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2023年2月，openGemini正式申请加入openEuler DB SIG，现已完成对openEuler的各项兼容性测试，并计划加入openEuler 23.03版本。
社区有幸请到了本次获得openGemini社区开源之星的开发者们向大家讲述他们与社区的故事(〃'▽'〃)相信阅读完本文大家一定会对这些“幕后英雄”以及“开源社区”有更多的认识和了解。
时序数据库openGemini线下meetup即将开始，欢迎大家前来线下进行技术交流~
我们关注到他的问题描述，虽然整体数据量并不是很大，但从应用场景上来看，非常符合时序数据库（Time-Series Database）的使用场景。
openGemini 是一款开源时序数据库，它的 v1.2.0版本已经正式发布，在这个版本中，内核得到优化，新增几项监控项，修复了若干Bug和漏洞，无论是性能还是使用体验都得到了有效提升。欢迎大家试用openGemini，提出您宝贵的优化意见。
北京时间2024年7月9日，云原生计算基金会（CNCF）正式接纳云原生高性能时序数据库项目 openGemini。openGemini的加入，极大地丰富了云原生数据库技术的探索、创新和发展。
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在用transformer进行时序预测时，时常会纠结解码器的输入，如果采用现实值，那么在真实测试时该这么办呢。
随着制造业数字化的发展以及物联网应用的普及，越来越非互联网、业务系统的数据被采集、记录和存储。很多系统开发者熟悉的是 Oracle、MySQL等关系型数据库，以及像 Redis 这样的键值数据库，于是在物联网应用、制造业数字化应用中也延续了相似的数据库选型。这样做的好处很直接，产品熟悉，技术难度可控，开发工期可控。但随着系统运行时间的推移，该方案面临的性能挑战越来越大，而且在业务开发中会面临很多相
IoTDB 助力数字能源、智能家居和数字仓库等领域实现高效万物互联。1. 业务背景某大厂物联场景从消费领域扩展至城市数字化建设、分布式可再生能源等多个方向。物联解决方案主要分为四大板块：工业互联网：融合云计算、物联网、大数据、AI、区块链等技术，发挥产业链和供应链优势，赋能多行业生态。能源双碳：基于分布式可再生能源产业变革现状，利用云原生技术重构分布式能源平台底座，促进产业运营转型和提升。智能家居
虚拟数据湖反射说明1、基础概念反射是从 现有表 或 视图派生的源数据或查询的优化具体化，类似于 “物化视图派生出 反射的表 或 视图是反射的锚点（基点或支柱点）Dremio 的查询优化器可以通过使用一个 或 多个反射来部分或全部满足该查询，而不是处理基础数据源中的原始数据，从而加速对表或视图的查询。查询不需要直接引用反射。相反，Dremio 会动态重写查询，选择最小的 查询计算成本 ，以使用满足查
新的研发模式强调运维态的平台化能力，利用开源或面向大规模服务的平台，实现模型的调度和应用配置的简化，减少开发运维投入。通过外部知识召回的方式，引入外部资源，如某书上的用户笔记或知乎上的相关说明，以丰富挑选的知识基础。然而，随着技术的不断发展，未来我们将通过更加直观、高效的方式，利用 Agent 模式，拆解并呈现用户所需的所有信息，从而极大地提升用户的购物体验。B 类用户，如经营轻奢连衣裙的中年妇女
自相关性数值越接近于 1，意味着时间序列中当前值与过去值之间的关系越强，反映了数据的内在结构特征。- 如果自相关性较高，表明时间序列数据具有持久性（persistence），即当前的状态可能会持续影响未来的状态。这意味着，当当前值较高时，之前的值也倾向于较高，反之亦然。- 在回归分析中，如果一个特征与其滞后特征高度相关，可能会导致多重共线性问题，从而影响模型的稳定性和解释性。- 在某些情况下，自相
1.1 时间序列的定义时间序列是按照时间顺序记录的一系列数据点。常见的时间序列数据包括股票价格、温度记录、经济指标等。这些数据具有时间相关性，即前后数据点之间存在一定的依赖关系1.2 趋势的定义与分类趋势是时间序列数据中的一种长期变化模式。趋势可以是线性的，也可以是非线性的。上升趋势：数据点随时间增加而上升下降趋势：数据点随时间增加而下降平稳趋势：数据点随时间变化较小，保持稳定1.3 去趋势的基本
