时序数据库选型指南：从大数据视角看IoTDB的核心优势 本文探讨大数据时代时序数据库的选型策略，重点分析Apache IoTDB的竞争优势。文章提出四大核心选型指标：高吞吐量、存储效率、兼容性和低运维成本，并将IoTDB与InfluxDB、Prometheus等国外产品进行对比，展示其在千万级写入、高效压缩、大数据生态集成等方面的优势。同时提供IoTDB的安装部署指南和Java SDK操作示例，包括数据写入、查询等核心功能实现代码。最后总结IoTDB作为开源时序数据库在大数据场景下的三大优势：卓越性能、生态兼容和运维便捷，是企业数字化转型的理想选择。

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Apache IoTDB 连续查询（CQ）全解析：从语法到实战，手把手教你玩转实时数据计算 本文围绕 IoTDB 的连续查询（CQ）展开全面解析，先通俗阐释其定义，即对实时数据周期性自动执行查询并存储结果的 “自动计算器”，可实现滑动窗口流式计算。接着详细拆解语法，包括各参数含义、格式及注意事项，如 WHERE 子句不可加时间过滤等。随后通过 5 个实战案例，从不同配置场景演示 CQ 创建、执行逻辑与结果，覆盖周期配置、窗口设置、空值填充等情况。还介绍了 CQ 的管理操作（查询、删除、修改）、适用场景（数据降采样、预计算昂贵查询、替代子查询）及性能优化配置参数，最终帮助读者掌握 CQ 用法

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【数据库】IoTDB数据库与时序大模型深度融合，开启数据智能分析新范式 本文探讨时序数据库在工业4.0等场景中的关键作用，重点介绍Apache IoTDB及其企业版TimechoDB的核心优势。IoTDB凭借高写入性能（千万级/秒）、90%+压缩比和毫秒级查询成为行业标杆，TimechoDB进一步提供企业级功能如双活部署、多级存储和安全增强。创新性地集成自研时序大模型（Timer系列），实现预测、填补和异常检测等智能分析，降低AI应用门槛。该方案已在国家电网、华为等企业落地验证，兼具高性能、低成本与智能化特点，是工业时序数据管理的优选方案。

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阿里云-通义灵码:跨领域应用拓展之物联网篇 通义灵码是一款基于人工智能的代码生成工具，它能够理解自然语言描述，并快速生成相应的代码片段。通过深度学习和自然语言处理技术，通义灵码可以准确捕捉用户的需求，生成高质量、可读性强的代码，大大提高了开发效率。通义灵码作为一款人工智能代码生成工具，在物联网领域展现出了强大的应用潜力。在设备端，它可以为传感器数据采集、设备控制指令接收和执行等环节提供便捷的代码生成服务，从读取传感器数据、进行数据转换，到解析设备控制指令和执行相应操作，都能为开发者提供高效且实用的代码支持。

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Apache IoTDB（9）：数据库操作——数据写入从CLI到集群部署的六种实战 摘要 本文详细介绍了Apache IoTDB时序数据库的多种数据写入方式。首先阐述了工业物联网场景下传统数据库面临的高延迟、低吞吐量等痛点，并指出IoTDB通过分层存储架构和LSM树优化实现了百万级/秒的写入能力。文章重点讲解了CLI命令行工具中的INSERT语句使用，包括单列、多列数据插入及对齐时间序列操作，并提供了完整的SQL示例。随后介绍了REST API写入方法，包括服务开启、鉴权配置以及ping和query接口的使用说明，给出了curl命令示例和JSON响应格式。全文通过具体代码示例展示了IoTD

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基于单片机的智能百叶窗设计 本文设计了一种基于STM32单片机的智能百叶窗控制系统。系统通过紫外线传感器实时监测环境紫外线强度，结合触摸屏、语音模块和蓝牙模块实现多种控制方式。硬件部分采用STM32F407ZGT6作为主控芯片，搭配S12SD紫外线传感器和ATK-HC05蓝牙模块；软件部分基于FreeRTOS实时操作系统，使用μVision5开发环境进行程序设计。系统支持手动/自动模式切换，能根据紫外线强度或预设时间自动调节百叶窗角度，同时提供手机APP远程控制功能，实现了智能化、多模式的窗帘控制方案。

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