influxdb的单机版是开源的，而集群版是商业版，influxdb被设计运行在SSD上，如果使用机器或者网络磁盘作为存储介质，会导致性能下降至少一个数量级。influxdb支持restful api，同时也支持https，为了保证安全性，非局域网建议使用https与Influxdb进行通信。
http://opentsdb.net/docs/build/html/user_guide/query/index.html
CREATE 语句用于向当前或指定的 Catalog 中注册库、表、视图或函数。注册后的库、表、视图和函数可以在 SQL 查询中使用。
TIMESTAMPDIFF 函数返回指定日期部分间隔（秒、天、周等）的两个给定时间戳之间的差异（即，从另一个中减去一个时间戳）。返回的值是一个 INTEGER，即两个时间戳之间的这些间隔数。 （如果 enddate 早于 startdate，则 TIMESTAMPDIFF 返回负 INTEGER 值。）
一个标量日期/时间函数，它返回一个新的时间戳，该时间戳是通过将指定日期部分的多个间隔添加到时间戳来计算的。
为了满足网络设备对时间同步精度越来越高的要求，通过对IEEE 1588协议标准和当前以太网时间同步方案的研究，提出了一种采用FPGA硬件来实现时钟同步的方法。基于FPGA与ARM开发平台，自主设计实现了支持IEEE 1588标准的主从时钟同步系统，该系统具有成本低廉，移植性强的特点。通过在该平台上对千兆以太网环境中的时间精度进行测试，标记精度优于50ns。
由于es官网叫停river类的导入插件，因此原始的elasticsearch-jdbc-river变更为elasticsearch-jdbc，成为一个独立的导入工具。官方提到的同类型工具还有logstash，个人觉得logstash在做数据库同步的时候并不是很好用，有太多坑要填。
1.Flink 三种Join的代码测试 1.1 数据源 1.2 join 1.3 intervalJoin 1.3.1 intervalJoin API用法 1.3.2 intervalJoin SQL用法 1.4 coGroup
时序表征学习的基本思想就是“以向量嵌入的形式提供时间表示，以便自动进行特征工程过程并以更好的方式对时间建模”，有点类似于NLP中最初的词嵌入层（Embedding），这一过程区别于基于ML/专家经验的特征工程手段，往往是无监督的训练任务。
知识点涵盖：代码自动生成、主键自增（雪花算法）、分页、自动填充字段、LocalDateTime 序列化配置、druid数据源配置、SQL监控页面、逻辑删除、事务管理、多环境配置等等。 1、 可以无缝内嵌进项目，也可以保存下来，方便下次使用。 2、代码中带有很多注解，为方便对MybatisPlus了解不深的同学，也能够快速看懂。👨💻or🛌 3、不行的话一步一步复制，也是可以运行起来的，慢慢看更好。 📷 地点:湖南邵阳 作者:喜 SpringBoot集成MybatisPlus 涵盖了目前
序列化推荐系统通过探索用户的交互顺序，以此基于他们最近所做过的事情的上下文预测他们的下一个动作。之前有马尔可夫链以及循环神经网络RNN和Self Attention可以解决类似的问题。
昨天亲手挖了一个关于时间的坑，今天大部分时间用于填坑。不完全排除在填坑的同时又挖了一些新坑。
1、Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定。下载图形化界面的zip包格式的，直接解压缩使用即可。安装部署模式这里不说了，自己可以根据自己的需求安装为单机模式或者集群模式。 Kettle的社区官网：https://community.hitachivantara.com/docs/DOC-1009855 Kettle的下载地址：https://sourceforge.net/projects/pentaho/files/Data%20Integration/ kettle国内镜像下载：http://mirror.bit.edu.cn/pentaho/Data%20Integration/ 2、由于这里只是演示了如何配置通过时间戳和批次号增量的导入数据，所以具体的操作不再叙述，具体的使用自己可以根据需求来使用。
一个分布式系统，经常需要面对同一份数据在不同时间的更改，这个更改可能来自不同节点间数据的同步，也可能来自系统对于客户端写请求的处理，那么这样的更改就可能出现冲突问题。而基于事件发生顺序的冲突问题的解决，是很多分布式系统，在一致性方面，都必须要仔细考虑和妥善处理的问题。我曾经阅读过一些互联网上的材料，但是没有发现哪个能比较系统且简洁地把这个问题和解决描述清楚的，我觉得我也许能够做得更好，于是有了本文。下面我来通过简单的例子介绍这类问题的产生，以及应对的思路。
