influxdb2 进阶

最新推荐文章于 2025-11-30 18:24:05 发布
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分类专栏： 中间件实战 文章标签： 人工智能
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性能测试从入门到高级进阶之路（二）：小白教程influxdb+grafana+jmeter性能监控平台
weixin_44844572的博客
12-21 1564
小白都能玩转的性能监控的平台influxdb+grafana+jmeter专业、清晰、实时
influxdb-cloud-importer:通过此Python脚本，您可以将数据从InfluxDB OSS 2.x中的存储桶导出，以发送到InfluxDB Cloud Instance。
04-12
本项目是针对InfluxDB的一个实用工具——`influxdb-cloud-importer`，它是一个Python脚本，旨在帮助用户将InfluxDB OSS 2.x存储桶中的数据高效地迁移至InfluxDB Cloud Instance。 **核心功能** 1. **数据导出**：...
[时序数据库]：InfluxDB进阶
stange1的博客
08-17 1679
摘要：InfluxQL；InfluxQL工具类；influxdb.java客户端。
深入解析 InfluxDB 的数据操作指令：从基础到高级实战
品质生活，极致编程。
05-26 1337
本文系统梳理了 InfluxDB 的数据操作指令，涵盖写入、查询、删除、管理等核心功能，并结合实战场景提供了优化建议。通过掌握这些指令，开发者能够高效处理时间序列数据，充分发挥 InfluxDB 的性能优势。无论是实时监控、日志分析还是物联网应用，InfluxDB 的灵活指令集都能为数据管理提供坚实支持。
InfluxDB Flux 查询进阶：多数据源联合分析
2501_93895308的博客
10-31 322
通过以上方法，可构建跨业务系统的联合分析看板，实现如“服务器性能-网络流量-业务指标”的关联分析，满足复杂运维场景需求。在 InfluxDB 中实现多数据源联合分析需要掌握 Flux 的跨源查询能力，核心是通过。函数整合不同数据流。（确保关联字段一致）
InfluxDB 与 HTTP 协议交互进阶（一）
07-28 985
复杂查询条件的 HTTP API 构建，分页查询与流式响应处理，错误码解析与异常处理，基于 Token 的 API 认证机制强化。
InfluxDB 与 HTTP 协议交互进阶（二）
07-29 780
复杂查询条件的 HTTP API 构建，分页查询与流式响应处理，错误码解析与异常处理，基于 Token 的 API 认证机制强化。
InfluxDB语法
guanqingqing_的博客
08-08 1389
InfluxDB
jmeter 性能测试与 influxdb2 集成显示监控结果
主要分享测试的学习资源，帮助快速了解测试行业，帮助想转行、进阶、小白成长为高级测试工程师。
06-10 549
Jmeter 是最常用的性能测试工具，influxdb2 是一个时序数据库。在国内有很多资料介绍了 jmeter 与 influxdb1.x 版本的集成，但是，在 2021 年，influxdb 升级到 2.x 版本，这个版本与 1.x 版本有结构性的调整，完全不兼容。使用以前的资料，不能把它们两者集成起来。这篇文章，是参考了大量的官方因为资料，整理的一份国内最全的集成解决方案，期望对大家有帮助。 ◆docker 安装 ✦配置 influxdb2 鉴权信息 浏览器访问 http://influxdb2_i
influxdb查看数据库命令_Docker进阶-容器监控cAdvisor+InfluxDB+Granfana
weixin_39628186的博客
12-27 313
概述前面文章介绍使用docker compose组合应用并利用scale快速对容器进行扩容。由于docker compose启动的服务都在同一台宿主机上，对于一个宿主机上运行多个容器应用时，容器的运行情况如：CPU使用率、内存使用率、网络状态、磁盘空间等一系列随时间变化的时序数据信息，都是需要去了解，因此监控是必须的。容器监控方案选择对于容器的监控方案可谓多种多样，本身自带命令docker sta...
InfluxDB进阶实践：如何实现基于阈值的趋势分析
2. 连续查询（Continuous Queries，CQ）: InfluxDB中的连续查询是一种自动运行的查询，用于定期聚合数据。CQ可以通过创建查询来自动聚合数据，并将其存储在特定的测量（measurement）中，这有助于提高查询效率并...
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1825
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
信息检索13
2301_80828873的博客
11-26 2185
最近邻检索的方法，PQ，IVF,HNSW
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
uncle_ll的博客
11-29 1174
向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
最新发布
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 898
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
RAG信息检索全解析：从Embedding到Reranker的超详细教程1
Trb201013的博客
11-27 1399
文章介绍了RAG系统中信息检索环节的核心技术，包括文档段落嵌入和用户查询嵌入，将文本转换为向量表示；详细解释了相似度检索的多种方法，如Top-K检索、MMR策略和Reranker二次排序技术；强调了合理切分策略对嵌入效果的重要性，以及查询扩展技术对提高检索准确度的作用。指出RAG的本质是"开卷考试"，检索质量直接影响最终生成效果。
【LoRA（低秩适应）技术详解：原理、公式与实践】
m0_46882548的博客
11-26 1633
参数高效：可训练参数量通常仅为全量微调的0.01% - 3%，极大降低了计算和存储成本。内存友好：由于大部分原始权重被冻结，无需存储其优化器状态，显著减少了训练时的显存占用。无推理延迟：训练后可将LoRA权重合并回原模型，推理速度与原始模型一致。模块化与灵活性：一个基础模型可以搭配多个针对不同任务的、体积很小（几兆字节）的LoRA适配器，轻松切换任务。减轻灾难性遗忘：因为原始权重基本不动，模型在适应新任务时更不容易遗忘预训练时获得的通用知识。
【LLM】DeepSeekMath-V2模型
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-29 782
研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。 研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。 相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep
卫星遥感落地林草监测：多源数据融合+AI算法
okk202586的博客
11-27 581
全面完善昌吉州林草资源网络感知体系，建立全州林草资源一体化综合管理平台，全面加强林草安全防火监测预警、有害生物防治信息化、林草资源监管能力，实现林草资源、安全防火、有害生物防控、林长制监督管理等。在不同区域、不同场景下的落地能力，案例可以充分说明，智慧林草并非单纯的技术堆砌，而是真正贴合林草业务流程、解决实际问题的“实战型”方案，太空守护林海正在变成可能~根据林草业务需要，建设林长制、资源监管、生态保护、生态修复、灾害防护、科技创新等六类业务系统，构建智慧林草综合监管业务系统体系，全面支撑林草业务。
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