vivado时序

时序数据库IoTDB的UDF Sample算法在数据监控、故障预防的应用

一、数据监控在工业物联网中的重要性设备数据监控是工业物联网（IoT）中最为广泛应用的领域之一。通过实时监控工厂机械设备的运行状态，企业能够提前发现设备的潜在故障，从而实现预防性维护与可预测性维护。这一做法不仅能有效提升设备的总体使用效率（OEE），还能为工厂带来显著的降本增效效果。二、数据监控的具体案例与分析以工厂A的一个关键超大型加工中心（CNC）为例，该设备突发故障导致整个工厂停产。由于此设备
时序数据说·2025-06-06 11:39

中央处理器（CPU）深度解剖：从晶体管到指令执行的魔法之旅

一、CPU核心架构全景图CPU运算单元控制单元寄存器文件高速缓存总线接口ALUFPU向量单元指令译码器时序发生器微操作生成通用寄存器PC计数器状态寄存器二、数据通路：信息的高速公路网1.经典单总线结构程序计
摘取一颗天上星️·2025-06-05 22:13

监控逻辑漏洞

监控逻辑与复制过程时序差异的问题，核心在于监控触发的时机早于复制完全落地的标志（sync_log生成）##**关键时间线与事件**1.17：50-数据准备完成（源端就绪）。
程序员孟猛·2025-06-05 13:36

设计模式——简单工厂模式（创建型）

文章详细阐述了其角色组成、类图、时序图，探讨了两种常见的实现方式，分析了适合与不适合的场景，并提供了Spring项目和可插拔式策略工厂的实战示例。最后，还提出了支持SPI机制、
庄小焱·2025-06-05 07:00

NITF 2025 聚焦核电数智化，时序数据库 TDengine 分享亿级数据处理方案

当我们谈论“数字化转型”，核电可能不是第一个跳进你脑海的行业。但事实上，在这个生命周期长、系统极其复杂、安全性要求极高的领域，数字化不仅是趋势，更是刚需。近日，在杭州举办的第十三届中国核电信息技术高峰论坛（NITF2025）上，这样的讨论被摆上了台面。现场汇聚了来自核电业主单位、设计院、工程公司等280余位嘉宾，共同探讨如何用“数智”之力，推动核电行业转型升级。TDengine也在其中。本次大会，
·2025-06-05 05:56

STM32学习笔记之硬件I2C读取MPU6050

初始化配置：开启I2C外设和对应GPIO口的时钟；把I2C外设对应的GPIO口初始化为复用开漏模式；使用结构体，对整个I2C进行配置；I2C_Cmd，使能I2C）第二步;控制外设电路，实现指定地址写的时序第三步
meiki不爱学·2025-06-04 21:42

试试时序数据库 TDengine × Spark 的组合拳

每个工程师可能都遇到过类似场景：时序数据沉淀在数据库中，格式规范、查询快捷，但当任务升级——比如滑窗聚合、多源拼接、机器学习训练——一些业务可能就需要更强的计算能力和更灵活的分析工具。
·2025-06-04 14:42

液晶显示器驱动板内部结构与功能解析

本资料详细解析了驱动板上的关键芯片及被动元件的功能和布局，包括主控芯片、电源管理芯片、LVDS接口芯片、时序控制器、GPIO扩展芯片和电荷泵等，并通过图片展示了它们在驱动板上的位置。
抽风的Lilith·2025-06-04 13:05

TDengine 高级功能——流计算

简介在时序数据的处理中，经常要对原始数据进行清洗、预处理，再使用时序数据库进行长久的储存，而且经常还需要使用原始的时序数据通过计算生成新的时序数据。
TDengine （老段）·2025-06-04 11:49

React useEffect 完全指南：从基础到高阶实践

副作用管理的范式转移React的类组件生命周期模型存在三个核心问题：逻辑碎片化：相关逻辑分散在componentDidMount、componentDidUpdate和componentWillUnmount时序冲突
斯~内克·2025-06-03 21:37

Python实现基于CNN-LSTM-KDE的卷积长短期神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测的详细项目实例

目录Python实她基她CNN-LSTM-KDE她卷积长短期神经网络结合核密度估计她变量时序区间预测她详细项目实例1项目背景介绍...1项目目标她意义...11.提升她变量时序预测她精度...22.弥补她有模型她不足
nantangyuxi·2025-06-03 11:54

DDR DFI 5.2 协议接口学习梳理笔记01

1.前言截止2025年5月，DFI协议最新版本为5.2，我们首先看一下过去几代的演进：DFI全称DDRPHYInterface，是一种接口协议，定义了Controller和PHY之间接口的信号、时序以及交互行为
zilan23·2025-06-03 08:39

DDR5舍入定义和算法Rounding Definitions and Algorithms详细讲解

13.2舍入定义和算法--RoundingDefinitionsandAlgorithms用于计算时序参数的软件算法受到来自许多来源的舍入误差的影响。
zilan23·2025-06-03 08:04

plantuml 依赖_PlantUML入门

bytotinunsplash1.背景随着工作时间的增长，越发觉得用专业的图形(用例图，时序图，ER图等等)去准确表达想法是很重要的。
weixin_39708557·2025-06-03 07:57

