+ e); return new MyResponse(false); } } /** * 更新操作 其实也是插入操作 时间戳相同...level=3 //统计存储组下几个设备 show devices root.test //显示某一层下的子路径 show child paths root.test.wf01 CRUD //插入记录...temperature from root.test.wf01.wt02 界面清洁神句 align by device 聚合函数 COUNT函数返回由SELECT语句选择的时间序列（一个或多个）非空值的值数...FIRST_VALUE函数返回所选时间序列的第一个点值 LAST_VALUE函数返回所选时间序列的最后一个点值 MAX_TIME函数返回所选时间序列（一个或多个）的最大时间戳 MAX_VALUE函数返回所选时间序列...（一个或多个）的最大值 AVG函数返回指定时间段内所选时间序列的算术平均值 MIN_TIME函数返回所选时间序列的最小时间戳 MIN_VALUE函数返回所选时间序列（一个或多个）的最小值 NOW函数返回当前时间戳
前言 上篇教程介绍了 Apache IoTDB 处理时序数据时，能够实现的部分具体功能和具体的操作命令，包括数据导入、基本查询、和聚合查询。...1 数据写入、删除与导出 1.1 插入数据 物联网场景下，元件产生数据将自动写入，但有时候，如果过去的一些数据需要修改，可以使用 insert 语句插入修改后的值，覆盖原数据。...例如，我们可以向已有的时间序列 root.BHSFC.Q1.W002.speed 中插入单行数据，SQL 语句如下： insert into root.BHSFC.Q1.W003(timestamp,speed...例如查询所有时间序列的 SQL 语句为： show timeseries 输出结果为： IoTDB> show timeseries +------------------------------+--...感谢大家的关注，希望这个系列文档能够更好地帮助大家了解 IoTDB，使用IoTDB！
此处我们创建两个时间序列，SQL语句如下： IoTDB> CREATE TIMESERIES root.ln.wf01.wt01.status WITH DATATYPE=BOOLEAN, ENCODING...，我们可以使用SHOW TIMESERIES 语句，其中表示时间序列对应的路径，默认值为空，表示查看系统中所有的时间序列。...下面是两个例子： 使用SHOW TIMESERIES语句查看系统中存在的所有时间序列，SQL语句如下： IoTDB> SHOW TIMESERIES 执行结果为： +------------------...number = 2 查看具体的时间序列root.ln.wf01.wt01.status的SQL语句如下： IoTDB> SHOW TIMESERIES root.ln.wf01.wt01.status...number = 1 接下来，我们使用INSERT语句向root.ln.wf01.wt01.status时间序列中插入数据，在插入数据时需要首先指定时间戳和路径后缀名称： IoTDB> INSERT
timeseries collection提供了一组用于插入和查询测量值的简单接口，同时底层实际的数据是存储在以bucket形式的集合中。...当批处理被提交时，它会将这些插入转换到成buckets的列格式，并确保任何control字段的更新（例如control.min 和 control.max）。...的值，该值是从第一个插入bucket的测量数据中根据granularity选项来向下近似舍入而得到的。...更新和删除 timeseries collection 支持符合以下限制的删除语句： 仅支持metaField的属性的查询语句 支持批量操作 同时更新满足上面同样的条件，另外遵循： 仅支持metaField...对应的属性值 更新操作指定一个带有更新运算符表达式的更新文档（而不是替换文档或者更新的pipeline操作） 不支持upsert:true 操作 这些更新与删除的执行都会被转换成相对应的底层的bucket
