是全球最大的开源软件组织之一，成立于1999年，是一个非营利性机构，致力于为公共利益提供开源软件。未来，ASF将继续推动技术创新，维护开源生态的开放与中立。为核心原则，管理着数百个顶级开源项目，涵盖Web服务器、大数据、云计算、人工智能等多个领域。：Apache Group正式成立Apache软件基金会（ASF），以更规范地管理开源项目。：成为全球开源生态系统的核心支柱，促进软件行业的开放、共享和

inputs = tokenizer(multi_data.T.tolist(), return_tensors="pt")# 转置为(时间步长, 变量数)"label": [np.random.randn(10) for _ in range(100)]}# 替换为你的实际数据。multi_data = np.random.randn(5, 100)# 形状为(变量数, 时间步长)sample_

场景适配性专为物联网设计，支持设备元数据（Schema）动态管理、高频数据采集、断网续传等特性，适配工业传感器、车联网等复杂场景。资源效率单机版内存占用可低至百MB级，边缘设备可直接部署；存储成本降低至OpenTSDB的1/5~1/10。国产化支持作为Apache顶级项目，IoTDB已与华为鲲鹏、麒麟OS等国产化生态完成兼容认证。运维成本提供一键部署工具、监控Dashboard和自动化故障恢复机制

在数字化转型的背景下，物联网（IoT）、工业互联网等领域产生的时序数据呈现爆发式增长。传统关系型数据库（如MySQL、Oracle）在处理这类数据时面临性能瓶颈，而时序数据库（Time Series Database, TSDB）凭借其针对性设计逐渐成为替代方案。传感器设备 → EdgeX Foundry（边缘采集） → Apache Kafka（消息队列） → IoTDB（时序存储） → Gra

时序数据库（Time Series Database, TSDB）是专门用于存储、查询和分析时间序列数据的数据库系统，广泛应用于物联网（IoT）、金融、工业监控、智能运维等领域。未来，随着5G和工业互联网的发展，IoTDB等国产时序数据库有望在全球市场占据更重要的地位。时序数据是按时间顺序记录的数据点序列，通常包含时间戳和数值，例如传感器数据、股票价格、服务器监控指标等。是最流行的开源时序数据库之

接下来，你可以开始探索 IoTDB 的更多功能，如数据插入、查询、权限管理等。希望这篇教程能帮助你快速上手 IoTDB，为你的物联网项目提供强大的数据存储和分析支持。点击“新建”，输入 IoTDB 的 bin 目录路径，例如 C:\path\to\apache-iotdb-1.0.0\bin。解压后，你会看到一个名为 apache-iotdb-1.0.0 的目录，这就是 IoTDB 的安装目录。为

语言模型处理的是离散的词符号序列，而时序大模型处理的是连续的数值序列。本文旨在系统性地比较语言模型和时序大模型的关键区别，包括它们的数据处理方式、模型架构、训练目标以及应用场景。其中，语言模型和时序大模型作为两类重要的模型架构，分别在自然语言处理和时间序列分析领域展现出卓越的性能。然而，这两类模型在基本原理和应用场景上存在显著差异，深入理解这些差异对于模型的选择和优化至关重要。未来，随着两类模型的

语言模型处理的是离散的词符号序列，而时序大模型处理的是连续的数值序列。本文旨在系统性地比较语言模型和时序大模型的关键区别，包括它们的数据处理方式、模型架构、训练目标以及应用场景。其中，语言模型和时序大模型作为两类重要的模型架构，分别在自然语言处理和时间序列分析领域展现出卓越的性能。然而，这两类模型在基本原理和应用场景上存在显著差异，深入理解这些差异对于模型的选择和优化至关重要。未来，随着两类模型的

例如，一个存储7天数据的RRD文件，每天生成1440个数据点（每分钟一个点），当数据超过7天后，旧数据会被新数据覆盖。例如，金融领域的股票交易数据每秒可能产生数万条记录，关系型数据库的索引机制（如B+树）虽然适合随机查询，但面对时间序列数据的高写入负载时，性能急剧下降。TimescaleDB（2017年发布）：基于PostgreSQL的时序数据库扩展，通过“时间分片（chunking）”技术将数据

数据库可视化工具的选择应基于具体需求、技术栈和预算综合考虑。随着技术的不断发展，这些工具也在持续演进，功能界限逐渐模糊。建议读者利用免费试用期或社区版本亲自体验，找到最能提升工作效率的解决方案。无论选择哪款工具，掌握其核心功能并将其融入日常工作流程，都将显著提升数据管理和分析能力，为业务决策提供更有力的支持。