平稳性是时间序列分析的基本假设，它对于时间序列的建模和预测非常重要。平稳时间序列通常具有稳定的统计特性，它们的均值、方差和协方差在时间上不发生显著变化，从而有望延续过去的行为，进行准确的预测。时间序列平稳性是指数据的统计性质在时间上是稳定的，即均值、方差不随时间变化。一般来说，常用的检验时间序列平稳性的方法有ADF检验、KPSS检验和单位根检验等。平稳时间序列的一个重要性质是它们的统计特性是可预测
"作者在时间序列和机器学习领域深耕多年，经验丰富，曾主导多个项目，独立探索应用新方向，并取得显著成绩，获得团队和业内高度评价。本书将严谨的数学描述和应用实践相结合，内容完备充实，实用性强，值得一读。"将时间序列分析与预测用于大规模数据生产一直存在诸多困难，作者结合自身运维经历，将实际应用与传统时间序列分析、现代机器学习技术融入本书，众多创新点让人耳目一新。又或者，零售商是如何准确预测销量，始终保持
数据特点时序数据是基于时间的一系列的数据。在有时间的坐标中将这些数据点连成线，往过去看可以做成多纬度报表，揭示其趋势性、规律性、异常性；往未来看可以做大数据分析，机器学习，实现预测和预警。比如工业上的设备状态监控，无人驾驶汽车各个设备监控。时序数据库就是存放时序数据的数据库，并且需要支持时序数据的快速写入、持久化、多纬度的聚合查询等基本功能。对比传统数据库仅仅记录了数据的当前值，时序数据库则...
计算它的扩张窗口的指数平均值。
结果以对象数组的形式呈现。例如，如果你想要查询某个设备在过去一周内的温度数据，你可以用自然语言描述这个需求，大模型就会调用 read_query 函数，传入相应的 SQL 查询语句，然后返回温度数据。在没有 MCP 的情况下，大模型的功能主要局限于文本处理。MCP 技术的出现，为大语言模型的应用开辟了新的天地，通过 MCP 协议，我们正在构建一个大模型与物理世界无缝交互的新范式。你只需要用自然语言
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使用SPSS进行指数平滑方法进行序列平稳化或预测时常见问题的解决方法
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
国外玩家：TimesFM：由Google开源，是一种预训练的仅解码器基础模型，优化了对上下文长度最多512个时间点和任何时间跨度的单变量时间序列预测。MOIRAI：由Salesforce开源，通用模型设计使其具备零样本预测能力。Chronos：由Amazon开源，通过对时间序列数据进行标记，并使用交叉熵损失函数在这些标记化的序列上训练语言模型。TimeGPT-1：由Nixtla
在当今物联网（IoT）快速发展的时代，使用树莓派搭建物联网服务器已成为开发者和爱好者的热门选择。本文详细介绍了如何利用 Node.js、InfluxDB、Grafana 和 MQTT 协议构建一个高效的物联网服务器。我们将从准备工作开始，逐步指导您完成操作系统安装、必要软件配置、数据采集脚本编写以及数据可视化的全过程。通过设置实时监控和数据分析，您将能够更好地理解各类传感器数据的动态变化。
本期Jesse想继续带大家来到物联网的世界，来看看数据的存储与物联网，也更多的介绍在物联网场景下硬件层面的存储，话不多说，就让我们来看看本期的内容。
IoTDB凭借其分布式优化、高效压缩和物联网场景适配性，成为时序数据管理的优选。其快速部署方案（如Docker/K8S）显著降低了运维复杂度，但需注意Java生态的局限性及时间线规模对性能的影响。实际部署中，建议结合业务规模选择架构（如3C3D高可用集群），并利用内置监控工具持续优化性能。
计算机和物联网专业的课程中通常都包含数据库原理等课程。那么为何要学习数据库呢？当前市场上存在许多不同类型的数据库，那么哪种数据库适合物联网呢？由于即将学习数据库原理这门课程，我已做了一些研究和调查。
针对快照数据包含多档位信息的特点，DolphinDB 研发了一种方便、灵活且高效的数据结构——Array Vector，为高频数据存储和计算提供高效支持。点击链接，浏览详情~
随着大数据技术在生产领域的深入应用，基于机器学习的智能预警已经成为各大生产企业进行生产数据异常率预警的一种有效解决方案。
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基于时域卷积网络TCN实现单变量时间序列预测（源码）
时序数据库
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