一、前言 在图像处理领域，卷积神经网络（Convolution Nerual Network，CNN）凭借其强大的性能取得了广泛的应用。作为一种前馈网络，CNN中各输入之间是相互独立的，每层神经元的信号只能向下一层传播，同一卷积层对不同通道信息的提取是独立的。因此，CNN擅长于提取图像中包含的空间特征，但却不能够有效处理时间序列数据（
近几年大数据和人工智能技术逐渐成熟，运维领域多年来面临的困境有望得到突破。AIOps就是在这样一个环境下自然孕育而生。IT运维数据天生就有数据量大，维度多，时序等特征，结合人工智能算法，通过训练，就可以让机器自动发现系统异常，快速找到关联的根因，甚至可以根据历史数据提前做出预测。近些年关于AIOps的研究越来越热门，其中，多维时间序列的异常检测和故障诊断是其中非常重要的一个课题方向。本次和大家分享
作者：蔡春久前言时序数据治理是数据治理领域核心、打通IT与OT域数据链路，是工业物联网基石、大数据价值创造的关键、企业管理提升的发动机、是数字化转型的重要支撑。工业企业在生产经营过程中，会运用物联网技术，采集大量的数据并进行实时处理，这些数据都是时序的，而且具有显著的特点，比如带有时间戳、结构化、没有更新、数据源唯一等。时序数据处理应用于智慧城市、物联网、车联网、工业互联网领域的过程数据采集、过程
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2023-11-19 17:50:43
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# 处理时序数据的利器——Hive
时序数据是指按照时间顺序排列的数据，如传感器数据、日志数据等。在大数据领域中，对时序数据进行处理是非常常见的需求。Hive作为一个数据仓库工具，也可以很好地处理时序数据。本文将介绍如何利用Hive处理时序数据，并通过代码示例演示。
## 时序数据处理流程
处理时序数据的一般流程包括数据的导入、清洗、分析和可视化。在Hive中，可以利用HiveQL进行数据的
时序数据库简介时间序列数据最简单的定义就是数据格式里包含timestamp字段的数据。比如股票市场的价格，环境中的温度，主机的CPU使用率等。几乎所有的数据都可以打上一个timestamp字段。时间序列数据更重要的一个属性是如何去查询它。在查询的时候，对于时间序列我们总是会带上一个时间范围去过滤数据。同时查询的结果里也总是会包含timestamp字段。时序数据库技术选型基于关系型数据库几乎任意数据
通用大数据处理工具的不足在物联网、车联网、工业互联网兴起之后，大家都想用通用的大数据平台来处理其中的数据。现在市场上流行的物联网、车联网等大数据平台几乎无一例外都是这类架构，但这套通用处理工具的效果如何？可以说有很多不足，主要表现在以下几个方面。1、开发效率低因为不是单一的软件，需要集成4个以上模块，很多模块都不是标准的POSIX或SQL接口，都有自己的开发工具、开发语言、配置等，需要
本文主要是对时序数据挖掘当前研究的综述，翻译原文（Esling2012）索引为：Esling P, Agon C. Time-series data mining. ACM computing surveys (CSUR). 2012, 45(1): 12.摘要：根据时间进行的测量存在于大部分科学领域中．由这些观测值组织而成的数据，我们称之为时间序列数据．挖掘时间序列数据的目的是，从这些数据模型中
前言 Apache IoTDB 社区在 2022 年 3 月发布的 0.13.0 版本中有这样一条：支持 aligned timeseries（对齐时间序列），今天介绍一下这个功能的来龙去脉。设备与传感器 &nb
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2023-12-18 22:23:38
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一般的深度学习入门例子是MNIST 的训练和测试，几乎就算是深度学习领域的 HELLO WORLD 了，但是，有一个问题是，MNIST 太简单了，初学者闭着眼镜随便构造几层网络就可以将准确率提升到 90% 以上。但是，初学者这算入门了吗？答案是没有。现实开发当中的例子可没有这么简单，如果让初学者直接去上手 VOC 或者是 COCO 这样的数据集，很可能自己搭建的神经网络准确率不超过 30%。是的，
数据模型Prometheus 存储的是时序数据, 即按照相同时序(相同的名字和标签)，以时间维度存储连续的数据的集合。时序索引时序(time series) 是由名字(Metric)，以及一组 key/value 标签定义的，具有相同的名字以及标签属于相同时序。时序的名字由 ASCII 字符，数字，下划线，以及冒号组成，它必须满足正则表达式 [a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*, 其名
# Java 处理股票时序数据
在金融市场上，股票时序数据是决策分析的重要基础。时序数据是指在时间上顺序排列的数据，例如每天的股票开盘价、收盘价、最高价和最低价等。这些数据可以帮助投资者评估市场走势、做出投资决策。本文将介绍如何利用Java来处理股票时序数据，包括数据的读取、存储和基本分析。
## 股票时序数据的结构
在处理股票时序数据之前，我们需要了解数据的一般结构。通常，股票时序数据将包