今天主要介绍常用的 SQL ，包括对元数据和数据的增删改查，本文的sql都是基于 0.10.0 的，这个大版本马上发布！...正文 11018 字（大部分是 sql 和打印信息，汉字不多），预计阅读时间 10 分钟。...目前 IoTDB 的接口主要有 SQL 和 NoSQL 两种，今天介绍 SQL 接口，为了方便理解，大家可以可以在下面链接下载 0.10.0 预发布版，一边看一边试： 二进制版下载链接: https:/...# 插入更新 别名、标签、属性 ALTER timeseries root.turbine.d1.s1 UPSERT ALIAS=newAlias TAGS(unit=Degree, owner=me)...语法可以参考官网，本文的 sql 可以粘到 CLI 里自己玩一玩~ 祝大家周末快乐！
持续性预测是使用前一时间步（t-1）的观测值预测当前时间步（t）的观测值。 我们可以通过从训练数据和历史积累的历史数据中获取最后一个观测数据，并用它预测当前的时间步长来实现这一点。...对于时间序列问题，我们可以通过使用上一个时间步（t-1）的观测值作为输入，以当前时间步（t）的观测值作为输出来实现。...趋势可以从观测值中删除，然后再加回到预测值，以便将预测返回到原始的比例尺，并计算可比较的误差分数。 消除趋势的标准方法是差分化数据。这是从前一个时间步（t-1）的观察值减去当前的观测值（t）。...这消除了趋势，我们留下了一个差分化系列，或从一个时间步的观测值到下一个时间步观测值的变化。 我们可以使用pandas中的diff（）函数自动实现这一点。...请注意，系列中的第一个观察值会被忽略，因为之前没有能用于计算的观测值。
生成的嵌入应该能够捕获底层系统行为，以便在其他上下文中也可重用。 数据 我们从UCI 库中收集一些开源数据（在UCI 许可政策内）。...它非常适合我们的目的，因为它记录了来自不同位置的数据，使我们能够在多变量情况下进行切换。 我们拥有原始占用率（即当时停车场内有多少辆汽车）和最大停车容量。...数据中有缺失观测值的存在，也显示了一些常规的季节性模式。观察每天和每周的行为。所有停车区都倾向于在下午达到最大入住率。其中一些在工作日使用最多，而另一些则在周末更忙。...每个分箱时间序列的二维嵌入可视化 通过扩展所有时间序列的嵌入表示，我们注意到小时观测和每日观测之间存在明显的分离。 每个时间序列中所有观测数据的二维嵌入可视化 这些可视化证明了本文方法的优点。...本文代码： https://github.com/cerlymarco/MEDIUM_NoteBook/blob/master/TimeSeries_Word2Vec/TimeSeries_Word2Vec.ipynb
它包括建立模型来进行观测，并在诸如天气、工程、经济、金融或商业预测等应用中推动未来的决策。 本文主要介绍时间序列预测并描述任何时间序列的两种主要模式(趋势和季节性)。并基于这些模式对时间序列进行分解。...季节模式存在一个固定的已知周期 周期性:当数据涨跌时发生，但没有固定的频率和持续时间，例如由经济状况引起。 噪音:系列中的随机变化。 大多数时间序列数据将包含一个或多个模式，但可能不是全部。...因此，如果p值低于0.05，则时间序列是平稳的。...因此如果p值低于0.05，则时间序列不是平稳的。...这种方法使用指数平滑来编码大量的过去的值，并使用它们来预测现在和未来的“典型”值。指数平滑指的是使用指数加权移动平均(EWMA)“平滑”一个时间序列。
insertTablet 接口，只能使用效率较低的insertRecordsInOneDevice 接口来写入 ▎在最新的0.13版本中，insertTablet 接口支持写入空值 1.2 通配符使用方法更新...真实场景下，设备各测点的数据产生速率不同，容易产生空值 在 0.12 中， insertTablet 接口不支持写入空值，这就导致用户无法使用效率更高的 insertTablet 接口，只能使用效率较低的...实验条件： ● 4G内存 ● 对单设备下 100 个时间序列进行写入 3 通配符使用方法更新 3.1 Before V0.13 ▎旧版概念 路径 (Path)：在元数据树中，从root节点到当前节点依次经过的所有节点的名称的连接...**显示北京下的所有序列 可基于*实现单层管理 3.3 Path Pattern的应用 ▎DDL count timeseries show timeseries delete timeseries...path pattern select * from root.** where s1 >0 root.**.* root.**.s1 详情可以参考：New Wildcard ** in IoTDB-SQL
