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我也要
1.tag和tagvalue只能是字符串
filed的值可以是字符串或数值或布尔值
filedvlaue不同数据类型，insert写法https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.6/write_protocols/line_protocol_reference/
filedvalue是字符串类型，insert时用双引号，查询时用单引号
https://blog.youkuaiyun.com/vtnews/article/details/80195033
https://blog.youkuaiyun.com/liurui_wuhan/article/details/79001756
数据产品需求文档(PRD)怎么写？阿里P8分享的模板+5个避坑点
作用：记录文档的版本、作者、评审信息，避免“文档混乱”。填写规范字段说明示例文档名称清晰反映产品名称，如“用户行为分析平台PRD”用户行为分析平台PRD_V1.0文档版本用“版本号+日期”，如V1.0_20240301编写人数据产品经理姓名+联系方式张三（138-XXXX-XXXX）评审人员业务负责人、开发经理、数据分析师、运维负责人李四（业务）、王五（开发）、赵六（数据）、周七（运维）评审时间评审日期2024-03-05评审意见。
influxdb join注意事项
4.as 可以是替换原有列的值，也可以新建列名 as: (l, r) => ({l with OP: r.OP}3.csv格式，第一列的字段没有用，不能group，也会报错找不到label，所以第一列直接用做index。比如table1 有group字段 _time ,station,line,parttype。那table2中有重合的字段，station,line,parttype也要group起来。table2有 station,line,parttype，op。
四轮两驱小车（四）：STM32驱动5路灰度传感器PID循迹
之前买了一批5路灰度传感器，想用这传感器进行循迹，无奈网上和官方的资料提供的还是比较少，这里还是做一下当初的学习记录。
【InfluxDB V2.0】单表、跨表聚合Flux查询
一、单表数据Flux from(bucket: "bucket2") |> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop) |> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "huawei-price-instance") |> filter(fn: (r) => r["_field"] == "price") |> aggregateWindow(ever
Vivado IP核综合失败别慌：除了打补丁，这个TCL命令也能救急（以Video Frame Buffer为例）
本文详细解析了Vivado IP核综合失败的排查方法，特别是针对Video Frame Buffer Read IP的常见问题。从补丁安装到深入分析DCP文件生成机制，再到使用强大的TCL命令`foreach ip_in_proj [get_ips] {compile_c [get_ips $ip_in_proj]}`强制重编译，提供了一套完整的解决方案。帮助开发者快速定位并解决IP核综合失败问题，确保项目顺利进行。
银河麒麟V10 SP3离线安装Nginx1.21.5全记录（附11个rpm包下载清单）
本文详细记录了在银河麒麟V10 SP3操作系统上离线安装Nginx 1.21.5的全过程，包括11个必备rpm包的下载清单。通过分步骤的实战指南，帮助用户在国产化环境中高效部署Nginx服务，涵盖安装、配置、调优及故障排查等关键环节，特别适合金融、政务等对安全性要求高的场景。
InfluxDB：如何进行连接，数学测量
如果您是InfluxData社区的成员，那么您可能希望在某些时候跨测量执行数学运算。你做了一些谷歌搜索并偶然发现了这个GitHub问题3552并且流下了一滴小小的泪水。好吧，今天我成了好消息的承载者。InfluxData发布了Flux的技术预览，Flux是一种新的查询语言和时间序列数据引擎，它具有跨测量执行数学运算的能力。 在本文中，我将分享两个如何跨测量执行数学运算的示例： 如何计算每个请求...
【博弈论】势博弈（potential game）、EPG以及最佳响应、Nash均衡和帕累托（pareto）最优的理解
文章目录前言一、Potential game二、Nash均衡和Pareto-optimal（帕累托最优）1.Nash 均衡2.Pareto最优三、Best response（最佳响应）四、Exact potential game(EPG)1.合作-傀儡博弈2.合作博弈3.傀儡博弈4.自激博弈5.双边对称交互博弈使用理解 前言 本文主要详细讲解potential game的概念以及Exact potential game 的定义和分类，以及这么博弈方法是如何在论文中引入并使用的，本文仅是对自己在该模块
InfluxDB（一）：influxdb基本概念
timestamp：time存着时间戳，这个时间戳以RFC3339格式展示了与特定数据相关联的UTC日期和时间。field set：每组field key和field value的集合，如butterflies = 3, honeybees = 28field key/value：在InfluxDB中不能没有field，field没有索引。tag set：不同的每组tag key和tag value的集合，如location = 1, scientist = langstroth。
IP-Guard安全网关实例
企业相关情况： 1.OA系统，主要为日常工作使用，该系统IP为192.168.1.2，端口为8080； 2.文件共享服务器，用于存放日常工作资料和文档，该文件共享服务器的IP为192.168.1.1，其中\\192.168.1.1\private 目录中的存放着公司重要文档，不能随意外传； 3.安全网关已采用串联的方式联入网络，IP为192.168.2.6，所有机器访问OA系统和文件共享服务...