# Java时序数据处理
在日常软件开发中，我们经常会遇到需要处理时序数据的情况，比如处理日志、监控数据、传感器数据等。时序数据是一种按时间顺序排列的数据，通常包含时间戳和数值。Java作为一种流行的编程语言，提供了丰富的工具和库来处理时序数据。本文将介绍如何在Java中处理时序数据，并通过代码示例演示。
## 时序数据处理的基本概念
时序数据处理主要包括数据采集、存储、分析和可视化等步骤。
基于时序数据库的GPS处理方案1 概述运动中的GPS数据是典型的时序数据，是由设备在一段时间内连续间隔一定时间生成GPS坐标信息。少量设备的GPS信息处理可以用简单的算法处理，但对于成千上万的设备，就需要考虑算法的执行效率。特别是针对大量用于查询的情况下，例如公交车查询、物流查询等。 &
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2023-10-23 09:31:36
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第九章 时序数据 # 导入需要的模块
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline # 加这个代码，就可以直接再cell里面生成图像UsageError: unrecognized arguments: # 加这个代码，就可以直接再cell里面生成图像【注意】右括号
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2023-12-11 18:47:24
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时序数据时序数据概述即时间序列数据------用于时序预测 作用：用来连续观察同一对象在不同时间点上获得的数据样本集 处理目标：对给定的时间序列样本，找出统计特性和发展规律性，推测未来值语音是一类特殊的时序数据 识别语音对应的文本信息是当前人工智能的热点观察时序数据时序数据特性循环性 指时间序列的变动有规律地徘徊于趋势线上下并反复出现季节性 一年内随季节变换而发生的有规律的周期性变化，比如流感季，
module FileLog声明模块后，我们可以开始编写模块代码。例如，FileLog.dos的内容如下：module FileLog//向指定日志文件写入日志def appendLog(filePath, logText){f = file(filePath,"a+")f.writeLine(string(now()) + " : " + logText)f.close()}在模块文件中，仅允许
物联网IOT时序数据库influxdb物联网IOT时序数据库influxdb(2.x)1.简介2.InfluxDB相关概念3.InfluxDB安装3.1 本地安装3.2 docker容器方式4.设置 InfluxDB5.常用操作 物联网IOT时序数据库influxdb(2.x)1.简介InfluxDB是开源时序型数据库，由Go写成，不过可惜的是开源的只有单机版，InfluxDB在集群方面闭源收费
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2023-08-16 18:37:32
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背景及简介NoSQL 技术主要解决以互联网业务应用为主的大数据应用问题，重点要突出处理速度的响应和海量数据的存储问题。NoSQL 的定义 ：主体符合非关系型、分布式、开放源码和具有横向扩展能力的下一代数据库。英文名称 NoSQL 本身的意思是“Not not SQL”，意即“不仅仅是 SQL ” 。在 NoSQL 里经常要用到 的一些时间单位为秒 （s ）、毫秒（ ms ）、微秒（µs ）、纳秒（
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2023-11-02 08:16:00
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同样也要对时间特征进行提取柱塞泵振动信号是一种时序信号，它包含了随时间变化的信息，而传统的卷积神经网络（CNN）主要用于处理图像等具有空间结构的数据，因此在处理时序信号时可能会忽略掉重要的时序特征。为了更有效地处理时序数据，可以考虑以下一些方法：适用于时序数据的神经网络模型：针对时序数据，可以使用一些专门设计用于处理序列数据的神经网络模型，例如循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）。这
IoTDB 是一款时序数据库，相关竞品有 Kairosdb，InfluxDB，TimescaleDB等，主要使用场景是在物联网相关行业，如：车联网、风力发电、地铁、飞机监控等等，具体应用案例及公司详情可以查看：IoTDB在实际公司中的使用信息收集IoTDB 模块主要分为Client，JDBC，Server，TsFile，Grafana，Distribution&nbs
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2023-07-28 22:09:12
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