DolphinDB 脚本开发总卡壳？函数记不住、语法老出错，查技术文档太耗时？福利来了！DolphinDB 社区贡献者 Hugo 自研 DolphinDB Skill，适配多款 AI 代理工具，VS Code 里就能实现 AI 辅助编码+知识点讲解，效率直接拉满🚀

AI 辅助写完 Dlang 脚本，还要手动切环境、敲命令执行，流程割裂又费时间？想在常用编辑器里一站式搞定编码、执行、调试，却总被工具壁垒打断，开发效率迟迟提不上来？好消息来袭！

本文将深度对比 InfluxDB、TimescaleDB 与 DolphinDB 的技术路径差异，结合能源、制造等实战案例，系统论证 DolphinDB 在降低 TCO（总拥有成本）、提升开发效率及 AI Agent 适配性方面，相比传统国外 TSDB 的显著优势，为企业避开"性能陷阱"、选择真正适配复杂场景的产品提供决策依据。

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如何将 Airflow 调度框架与 DolphinDB 数据库结合起来进行结构化 ETL 作业管理~

本文为大家介绍一个针对工业异常监控的解决方案架构，基于 DolphinDB 规则引擎，快速搭建一个化工异常检测及实时预警系统。

指由时间戳索引的一系列数据点，通常具有写入密集型、按时间顺序到达、查询强依赖于时间范围等特点，在工业场景中典型表现为传感器读数、设备状态日志等。

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。

模板匹配算法是一种基于信号相似性的匹配算法，主要利用信号处理中的相关性来进行模板匹配。在模板匹配算法中，需要先定义一个待匹配信号，即需要被检测的信号。然后，构造一个模板，模板是一种已知特征的信号，其特征可以用来描述所要匹配的目标。模板通常是人为制定的，可以根据需要来选择和设计。模板匹配的核心是通过计算信号之间的相关系数来比较待匹配信号和模板之间的相似度。相关系数是一种用于描述两个信号相似度的指标。

使用 DolphinDB 训练机器学习模型，并用 DolphinDB 流数据处理工具进行实时数据预测，能够实现网约车行程时间的预测。快来看看吧~