金仓时序数据库专为工业IoT场景设计，解决传统数据库在处理海量传感器数据时的性能瓶颈。通过时间分区自动切片和高效压缩技术，实现单节点每秒18.7万时间点的写入能力，P99延迟稳定在8.3ms内。其智能高可用架构确保故障快速恢复，分级存储策略优化资源利用。在汽车、能源、轨道交通等行业应用中，查询响应时间提升82%，存储空间利用率提高57%。金仓时序数据库兼容主流工业协议，支持云原生集成，持续强化边缘

在国产化 AI 落地中，我们常被要求“快速出效果”。但真正的专业，体现在愿意花时间把数据底座打牢。当你能在电科金仓的 KES 中，用清晰的 schema、可复现的划分、可解释的清洗，构建一个干净的房价数据集——你就已经赢了 80% 的团队。因为接下来，无论是最小二乘法、梯度下降，还是 DL4J 的神经网络，它们面对的，将是一个值得信赖的世界。想了解 KES 如何支撑企业级 AI 数据底座？点击查看

摘要： DL4J是专为JVM生态设计的深度学习框架，核心架构围绕计算图(ComputationGraph)和张量(NDArray)展开。其优势在于：1) 原生Java实现，能与现有Java系统无缝集成；2) 支持信创环境；3) 提供内存可控的张量操作。文章详解了如何构建双塔模型的计算图，并演示了从电科金仓(KES)数据库加载多维数组数据转换为INDArray的过程，包括批量数据读取、NULL值处理

摘要： 缺失值处理是AI数据治理的关键环节，需根据业务场景和缺失机制选择策略（删除/填充/标记）。本文提出KES+Java协同方案： KES侧：用SQL函数高效批量填充（如按城市中位数），创建物化视图优化性能； Java侧：实现动态策略（如缺失指示器、模型预测兜底），增强灵活性； 分层处理：KES处理规则化填充，Java处理复杂逻辑，通过监控缺失率预警上游故障。 方案结合数据库批量处理能力与Jav

本文介绍了概率统计在AI系统中的重要性，重点讲解了如何用Java实现基础统计量的计算及其应用场景。主要内容包括： 统计量的重要性：均值、方差、标准差和协方差是感知数据变化的关键指标，能帮助发现模型漂移、特征异常等问题。 Java实现： 单变量统计：实现了均值、方差和标准差的计算方法 双变量统计：实现了协方差计算，用于分析特征相关性 实战应用： 从KES数据库读取特征指标数据 构建简单的统计过程控制

本文探讨了在KingbaseES数据库中直接进行向量计算的优化方案。文章提出利用KES原生数组类型和向量化函数，实现高效低延迟的向量相似度服务，避免将GB级数据拉取到Java应用导致性能问题。作者详细演示了如何通过KES的REAL[]类型存储向量数据，并使用SQL实现余弦相似度计算。性能测试显示，相比Java应用层计算，数据库侧计算可将10万条768维向量的处理时间从4.2秒降至1.1秒，同时减少

本文介绍了Java实现AI数学基础中的线性代数核心运算，包括向量和矩阵操作。作者强调理解底层数学原理对AI工程的重要性，而非仅调用现成库。文章详细讲解了向量的点积、L2范数和余弦相似度计算，以及矩阵乘法等核心运算的Java实现，并演示了如何与电科金仓数据库(KES)协同处理用户embedding数据。最后提醒实际生产环境中应使用专业库优化性能，但必须掌握背后的数学原理才能有效调试和优化AI系统。

摘要：本文探讨了在AI数据处理场景下，将数据清洗逻辑下沉到KingbaseES数据库的实现方案。通过存储过程编写，可高效完成高频、规则明确的清洗任务，避免大规模数据传输带来的性能损耗。文章详细演示了创建清洗存储过程的步骤，包括数据校验规则、异常处理和状态管理，并介绍了与Java应用的协同分工模式（数据库负责确定性清洗，应用层专注智能计算）。该方案在某省级医保平台实践中，将清洗时间从47分钟降至6分

摘要 本文针对AI场景下的海量数据操作需求，重点讲解KingbaseES(KES)数据库的高效批量处理方法。通过对比三种数据插入方案，指出循环单条INSERT的性能缺陷，推荐使用JDBC批处理或COPY协议实现10倍以上的吞吐提升。文章还分享了面向AI训练场景的优化查询技巧，包括批量拉取用户行为、随机采样等方法，并强调WAL日志和checkpoint配置对大批量写入的影响。最后提出SQL优化是AI

摘要：本文针对AI工程中的数据存储需求，重点讲解如何在KingbaseES（KES）数据库中设计高性能特征表。文章指出AI数据具有高维度、半结构化和高频写特点，强调表设计需兼顾存储效率、查询性能和扩展性。关键建议包括：使用VARCHAR(64)而非VARCHAR(255)存储用户ID，TIMESTAMP WITH TIME ZONE处理时间戳，JSONB替代TEXT存储半结构化数据，BYTEA二进