这个数据库类主要处理了单例模式下创建数据库对象时,如果有两次较长时间的间隔去执行sql操作,再次处理会出现连接失败的问题,利用一个cache数组存放pdo对象与时间戳,把两次执行之间的时间进行了比较,如果间隔超过了10秒就再次new PDO创建连接,没有超过的情况下会继续使用原来的连接,并且因为每次使用后会使连接续期,cache数组里的时间戳也进行了续期. 每次执行操作都会从cache数组中获取下连接,多次执行不超过10秒的情况下,只会有一个连接
在前两篇文章中，我们从多个角度，由浅入深，对比了pandas和SQL在数据处理方面常见的一些操作。
V站笔记 PHP获取系统当前时间 使用函式 date() 实现 <?php echo $showtime=date("Y-m-d H:i:s");?> 显示的格式: 年-月-日 小时:分钟:秒
在开发多媒体播放器或直播系统时，音视频的同步是非常关键且复杂的点。要想把音视频同步搞明白，我们必须要了解一些基本的知识。只有了解了这些基本知识，才能为你打下理解音视频同步的基础。 本文将从下面几个主题介绍这些知识点：
我也会在每天忙完后，抽 1 个时间去回答大家的问题，但是不一定每个人我都能回答的到，因为有时候信息太多，可能没有看到你的问题。
我自学 python 编程并付诸实战，迄今三个月。 pandas可能是我最高频使用的库，基于它的易学、实用，我也非常建议朋友们去尝试它。——尤其当你本身不是程序员，但多少跟表格或数据打点交道时，pandas 比 excel 的 VBA 简单优雅多了。
最近，需要对业务上的一些性能做一些优化，比如降低首屏时间、减少核心按钮可操作时间等的一些操作；在这之前，需要建立的就是数据监控的准线，也就是说一开始的页面首屏数据是怎样的，优化之后的数据是怎样，需要有一个对比效果。此时，performance 这个API就非常合适了。
今天测试的时候因为业务的测试需要通过jmeter进行接口请求制造不同日期的数据，其中一个参数就是提供不同时间点的时间戳。虽然jmeter有内置的函数__time(,)来获取当前的时间戳，不太满足我的需求。但是我的要求是获取指定日期时间点的时间戳。刚开始的时候，都是去网上去找一些在线的工具去转换得到时间戳后才粘贴到jmeter，觉得这个有点费时间。突然想到jmeter支持java代码编写，支持jar导入，那么我干嘛不自己制作一个jar导入jmeter来获取我对于的日期的时间戳呢？对吧？那么怎么来制作一个jar包呢？请继续往下看！！
#coding=utf-8 import time,sched,os 周期性执行给定的任务 初始化sched模块的scheduler类 第一个参数是一个可以返回时间戳的函数，第二个参数可以在定时未到达之前阻塞。 s = sched.scheduler(time.time,time.sleep) 被周期性调度触发的函数 def event_func(): print "Current Time:",time.time() enter四个参数分别为：间隔事件、优先级（用于同时间到达的两个事件同时执行时定
最简单的方式，在循环里放入要执行的任务，然后sleep一段时间再执行。缺点是，不容易控制，而且sleep是个阻塞函数
大家好我是老羊，由于窗口涉及到的知识内容比较多，所以博主先为大家说明介绍下面内容时的思路，大家跟着思路走。思路如下：
共识算法是分布式系统保证节点数据状态一致性的方法，在区块链的共识算法分POW(工作量证明)和POS(权益证明)两大类。第一类POW模式是在公链项目中运用的最广泛应用的共识算法，比特币长达10年的运行已充分证明POW的安全性与稳定性。POW的特性是将去中心化与安全性发挥到了极致,但却牺牲了性能。 如比特币的峰值TPS为3.87， 平均每笔交易被打包入块需要10分钟;比原链的峰值TPS为36.32，平均每笔交易被打包入块需要2.5分钟。第二类的POS模式是由通过算法来选择出块共识节点，多用于联盟链和一些追求高TPS的新公链项目中。POS的特性是通过支持更小的出块间隔来达到最优的性能，但却牺牲了部分的安全性与去中心化。
本文介绍我们最新发表在IEEE Transaction on Multimedia(TMM)的工作，采用姿态传感器信息的深度在线视频稳像。在该论文中，我们构建了含有7种典型拍摄场景的数据集。并且设计了一种自适应地滤波模型，仅使用3或者10帧的缓存，高效地进行路径优化。
在数据系统中，时钟（clocks）和时间（time）都很重要。应用程序会以很多种形式依赖时钟，举例来说：
◆ 通过查询实施解放 基于查询的数据解放涉及查询数据存储并将所选择的结果发布到相关的事件流中。一个使用合适的 API、SQL 或类 SQL 语言的客户端会被用于向数据存储请求特定的数据集。必须能够批量查询数据集以提供事件的历史记录，然后定期更新，以确保数据的更改被发布到输出事件流中。 此模式有几种查询类型。 ◆ 批量加载 执行批量查询并加载数据集中的所有数据。当需要在每个轮询间隔加载整张表时，以及在进行增量更新之前，都需要执行批量加载。 批量加载成本很高，因为它需要从数据存储中获取整个数据集。对较小的数据集
