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
在大型AI模型训练中，无论是多GPU/TPU集群的并行计算，还是分布式节点的数据交互，均需严格的时间对齐。为适配未来AI算力集群、解决边缘计算及各行业时延难题，赛思将不断精进自身时钟同步技术实力，提高产品及解决方案适应性的广度和深度，高效赋能全行业发展。，应用场景辐射5G/6G通信、电力能源、安防、金融证券等社会基建行业和AI、元宇宙、物联网、区块链、自动驾驶、智慧城市等新兴未来产业。作为当前AI
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
LSM Tree其实本质是一种思想，而具体是否需要WAL，内存表用什么有序数据结构来组织，磁盘上的SSTable用什么结构来存放，是否需要布隆过滤器来加快不存在数据的判断等都需要根据业务场景来做特定优化。
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...
运用时间模型来构造的应用非常需要时序数据库的加持，包括未来大数据的趋势，时序数据库必然会成为一个新潮流。
主要记录学习InfluxDB时序数据库时的部分关键知识点
也没啥好总结的，就一句话：Dbeaver真香，而且还是我大JAVA实现的，赞。希望能帮到大家，uping。
Linux上部署IoTDB数据库
no taos in java.library.path
benchANT 的测试采用了 TSBS 的 DevOps 场景，该场景模拟服务器运行时的监控数据。每台设备会采集 cpu、diskio、disk、kernel、mem、net、nginx、postgresl 和 redis 等 9 类监控指标，每类指标下又包含多个测量值。
如何将c++代码转化为流程图，很简单，看看后面的步骤。
iotdbtool 是一个使用 Go 语言编写的命令行工具，基于 Kubernetes 环境，提供了 IoTDB 数据的备份功能。它可以从 Kubernetes 集群中的 IoTDB Pod 中提取数据，并将其上传到阿里云 OSS 存储桶中。iotdbtool 支持 iotDB 单机、集群，备份与恢复，备份文件存储在 oss 上，主要实现了 k8s 部署的有状态服务的备份恢复。
本篇主要讲解taos数据库的初始化，相关配置说明，数据库和表的创建问题以及java项目连接等问题。
通过使用GoFrame框架和TDengine Go驱动，我们可以方便地连接和操作TDengine时序数据库。无论是插入、查询还是分析时序数据，都可以通过简单的API调用来实现。GoFrame提供了强大的Web开发功能，结合TDengine的高性能时序数据存储和查询能力，可以构建高效、可扩展的时序数据应用。希望通过本文的介绍，你能够了解如何在GoFrame项目中集成TDengine，并利用其强大的时
第一步在安装是时序数据库的服务器上也就是数据库服务端 进入命令窗口执行。
TDengine database 作为国内的一款开源的时序数据库，虽然在 GitHub、DB-Ranking、墨天轮等技术网站都有很好的数据表现，在短短的几年中也斩获了无数用户的好评，但也不敢说什么是最好的数据库。TDengine 的创始人陶建辉老师总说，每个应用场景都有自己最合适的数据库，而我们要做的就是在最合适的领域做到行业的标准。所以与其说“最好用”，不如说“最适合”。时序数据库有它典型的
PostgreSQL编译安装需要cmake3.4以上的版本TimescaleDB目前只支持PostgreSQL 9.6.3 +，10.9 +或11.4+
InfluxDB 是一个开源的时间序列数据库。它在一个二进制文件中拥有你需要的时间序列平台的一切——多租户的时间序列数据库、UI和仪表板工具、后台处理和监控代理。所有这些都使得部署和设置变得轻而易举，而且更容易保护。InfluxDB 平台还包括APIs、工具和一个生态系统，其中包括10个客户端和服务器库、Telegraf 插件、与Grafana、谷歌 Data Studio 的可视化集成，以及与谷
时序数据库
——时序数据库
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