转载请注明出处： InfluxDB 中的保留策略用于定义时间序列数据在数据库中的保留期限。保留策略决定了数据在 InfluxDB 中的存储持续时间和精度。以下是 InfluxDB 的保留策略类型以及如何设置和查看它们的详细说明： 保留策略类型： 默认保留策略（Default Retention Po
以此题为例：P2249 【深基13.例1】查找 二分查找 对于一个单调不降的序列 \(S\)，传统查找的复杂度是 \(O(|S|)\)，即 \(O(n)\). 有时候序列 \(S\) 中的元素特别多，或者你希望尽量减小复杂度，那么，有没有复杂度更低的方法呢？ 理论上是不行的，因为读入的复杂度已经达到
本文全面探索PromQL，从基础语法到高级操作，详细介绍了数据聚合、时间序列分析及内置函数应用，旨在提升用户构建复杂监控策略和性能分析的能力。 关注【TechLeadCloud】，分享互联网架构、云服务技术的全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复
我们很高兴在此发布 Idefics2，这是一个通用的多模态模型，接受任意文本序列和图像序列作为输入，并据此生成文本。它可用于回答图像相关的问题、描述视觉内容、基于多幅图像创作故事、从文档中提取信息以及执行基本的算术运算。 Idefics2 由 Idefics1 改进而得，其参数量为 8B，具有开放许
0.需要从商户平台获取/设置的配置 公众号appId 商户号 APIv3密钥 证书序列号 证书密钥 ##1.扫码登录商户平台 网址：https://pay.weixin.qq.com/ 2.确认已开通Native支付 网址：https://pay.weixin.qq.com/index.php/pu
第一次ak周赛，写篇题解纪念一下 第一题 给定两个长度为 n n n 的整数序列 a 1 , a 2 , … , a n a_1,a_2,…,a_n a1,a2,…,an 以及 b 1 , b 2 , … , b n b_1,b_2,…,b_n b1,b2,…,bn。 设 A = a 1
前言 希尔排序简单的来说就是一种改进的插入排序算法，它通过将待排序的元素分成若干个子序列，然后对每个子序列进行插入排序，最终逐步缩小子序列的间隔，直到整个序列变得有序。希尔排序的主要思想是通过插入排序的优势，减小逆序对的距离，从而提高排序效率。 希尔排序实现原理 首先要确定一个增量序列（初始间隔），
DevOps 到底是 Dev还是Ops？答：属于研发工程师序列，偏向研发域，而不是运维域。 DevOps是研发工程师 DevOps 主要服务的对象就是所有产研团队的人员，与产研团队打交道比较多，相互配合更多，所以 DevOps 划分到 Dev 一侧比较好。 Ops 更专注底层基础设施，IaaS，Pa
第2章 数据结构 ABC语言是Python的爸爸~ 很多点子在现在看来都很有 Python 风格：序列的泛型操作、内置的元组和映射类型、用缩进来架构的源码、无需变量声明的强类型 不管是哪种数据结构，字符串、列表、字节序列、数组、XML 元素，抑或是数据库查询结果，它们都共用一套丰富的操作：迭代、切片
基于深度学习对运维时序指标进行异常检测，快速发现线上业务问题 时间序列的异常检测是实际应用中的一个关键问题，尤其是在 IT 行业。我们没有采用传统的基于阈值的方法来实现异常检测，而是通过深度学习提出了一种无阈值方法：基于 LSTM 网络的基线（一个 LSTM 框架辅助几个优化步骤）和无监督检测（神经
视频以及图片修复技术是一项具有挑战性的AI视觉任务，它涉及在视频或者图片序列中填补缺失或损坏的区域，同时保持空间和时间的连贯性。该技术在视频补全、对象移除、视频恢复等领域有广泛应用。近年来，两种突出的方案在视频修复中崭露头角：flow-based propagation和spatiotemporal
前言 归并排序是一种常见的排序算法，它采用分治法的思想，在排序过程中不断将待排序序列分割成更小的子序列，直到每个子序列中只剩下一个元素，然后将这些子序列两两合并并排序，最终得到一个有序的序列。 归并排序实现原理 将待排序序列分割成两个子序列，直到每个子序列中只有一个元素。 将相邻的两个子序列合并，并
1. RNN（Recurrent Neural Network） 时间轴 1986年，RNN 模型首次由 David Rumelhart 等人提出，旨在处理序列数据。 关键技术 循环结构 序列处理 长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU） 核心原理 RNN 通过循环结构让网络记住以前的输入
在 Python 中我们日常分析数据的过程当中经常需要对数据进行相关性分析，相关性热力图（Correlation Heatmap）是我们经常使用的一种工具。通过相关性热力图，我们可以通过为相关性不同的数据使用不同深浅的不同颜色进行标记，从而直观地观察两两数据序列之间的相关性情况——这将有助于我们进一...
PKUWC 2024 D1T2 很牛的题，想到了在笛卡尔树上统计，没想到可以做区间 dp。 把原序列 \(f\) 建一个笛卡尔树，会发现有 \(f'=\sum_{j} f_j\times(sz_j-1)\)。具体而言，遍历这棵笛卡尔树，当前节点的子树代表的区间为 \([l,r]\)，最小值位置在 \
为什么要学习pandas？ numpy已经可以帮助我们进行数据的处理了，那么学习pandas的目的是什么呢？ numpy能够帮助我们处理的是数值型的数据，当然在数据分析中除了数值型的数据还有好多其他类型的数据（字符串，时间序列），那么pandas就可以帮我们很好的处理除了数值型的其他数据！ 什么是p
509. 斐波那契数 斐波那契数，通常用 F(n) 表示，形成的序列称为 斐波那契数列 。该数列由 0 和 1 开始，后面的每一项数字都是前面两项数字的和。也就是： F(0) = 0，F(1) = 1 F(n) = F(n - 1) + F(n - 2)，其中 n > 1 给你n ，请计算 F(n)
本文首发于公众号：腐烂的橘子 三次握手的流程 第 1 步 - 初始连接请求 SYN（Synchronize） 服务端状态 LISTEN，客户端向服务端发送一个 SYN 标志位的报文段（TCP segment） 这个报文段包含初始序列号 x，以及最大报文段大小等字段 客户端发送报文后，状态设置为 SY
最近今天写了IoTDB的三篇相关文章，完成了安装部署和客户端连接：Windows Server上部署IoTDB 集群DBeaver 连接IoTDBDriver将IoTDB注册为Windows服务TsFile 是 IoTDB 的底层数据文件，一种专门为时间序列数据设计的列式文件格式。IoTDB TsF
例题1： > 给定一个正整数数列 $a_1,a_2,…,a_n$，每一个数都在 $0 \sim p-1$ 之间。 可以对这列数进行两种操作： > 1. 添加操作：向序列后添加一个数，序列长度变成 $n+1$； > 2. 询问操作：询问这个序列中最后 $L$ 个数中最大的数是多少。 > > 程序运行的