时间序列函数优越的查询性能远超过关系型数据库，Informix TimeSeries非常适合在物联网分析应用。...的查询语句 安装管理很简单，并且读写数据很高效 能够实时查询，数据在写入时被索引后就能够被立即查出 在最新的DB-ENGINES给出的时间序列数据库的排名中，InfluxDB高居第一位，可以预见，InfluxDB...配置文件里任意没有注释的配置都可以用来覆盖内部默认值，需要注意的是，本地配置文件不需要包括每一项配置。...因为时序数据多写少读无更新的特点，InfluxDB，不支持数据更新操作，亦不建议对时序数据记录执行更新操作。...如果在某些特殊场景下，必须对时序数据记录的指标值进行更新，可以利用“时间戳（Timestamp）和时间序列线（Series）完全相同的时序数据记录，是同一条时序数据记录，新插入的时序数据，会覆盖原有的时序数据记录
oneuptimehttps://github.com/OneUptime/oneuptime Stars: 3.3k License: Apache-2.0 picture oneuptime 是完整的开源可观测性平台...uptrace/bunhttps://github.com/uptrace/bun Stars: 3.1k License: BSD-2-Clause bun 是 SQL-first 的 Golang...该项目解决了通过 SQL 优雅地编写复杂查询的问题。 支持 PostgreSQL、MySQL（包括 MariaDB）、MSSQL、SQLite。...使用传统的 SQL 提供类似 ORM 的体验，支持结构体、映射、标量以及映射/结构体/标量切片。 批量插入、批量更新使用通用表达式和批量删除。 数据装载和迁移功能。 软删除功能。...用于检测利用尝试的虚假易受攻击服务器 ed448 patch：修补 liblzma.so 以使用自己的 ED448 公钥 backdoor format：后门载荷格式 backdoor demo：触发 RCE 的 CLI，假设已知
s1) from root.sg.d1.s1 GROUP BY ([1, 50), 5ms)，每个区间可 前开后闭 或 前闭后开 支持 GroupByFill 查询，在 group by 查询结果上补空值，...RowRecord 在 CLI 中分批打印结果集 在 Grafana 中增加指定时间精度 在 Grafana 中支持 TEXT 类型数据展示 使用脚本启动 IoTDB 时可手动指定配置文件 热加载配置文件 在 SQL...level=x 查询默认以 root 为前缀 增加基于 OpenID 的 JWT 访问连接（代替用户名密码） 可根据系统内存比例分配内存大小 可配置自动注册时间序列时如何推断不同类型的 String 值...RPC 版本为 V2，不可连接 0.9 系列 TsFile 版本更新为第 2 版 Session 中方法改名：insertBatch-> insertTablet, insertInBatch ->...【IOTDB-185】windows 环境由于路径存在空格运行 start-client.bat 失败 【IOTDB-370】修复解析sql的并发问题 【IOTDB-392】修复导出 CSV 【IOTDB
我们知道两个点确定一条直线，如果已知直线上任意两个样本点，可以通过联立方程组的形式求出能够拟合这两个样本点的直线方程，这个过程和简单线性回归的过程相近。简单线性回归的假设空间 ? ，简单来说 ?...已知直线上的任意两个点 ? ，代入方程联立方程组即可求出对应的参数 ? 的值。 ? 假设直线上任意的两个点为 ? ，代入上式即可得： ? 上式的二元一次方程组可以通过消元法轻松计算出 ?...的值， ? ，这种能够通过严格公式推导出来的精确解称为解析解。 那么对于简单线性回归，我们只需要采样任意两个在直线上的样本点就可以通过联立二元一次方程组的方式找出最理想的函数 ? 。...，这些样本点虽然含有观测误差等噪声，不过这些样本点整体和真实的直线趋势相吻合。因此即使可能不存在一条能够穿过所有数据点的直线，我们也能够找到一条能够尽可能拟合样本点集合 ? 的比较好的直线。...的值。这里需要最小化的函数为 ? ： ? 待优化的参数有两个 ? 和 ? ，按照梯度下降算法的公式可以得到下面两个更新迭代的公式： ? 接下来只需要计算出 ? 和 ?