【Python/Pytorch 】-- 滑动窗口算法

文章目录文章目录00写在前面01基于Python版本的滑动窗口代码02算法效果00写在前面写这个算法原因是：训练了一个时序网络，该网络模型的时序维度为32，而测试数据的时序维度为90。
电科_银尘·2025-06-03 07:56

STM32串口通讯中断接收

串口的设置串口的时序和工作原理就不写了，主要写如何应用串口的设置除了GPIO外，需要设置的参数有波特率、数据位、停止位，校验方式；GPIO输出配置AF_PP复用推挽输出GPIO出入配置IN_FLAOTING
guijiaqing·2025-06-02 01:23

前端开发：优化空的占位 div 技巧 ✨

文章会包含表格总结、Mermaid流程图、时序图以及思维导图，帮你全面理解这个话题！一、空的占位div是什么？在前端开发中，空的占位div通常是一个没有内容的div元素，通过设
小丁学Java·2025-06-01 22:00

InfluxDB 高级分析实战：预测、技术指标与异常检测全指南

InfluxDB不仅是强大的时序数据存储引擎，更是企业构建智能分析系统的核心平台。
梦想画家·2025-06-01 16:42

架构师之Grafana技术

Grafana关键技术点与应用场景总结报告一、Grafana概述核心定位：开源的可视化与监控分析平台，支持多数据源集成，专注于时序数据的实时展示、告警与交互式分析。
heimeiyingwang·2025-06-01 15:41

chassis的主从模式与主机模式

特点：主设备（Master）：负责发送命令、控制时序和同步信号。决定整个系统的运行逻辑。从设备（Slave）：
jerry201108·2025-06-01 01:02

时序数据库IoTDB安装学习经验分享

1.JDK安装问题在安装IoTDB时，我遇到了“无法加载主类”的错误，这通常表明Java环境存在问题。尽管我能正确输出classpath和查询JDK版本，但问题依旧存在。经过查阅相关资料，我发现问题出在多余的classpath设置上。Java编译器和虚拟机会默认在当前工作目录中搜索类文件，而我错误地指定了其他文件夹，导致类文件无法被找到。解决方案是删除环境变量中设置的classpath。2.启动失
时序数据说·2025-05-31 22:41

工业控制核心引擎高性能MCU——MM32F5370

其技术亮点包括：超高精度PWM：8通道208ps级高精度PWM输出，满足储能逆变、数字能源等场景的严苛时序控制需求。
EVERSPIN·2025-05-31 22:09

数据库 | 使用timescaledb和大模型进行数据分析

时序数据库：timescaledb大模型：通义千问2.5对话开始前提示词：我正在做数据分析，以下是已知信息:数据库:timescaledb，表名：dm_tag_value，tag_name列是位号名，app_time
热心市民_Meng·2025-05-31 19:17

Android Zygote通信协议深度解析

通过对比两种通信机制的原理、性能差异和系统启动时序关系，揭示这一设计决策背后的技术考量。
Android洋芋·2025-05-31 17:32

深度学习模型：技术演进、热点突破与未来图景

梯度消失的破解：LSTM网络通过门控机制实现长时序依赖建模，为自然语言处理（NLP）开辟道路，后续双向LSTM、GRU等变体持续优化记忆能力。计算范式革新：
accurater·2025-05-31 12:28

优化 InfluxDB 写入性能：高效批处理策略实战指南

在处理高吞吐量时序数据时，合理运用批处理（Batching）策略是提升InfluxDB写入性能的关键。
梦想画家·2025-05-31 11:24

数据库 | 时序数据库选型

市场主流时序数据库概览排名参考：DB-EnginesRanking-popularityrankingoftimeSeries
热心市民_Meng·2025-05-31 06:14

数据库 | timescaledb时序表使用注意事项

官方文档：Timescaledocumentation注意事项timescaledb本质上是基于PostgreSQL数据库的扩展，PostgreSQL的语法都支持.建表，和普通关系数据库建表的差异点a.时序表必须要有
热心市民_Meng·2025-05-31 01:07

【ConvLSTM第二期】模拟视频帧的时序建模（Python代码实现）

目录1准备工作：python库包安装1.1安装必要库案例说明：模拟视频帧的时序建模ConvLSTM概述损失函数说明（python全代码）参考ConvLSTM的原理说明可参见另一博客-【ConvLSTM第一期
WW、forever·2025-05-30 21:10

什么是总线接口

协议转换：适配不同设备的通信需求（如速度、时序）。二、总线接口的分类总线接口可按传输方式、应用场景及拓扑
美好的事情总会发生·2025-05-30 16:33

复旦：多模态时序理解基准DanmakuTPPBench

标题：DanmakuTPPBench:AMulti-modalBenchmarkforTemporalPointProcessModelingandUnderstanding来源：arXiv,2505.18411摘要我们介绍了DanmakuTPPBench，这是一个全面的基准，旨在推进大型语言模型（LLM）时代的多模态时间点过程（TPP）建模。虽然TPP已被广泛研究用于建模时间事件序列，但现有的数
大模型任我行·2025-05-30 12:00