【全局路径规划模块运动学算法】无人机Kinodynamic A*算法、Kinodynamic RRT*算法（附C++代码）
认知有限，望大家多多包涵，有什么问题也希望能够与大家多交流，共同成长！本文先对Kinodynamic A*算法做个简单的介绍，具体内容后续再更，其他模块可以参考去我其他文章提示：以下是本篇文章正文内容啃这个Kinodynamic A_star算法，建议先啃一啃高飞fast_planner那篇论文，把理论打好，如果还是比较迷，就先看Dijksta、再看A_star、再看hybrid A_star 三个的流程，因为往上资料比较多，再看这个Kinodynamic A_star算法，流程已经很相像了。如果。
InfluxDB的查询优化
根据官网整理的Influx脚本的查询优化问题
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influxdb 教程_influxdb分析教程
influxdb 教程 目录 (Table of Contents) Introduction 介绍 Connecting to InfluxDB 连接到InfluxDB Querying Your Datasource 查询数据源 Analyzing & Visualizing Your Data 分析和可视化您的数据 Diving Deeper With Search-Based An...
SAP B1中文培訓教材_SDK
公司内部培训资料，对开发工具 ，DIAPI， UIAPI，Add-ON有详细解说
ET2012新版免狗免安装绿色软件
ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。，新界面，新视觉，
InfluxDb教程
致读者 史上最全InfluxDb教程地址：InfluxDb中文教程 教程目录如下
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
influxdb官网学习教程
https://jasper-zhang1.gitbooks.io/influxdb/content/Query_language/data_exploration.html influxdb官网学习教程 influxdb官网教程 influxdb中文教程
IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack
IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件，这是C++版本的破解文件
时序数据库InfluxDB—安装使用教程
InfluxDB是一个由InfluxData开发的开源时序数据库，专为高性能地查询与存储时序数据而设计。它使用Go语言编写，没有外部依赖，提供了简单、高性能的写入和查询HTTP API。InfluxDB广泛应用于存储系统的监控数据、IoT行业的实时数据等场景。
InfluxDB学习系列教程，InfluxDB入门必备教程
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Graphite-InfluxDB 项目教程
Graphite-InfluxDB 项目教程 1. 项目的目录结构及介绍 graphite-influxdb/ ├── LICENSE ├── NOTICE ├── README.rst ├── get-series-influxdb-vs-es.png ├── graphite_influxdb.py ├── requirements.txt ├── setup.cfg ├── setup.py...
InfluxDB学习教程
InfluxDB是一个当下比较流行的时序数据库，InfluxDB使用 Go 语言编写，无需外部依赖，安装配置非常方便，适合构建大型分布式系统的监控系统。 InfluxDB学习教程： InfluxDB系列学习教程目录 InfluxDB学习之InfluxDB的安装和简介 InfluxDB学习之InfluxDB的基本概念 InfluxDB学习之InfluxDB的基本操作 InfluxDB学习...
InfluxDB Proxy 项目教程
InfluxDB Proxy 项目教程 1. 项目的目录结构及介绍 InfluxDB Proxy 项目的目录结构如下： influx-proxy/ ├── backend/ ├── monitor/ ├── service/ ├── .gitignore ├── AUTHORS ├── LICENSE.md ├── Makefile ├── README.md ├── client_query.p...
influxDB使用客户端教程
文章目录使用帮助查看版本启动启动方法二登陆查看数据库切换数据库查看表创建表查询表删除记录删除表删除数据库 使用帮助 influx --help 查看版本 influx -version 启动 influx -config /etc/influxdb/influxdb.conf 启动方法二 systemctl start influxdb.service sudosystemctl start influxdb.service 登陆 influx 默认连接到 localhost:8086
Spring Data InfluxDB 使用教程
Spring Data InfluxDB 使用教程 项目介绍 Spring Data InfluxDB 是一个基于 Spring Data 框架的 InfluxDB 数据库访问库。它提供了一种简单的方式来集成 InfluxDB 到 Spring 应用程序中，使得开发者可以更方便地进行数据存储和查询操作。InfluxDB 是一个高性能的时序数据库，适用于处理大量带时间戳的数据，如监控数据、IoT 设...
InfluxDB Proxy 开源项目教程
InfluxDB Proxy 开源项目教程 1. 项目介绍 InfluxDB Proxy 是一个为 InfluxDB 添加高可用性层的开源项目。它支持 Gzip 压缩、查询过滤、客户端透明等功能，旨在解决 InfluxDB Relay 在某些场景下的不足。InfluxDB Proxy 通过将写入和查询请求分发到多个 InfluxDB 实例，提高了系统的可用性和数据处理能力。 2. 项目快速启动 2...
InfluxDB Go 客户端库使用教程
InfluxDB Go 客户端库使用教程 项目介绍 InfluxDB Go 客户端库是一个用于与 InfluxDB 数据库进行交互的 Go 语言库。InfluxDB 是一个开源的时间序列数据库，专为处理高写入和查询负载而设计。该客户端库提供了简洁的 API，使得开发者可以轻松地从 Go 应用程序中写入和查询数据。 项目快速启动 安装 首先，确保你已经安装了 Go 语言环境。然后，使用以下命令安装 ...
InfluxDB时序数据库教程和中文文档（搬运）
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