Apache IoTDB（物联网数据库）是一个物联网原生数据库，具有高性能的数据管理和分析能力，可部署在边缘和云端。Apache IoTDB以其轻量级的架构、高性能和丰富的特性集以及与Apache Hadoop、Spark和Flink的深度集成，可以满足物联网海量数据存储、高速数据摄取和复杂数据分析的需求工业领域。
之前的文章，介绍了RTSP和RTP协议，RTSP用于建立连接及发送请求等，RTP用于实际的媒体数据传输。整个RTSP的流程中，还有一种不可或缺的协议， 那就是RTCP。RTCP的全称是RTP Control Protocol，从英文名称可以看出，其是针对RTP的控制协议！RTCP主要用于提供数据分发质量反馈信息，本文详细介绍一下RTCP协议！
LRU，最近最少使用（Least Recently Used，LRU），经典缓存算法。
多元时间序列（MTS）数据在各种应用领域中至关重要。由于其具有时序性和多源（多个传感器）属性，MTS数据本质上表现出时空（ST）依赖性，包括时间戳之间的时间相关性以及每个时间戳中传感器之间的空间相关性。为了有效利用此信息，基于图神经网络的方法（GNNs）已被广泛采用。
1）Tumble Count Window：累积固定个数的元素就视为一个窗口，该类型的窗口无法像时间窗口一样事先切分好。
• Table API 是一套内嵌在 Java 和 Scala 语言中的查询API，它允许以非常直观的方式组合来自一些关系运算符的查询
前文回顾： 一个执行计划异常变更的案例（上） 上篇文章我们说了，绑定变量实际是一些占位符，可以让仅查询条件不同的SQL语句可以重用解析树和执行计划，避免硬解析。绑定变量窥探则是第一次执行SQL硬解析时，会窥探使用的绑定变量值，根据该值的分布特征，选择更合适的执行计划， 其缺点在于如果绑定变量列值分布不均匀，由于只有第一次硬解析才会窥探，所以可能接下来的SQL执行会选择错误的执行计划。 有时可能我们需要查看某条SQL使用了什么绑定变量值，导致执行计划未用我们认为最佳的一种。 方法一：10046 使用level
最近工作中遇到两例mysql时间戳相关的问题，一个是mysql-connector-java和msyql的精度不一致导致数据查不到；另一例是应用服务器时区错误导致数据查询不到。
如果你在 t1 时刻推送Metric，你可能认为普罗米修斯会“刮取(scrap)”这些指标，并使用相同时间戳 t1 作为对应时序数据的时间戳，然而，普罗米修斯不会这样做，它会把从推送网关(Pushgateway)“刮取”数据时的时间戳当作指标数据对应的时间戳。为什么会这样？
自 DataGrip 2023.3 发布以来，已整合 Lets-Plot 库，实现数据可视化。该可视化功能可用于所有三种类型的网格：
如何在不循环的情况下，把列表数据的时间修改为咱们习惯的“几秒前，几天前”格式，而不是UTC模式
在神经科学研究中收集的数据集越来越复杂，通常结合了来自多个数据采集模式的高维时间序列数据。在适当的编程环境中处理和操作这些各种数据流对于确保可靠的分析并促进共享可重复性分析管道至关重要。在这里，我们介绍了Pynapple，这是一个轻量级的Python包，旨在处理系统神经科学中广泛范围的时间解析数据。该包的核心特点是一小部分多功能对象，支持任何数据流和任务参数的操作。该包括一组读取常见数据格式的方法，并允许用户轻松编写自己的方法。
以声明时间戳、使用日历处理日期和格式化解析日期时间。但这些类的API可读性差、使用繁琐，且非线程安全，如同设计的翔一样的IO，也是Java让人诟病的一大原因。
低级处理函数集成了DataStream API，使得它可以在某些特定操作中进入低级抽象层。DataSet API在有限数据集上提供了额外的原语，比如循环/迭代（loops/iterations ）。
TARNet: Task-Aware Reconstruction for Time-Series Transformer
近期由于特殊原因有一台主库宕机了一个小时没有处理，这个事情还引发了一个比较诡异的情况，那就是在主库宕机一个小时候后，监控才发出从库IO thread中断的报警。也就是说在那一个小时内，从库的同步状态是双Yes的。这是多么诡异的现象，这是因为什么原因呢？
Druid中的数据存储在datasource中，类似RDBMS中的table，每个datasource中按照时间划分，每个时间范围称为一个chunk(一般一天为一个chunk)，在一个chunk中数据根据维度的Hash或者范围被分成一个或者多个segment，每个segment都是一个单独的文件，通常包含几百万行数据，这些segment是按照时间组织成的，所以在按照时间查询数据时，效率非常高。实际上，datasource和chunk都是抽象的，Druid底层存储就是Segment，一旦一个Segment生成后就无法被修改，只能通过生成一个新的Segment来代替旧版本的Segment。
今天是SQL知识大全的第五讲，主要内容是和时间函数相关，主要包括了常用的时间函数，时间提取函数，时间计算函数以及时间和时间戳之间的转换。
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