在 Java 生态中做机器学习，选择其实不多。Weka 太老、DL4J 太重、Mahout 要搭 Hadoop。但有一个库，功能全、性能好、API 优雅，却很少有人提起——Smile (Statistical Machine Intelligence & Learning Engine)。这个月初（2026年5月4日），Smile 发布了 6.1.0 版本，代码库已经非常成熟。本文从实战出发，带你

本文深入解析InfluxDB 3 Core的数据库管理核心概念，涵盖数据库与历史版本的兼容性差异、关键限制（数据库/表/列数量）、以及创建/查看/删除数据库的完整命令行操作。通过结构化流程和实用建议，帮助用户高效管理时序数据存储，规避常见设计陷阱。

本文系统梳理了 10 大主流时间序列数据挖掘算法，从核心原理、适用场景、优势局限三大维度层层拆解，通过多维度对比表明确选型逻辑；总结了 “预处理 - 选型 - 调优” 全流程最佳实践，规避常见踩坑点；并聚焦工业界最常用的 ARIMA、LSTM、Prophet 三大算法，基于真实月度气温数据集（2000-2019 年）提供可直接复用的实战案例、完整代码及可视化结果分析，帮助数据科学家、分析师快速突破

本文深入解析 SQLMesh 中的增量时间范围模型，介绍其核心原理、配置方法及高级特性。通过实际案例说明如何利用该模型提升数据加载效率，降低计算资源消耗，并提供配置示例与最佳实践建议，帮助读者在实际项目中有效应用这一强大功能。

WebAgent作为通义实验室开源的端到端自主网页智能体，凭借强大的中文语义理解、多步骤推理和结构化输出能力，可完全本地部署且永久免费，能高效替代人工完成网页信息采集、竞品数据提取、产品信息汇总等调研工作。本文将从WebAgent核心介绍、部署要点入手，聚焦产品与竞争对手调研场景，一步步实现实战示例，让无论是开发者还是市场从业者，都能快速上手，用AI提升调研效率，摆脱重复劳动。

在当今的工业物联网(IIoT)环境中，从各种设备收集、处理和转发数据是一项关键任务。本文将详细介绍如何使用Telegraf这一强大的数据收集工具，从多种通信协议的IoT设备中收集数据，并将其发送到InfluxDB等数据存储系统。

本文彻底摒弃冗余概念解读，聚焦ISA-95在企业级数据治理、AI应用，尤其是经营分析、运营分析层面的实操落地，以某大型装备制造企业等真实案例为核心，详细拆解每一个场景的数据标准定义、落地步骤、工具选型、量化成果，重点补充经营决策、运营管控的具体落地细节，让每一个案例都能直接参考、复用，帮助制造企业快速依托ISA-95实现数字化落地，真正用标准赋能经营、驱动运营。

资产是持久存储的对象，例如表、文件或持久化的机器学习模型。资产定义是对资产的描述，包括该资产应当存在的状态以及如何生成和更新该资产的方法。资产定义支持数据管理的声明性方法，其中代码是关于应该存在哪些数据资产以及如何计算这些资产的事实来源。一个 AssetKey，用于引用资产。一组上游资产键，这些键指向资产定义的内容所源自的资产。一个 Python 函数，负责从其上游依赖项中计算资产的内容并存储结果

pg_duckdb扩展将完全能够查询DuckDB中存储在云中的数据，就像它是本地的一样。DuckDB的“双重执行”功能让我们可以无缝地将本地PostgreSQL数据与DuckDB数据连接起来，我们将找出运行查询的最佳位置。作为用户无需关心计算在哪里运行，我们只需要弄清楚如何让它运行得更快。此外，在分析领域中，通常会将数据从事务数据库迁移到分析存储库中。pg_duckdb扩展和DuckDB可以提供帮

大模型出道即巅峰，它广受欢迎并在很多领域中成为有力的工具，当然包括数据分析领域。你可能不确定如何把大模型整合到你的工作中，如帮助你用数据驱动决策。本文介绍一些思路带你在不同应用场景下使用数据分析提示词。当然不仅局限与ChatGPT，其他国内大模型也一样适用。