通过代码示例和调优技巧，你将掌握像调收音机般微调索引的艺术，在轻量级数据库中打造出重型性能。
本文介绍了工业物联网场景下时序数据库选型的核心考量因素，包括写入性能、存储压缩、查询分析、扩展性和工业适配性。重点推荐了Apache IoTDB时序数据库，其具备高压缩比（90%+存储节省）、分布式秒级扩容、工业协议适配等优势，支持千万级数据点写入和毫秒级查询，并提供多语言SDK接口。典型应用场景涵盖智能制造、能源管理和车联网等领域，能够有效降低企业存储成本，提升数据分析效率。
首先，澄清一个常见的误解：Qt 不是一种独立的编程语言，而是一个基于 C的跨平台应用程序开发框架，主要用于创建图形用户界面（GUI）、嵌入式和移动应用。Qt 框架通过持续创新（如 Qt 6 的性能和模块化）和战略方向（如 AI、嵌入式、云集成），保持了在跨平台开发中的领先地位。建议参考 Qt 官方教程（qt.io）或社区资源（如 Qt Wiki）进行实践。核心模块重构：Qt 6 将框架拆分为更小的
随着昇腾AI计算平台的持续演进，CANN作为昇腾芯片的核心软件栈，它的版本迭代对模型训练性能提升非常大。本次测评主要是分析从CANN 7.0.1.3升级到CANN 8.0 RC2过程中常见的问题及性能差异，为大家提供实用的升级指导和性能优化建议。
CSON 作为一种创新的数据交换格式，以其独特的设计和丰富的功能，在数据处理领域展现出了强大的潜力。它的出现为开发者在处理配置文件、数据备份、API 数据传输等场景时提供了更优的选择。无论是在前端开发、后端开发还是嵌入式开发等不同领域，CSON 都能够凭借其易读易写、灵活的数据类型支持、高效性和良好的兼容性等特点，为项目的开发和维护带来便利。如果您正在寻找一种既有 JSON 的简洁性，又具备更多灵
STM32是一款基于ARMCortex-M内核的32位单片机，具有高性能和强大的处理能力，广泛应用于需要较高运算能力和多任务处理的项目中。此外，STM32的开发环境和编程语言通常使用C或C++，并且支持RTOS（实时操作系统）的开发，使得它在多任务和复杂应用场景中更具优势。在编程方式上，STM32的开发环境相对较为复杂，通常使用如Keil、IAR等开发工具，并且对开发者的技术要求较高。调试功能也是
Qt 6已全面支持Vulkan、Metal等现代图形API，未来将进一步优化对异构设备（如车载系统、可穿戴设备）的适配能力，满足物联网时代需求。针对实时操作系统（如QNX、VxWorks）的优化将持续加强，尤其在汽车电子（仪表盘、中控系统）和工业控制领域占据主导地位。社区驱动的模块（如Qt for Python）快速发展，吸引更多开发者参与，推动框架在科研、教育等非商业场景的普及。>开发效率：QM
时序数据库
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