一、安装与使用1、下载地址 GitHUb： https://github.com/Muscleape/influxdb_demo 64位程序： https://dl.influx data.com/influxdb/releases/influxdb-1.7.4_windows_amd64.zip2、解压安装包 3、修改配置文件 InfluxDB 的数据存储主要有三个
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2023-09-10 13:35:00
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influxDB学习笔记
原创
2022-08-09 15:51:20
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InfluxDB 是一个开源分布式时序、事件和指标数据库。使用 Go 语言编写，无需外部依赖。其设计目标是实现分布式和水平伸缩扩展。它有三大特性：1. Time Series （时间序列）：你可以使用与时间有关的相关函数（如最大，最小，求和等）2. Metrics（度量）：你可以实时对大量数据进行计算3. Eevents（事件）：它支持任意的事件数据特点schemaless(无结构)，可以是任意数
原创
2016-12-08 22:30:30
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一、与传统数据库中的名词做比较nfluxDB中的名词传统数据库中的概念database数据库measurement数据库中的表points表里面的一行数据 二、InfluxDB中独有的概念1）database--数据库，这个同传统数据库的数据库概念。2）measurement--数据表，在InfluxDB中，measurement即为表的作用，同传统数据库中的table作用一致。1）ta
原创
2016-12-08 22:29:42
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InfluxDB 数据模型InfluxDB的数据模型和其他时序数据库有些许不同，下图是InfluxDB中的一张示意表：1. Measurement：从原理上讲更像SQL中表的概念。这和其他很多时序数据库有些不同，其他时序数据库中Measurement可能与Metric等同，而在influxDB中field的概念更像是其他数据库的Metric，这点需要注意。2. Tags：维度列 （1）上图中loc
1）BOTTOM()函数作用：返回一个字段中最小的N个值。字段类型必须是长整型或float64类型。语法：SELECT BOTTOM(<field_key>[,<tag_keys>],<N>)[,<tag_keys>] FROM <measurement_name> [WHERE <
原创
2016-12-08 22:41:25
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1）DERIVATIVE()函数作用：返回一个字段在一个series中的变化率。InfluxDB会计算按照时间进行排序的字段值之间的差异，并将这些结果转化为单位变化率。其中，单位可以指定，默认为1s。语法：SELECT DERIVATIVE(<field_key>, [<unit>]) FROM <measurement_nam
原创
2016-12-08 22:44:17
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1）count()函数返回一个（field）字段中的非空值的数量。语法：SELECT COUNT(<field_key>) FROM <measurement_name> [WHERE <stuff>] [GROUP BY <stuff>]示例：>SELECT&nb
原创
2016-12-08 22:39:32
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简单的一句话：让机器从数据中学习，进
原创
2022-07-15 15:20:01
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机器学习的动机与应用数据挖掘与机器学习数据挖掘：英文为data mining，也就是从数据中挖掘出有用的信息。机器学习：因为是machine learning，是计算机科学和统计学的交叉学科，基本目标是学习一个X到Y的函数，来做分类或者回归的工作。联系： 机器学习经常和数据挖掘合在一起讲是因为好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的。数据挖掘是做什么，机器学习是怎么做。数据挖掘是目标，
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2023-09-08 11:17:46
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一、何为机器学习(Mechine Learning)？答：利用已有数据(经验)，来训练某种模型，利用此模型来预测未来。机器学习是人工智能的核心Mechine Learning。 例如：你和狗蛋儿7点在老槐树下集合，如何一块约去开黑，前两次狗蛋儿都7点10分才到。这两次狗蛋晚到10分钟就是经验。之后你会通过自己的经验判断，下次你会不会出发时晚10分钟，从而利用这10分钟干些有意义的事情。 对于机器学
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2023-09-26 19:32:08
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文章目录一：机器学习基本概念（1）机器学习定义（2）损失函数二：机器学习范围三：深度学习和人工智能（1）深度学习（2）人工智能四：机器学习算法 一：机器学习基本概念（1）机器学习定义机器学习（ML）：从广义上来说，机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。机器学习不是基于
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2023-09-06 13:45:01
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机器学习的介绍和相关概念1. 定义机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能 ——百度百科机器学习(Machine-Learning)是一门让编程计算机从数据中进行学习的一门计算机科学；一个计算机程序在完成任务T之后，获取经验值(结果)E，
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2023-09-27 20:25:45
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简介：机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。机器学习的定义：1、机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，
特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。
2、机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。
3、机器学习是用数
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2023-08-28 22:04:46
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机器学习（Machine Learning）是一种通过从数据中学习来自适应改进预测和决策的人工智能技术。简单来说，机器学习就是通过让计算机自动从数据中学习并不断优化算法模型，从而实现对数据的自动分析、预测、分类和决策等任务。机器学习的定义是什么？机器学习可以用来干什么？机器学习的核心是通过训练数据来学习算法模型，然后将该模型用于新的数据进行预测或分类。在训练过程中，机器学习算法会自动调整模型的参数
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2023-10-02 08:47:14
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顾名思义，机器学习的目的就是让机器具有类似于人类的学习、认识、理解事物的能力。试想一下，如果计算机能够对大量的癌症治疗记录进行归纳和总结，并能够给医生提出适当的建议和意见，那对病人的康复来说，是多么的重要。除了医疗领域，金融股票、设备维护、自动驾驶、航空航天等领域也对机器学习表现出了越来越多的关注。一个典型的机器学习系统可以用下面的图来表示： 其中，系统S是我们
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2023-09-22 21:21:53
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最近在研究机器学习，随手将学习的过程记录下来，方面自己的学习与回顾1. 机器学习是什么？ 机器学习(Machine Learning，ML)是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的一门科学技术。它使用计算机技术，应用微积分、概率论、统计学、信息论、逼近论、凸分析、算法等多种不同的理论与学科，针对分析目标建立有针对性的数据模型
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2023-07-27 19:15:47
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机器学习是多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论，凸分析，算法复杂度理论等多门学科，用来研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。机器学习定义为探究和开发一系列算法来如何是计算机不需要通过外部明显的指示，而可以自己通过数据来学习，建模，并利用建好的模型和新的输入来进行预测的学科。
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2019-08-03 11:39:41
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前面虽然介绍了概率和贝叶斯网络，但是还是没有正式介绍AI中最重要的算法——机器学习。如果说概率论是机器学习的基石，那么机器学习算法和理论就是支撑整个AI系统的支柱。现在比较火的深度学习神经网路等等其实也就是机器学习的一个具体方法和分支。我们知道程序员如果你要命令计算机做一件事情，他需要知道解决这个事情的每一个步骤，然后用判断，循环等指令，一步一步地告诉计算机如何
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2023-10-07 12:04:22
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机器学习近年来发展迅速，那什么是机器学习呢？其实机器学习在我们每天的生活、 工作中都随处可见机器学习的应用。比如你每天打开手机，无论是打开短视频软件，还是逛购物软件，这些里面都是包含机器学习的算法推荐你感兴趣的内容。关于机器学习的定义常见的有以下三个：（1）机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。（2）机器学习是对能通过经验自动改进的
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2023-09-27 19:11:09
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