对于其他时间步 ，如果已知下一个时间步的最优值函数 ，则： 基于上述观察，可以用如下算法来求解最优值函数： 使用 式计算 对于 ，使用 式基于 计算 实际上...我们的问题是：该系统能够线性化吗？ 3.1 动态的线性化 假定在时间 ，系统大部分时间都处于状态 ，且选取的行为在 附近。...4 线性二次高斯分布（LQG） 目前为止，我们假设状态都是可以得到的，而在现实世界中，实际的观测值可能并不是真实的状态值（类似 HMM）。...算法分为两步，假定我们已知分布 ： 「预测步」：计算 「更新步」：计算 不断迭代上述步骤，即可更新置信状态： 下面具体解释两个步骤： 「预测步」：假定我们已知分布： 则下一个状态的分布也为高斯分布...： 其中： 「更新步」：给定 和 ，我们可以证明： 其中： 矩阵 也称为「卡尔曼增益」： 从公式可以看出我们并不需要时间步 t 之前的观测值，仅需要之前的概率分布。
__system [IOTDB-4946] show timeseries 显示死区处理算法 [IOTDB-5025] 修正了 0.13 中监控的标签 [IOTDB-5128] 完善 start-server.sh...中 -p pid，-v version 特性的使用 [IOTDB-5232] 增加内存 Schema 内存占用监控 ## Bug Fixes [IOTDB-3624] 修复在 SQL 中插入没有时间戳数据时发生的异常...[IOTDB-4716] 修复了 0.13 linux 系统中磁盘大小的统计问题 [IOTDB-4738] 修复 TsFile 写入空值页后损坏的问题 [IOTDB-4781] 修复 NOT LIKE...值过滤器不工作的问题 [IOTDB-4842] 修复字符串数字插入错误 [IOTDB-4938] 修复遇到存储组未就绪异常时数据丢失的问题 [IOTDB-4967] 修复 slidingTimeWindow
点击蓝字 关注我们 #TSer# 时间序列知识整理系列，持续更新中 ⛳️ 赶紧后台回复"讨论"加入讨论组交流吧 ?...隐藏变量是HMM里的关键概念之一，可以理解为无法直接观测到的变量，即HMM中Hidden一词的含义；与之相对的是观测变量，即可以直接观测到的变量；HMM的能力在于能够根据给出的观测变量序列，估计对应的隐藏变量序列是什么...因此，对于分布可以用一张表、或矩阵表示，其中第j行 、第k列元素表示在已知Z_n-1为第j个状态的条件下，取第k个状态的条件概率 。由于这些元素表示概率值，因此可以构成矩阵。...对参数π和A初始值的选取只要保证满足归一化条件、并且值为非0即可。因为如果初始值为0则在以后每步迭代该值始终为0，无法更新。...由于采用的是最大似然法，因此在EM算法的迭代过程中往往需要观测似然值的变化，以似然值不再增加作为迭代停止的条件，所以，能够计算似然值也非常重要。
操作场景 主要有三种场景： 仅对已知表中的某一字段写入Blob和Clob字段的值 更新已知表中全部字段的值（均为Blob和Clob字段） 插入数据中带有部分需要插入Blob和Clob字段的数据 总结来看...插入时带Blob和Clob字段 情景再现： 从数据源接收数据，解析完成后产生SQL语句并批量插入数据表，注意，原记录中含有若干个Blob字段（图片编码）和若干个Clob字段（记录信息），其余字段均为一般类型...（String，Integer） 在给出代码前，注意几点： Blob和Clob需要单独处理，即一个SQL语句无法完成上述需求 整个过程分为三部分：组装SQL语句、第一遍插入、第二次插入Blob和Clob...类型 组装SQL语句时：Blob需要人为empty_blob()，置空为Clob需要人为置空为empty_clob() 每次插入都需要对特殊字段进行处理，故无法使用batch操作 特殊字段处理（第二次插入...如何拼接SQL字符串 如何暂存特殊类型字段 如何在第一次插入时设置empty_blob() 如何通过主键值来进行第二次插入 如何插入Blob和Clob字段 如果你有更好的方法或者是对该文章有任何的疑问或想法
最后激光点到平面的残差和视觉的光度误差及IMU前向传播的值放到基于误差状态的迭代卡尔曼滤波器中得到准确的位姿，并利用该位姿把新的观测加到地图中。...状态转移模型： 在本文的系统中假设激光雷达，相机和imu之间的时间offset是已知的，定义imu的第一帧为全局坐标系，三个传感器之间固联且外参已知。...大家应该知道下尖是后验，就是已经融合了视觉和激光雷达观测的结果，通过运动方程我们可以得到新的视觉或者激光雷达来的时候的先验的状态，然后等激光或者视觉帧来的时候进行对应的量测更新。...对于地图中的点，已经被先前的帧观测过很多次，我们找到和当前观测角度相近的一帧作为参考帧，然后把地图点投影到当前帧获取地图点的光度值，应该和参考帧中的patch获取的光度值一样，以此构建残差： 预印版没有解释...基于迭代的卡尔曼滤波器更新：通过公式3我们可以得到先验的状态和协方差的值，先验的分布可以表示为： 当视觉和激光的观测来的时候我们可以进行量测更新以得到状态量后验的结果： 上式为非凸的函数，可以基于高斯牛顿的方法优化求解最小值
在前面的例子中，城市天气就是隐藏的状态序列，这个序列是我们观测不到的。小明的活动就是观测序列，这个序列是我们能够观测到的。这两个序列都是随机序列。 （2）HMM的假设一：马尔科夫性假设。...表示在模型参数已知的条件下，预测1~t时刻观测值为特定序列以及t时刻状态值为特定值的概率。 前向算法模型的思路是：利用t时刻的α值，去预测t+1时刻的α值。使用的是迭代的思路。...表示在模型参数和t时刻状态值已知的条件下，预测t+1之后所有时刻观测值为特定序列的概率。 后算法模型的思路是：利用t+1时刻的β值，去预测t时刻的β值。使用的是递归的思路。...观测概率矩阵B： ? 初始概率状态向量π： ? 现在已知小明在3天里的活动序列为：[宅，打球，宅]，求最有可能的天气序列情况。...通过计算求得其中概率最大的序列为[雨天，阴天，晴天]，最后更新晴天状态序列为[雨天，阴天，晴天]，丢弃另外两个序列，并保存概率值0.00756。D3状态为阴天和雨天的状态序列更新流程与此相同。
以国家级气象观测站为例，全国有近6万个气象观测站，每个气象观测站有70种气象物理量需要采集。某市地铁每列列车拥有3200个指标需要测量，全市列车数达300列。...随着时间推移，这条时序数据会产生一系列（时间戳，值）的二元组数据点，构成了时间序列数据集。因此，我们定义一条时间序列是由一个时间序列标识（设备和度量指标），一系列时间戳和数据值对组成的无限集。...手动创建存储组： set storage group to root.FU01 手动创建时间序列： create timeseries root.FU01.deviceType1.AZQ01.Temperature...自动创建的数据类型是根据写入值的类型自动推断出来的。...下一节会介绍 IoTDB 的基本 SQL 查询功能。
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