安装 Prometheus、Grafana 和 Alertmanager

前文已介绍了Prometheus和Alertmanager，而Grafana是一个开源的数据可视化与分析平台，广泛用于展示时序数据，通常与Prometheus配合使用，作为其前端仪表盘工具。
启明真纳·2025-05-30 07:58

influxdb时序数据库

以下概念及操作均来自influxdb2官方文档InfluxDB2istheplatformpurpose-builttocollect,store,processandvisualizetimeseriesdata.Timeseriesdataisasequenceofdatapointsindexedintimeorder.Datapointstypicallyconsistofsuccessi
太阳上的雨天·2025-05-29 19:00

ESP-ADF wifi_service子模块esp_wifi_setting配网之airkiss_config详解

esp_wifi_setting生命周期实现1.创建和初始化阶段2.启动配网阶段WiFi通道扫描通道切换机制3.数据包接收处理阶段4.配网完成阶段ACK发送机制网络辅助函数SSDP通知机制SSDP通知机制时序图
omnibots·2025-05-29 14:21

【智慧农业 × 国产大模型】智能病虫害识别与作物产量预测工程实践全流程解析

【智慧农业×国产大模型】智能病虫害识别与作物产量预测工程实践全流程解析关键词国产大模型、农业AI、病虫害识别、作物产量预测、图像分类、多模态融合、时序建模、遥感数据、边缘计算、农业大数据、模型轻量化、精细化种植摘要随着农业智能化进程加速
观熵·2025-05-28 22:56

华为海思2025届校招笔试面试经验分享

IC数字后端实现之大厂IC笔试真题（经典时序计算和时序分析题）数字IC后端设计实现之Innovusplace报错案例(IMPSP-9099,9100三种解决方案)数
吾爱IC社区·2025-05-28 00:18

USB转JTAG、USB转I2C、USB转SPI、USB转RS121/RS422/RS485芯片调试笔记

1.1测试环境1.1.1整体环境介绍测试环境说明板卡：pcie403板卡主控芯片：Xilinxxcvu13p-fhgb2104-2调试软件：Vivado2018.3代码环境：Vscodeutf-8测试工程
vx：module1066·2025-05-27 23:44

从细胞工厂到智能制造：Extracellular 用时序数据库 TDengine 打通数据生命线

作为一家位于英国的前沿生物科技公司，Extracellular专注于细胞培养产品的规模化制造，致力于通过优化生物工艺流程，加速细胞类产品从实验室走向大规模生产的落地。为了实现这一目标，他们需要一个稳定、高效、可扩展的数据平台，能够支撑实时监控、过程优化和合规留存等关键需求。本文将分享他们在搭建数据平台过程中积累的经验与实践。生物工艺的数据难题：从设备到决策的“最后一公里”在细胞培养过程中，生物反应
·2025-05-27 18:28

时序数据库 TDengine × Superset：一键构建你的可视化分析系统

如果你正在用TDengine管理时序数据，写SQL查询没问题，但一到展示环节就犯难——图表太基础，交互不够，甚至连团队都看不懂你辛苦分析的数据成果？
·2025-05-27 18:28

生物计算芯片编译困境：SNN脉冲时序编码的优化迷宫与破局之道

一、脉冲时序编码的数学本质在SNN的数学框架中，脉冲时序编码的数学表征可分解为三个核心维度：1.时间编码微分几何结构脉冲时间序列在微分流形上的嵌入遵循非线性动力学规律，可用李导数描述脉冲相位在流形上的传播特性
尘烬海·2025-05-27 02:56

TDengine 运维—容量规划

概述若计划使用TDengine搭建一个时序数据平台，须提前对计算资源、存储资源和网络资源进行详细规划，以确保满足业务场景的需求。
TDengine （老段）·2025-05-26 21:32

通过vivado HLS设计一个FIR低通滤波器

目录1.FIR参数确定2.FIR系数计算3.C/C++代码实现4.VivadoHLS项目创建与配置4.1在VivadoHLS中创建新项目并配置4.2在VivadoHLS中执行C仿真4.3执行C综合以将C
fpga和matlab·2025-05-26 19:51

北斗导航 ｜ 北斗卫星导航单点定位与深度学习结合提升精度

信号识别、动态环境适应等技术方向：一、非直射信号（NLOS）抑制与权重修正1.双自注意力网络（DualSelf-AttentionNetwork）原理：通过同时建模卫星信号的空间环境特征（如天空图投影）和时序观测特征
单北斗SLAMer·2025-05-26 03:16

时序数据库 TDengine × Superset：一键构建你的可视化分析系统

如果你正在用TDengine管理时序数据，写SQL查询没问题，但一到展示环节就犯难——图表太基础，交互不够，甚至连团队都看不懂你辛苦分析的数据成果？
涛思数据（TDengine）·2025-05-26 00:26

GEE教程：加载和处理MODIS每日地表温度数据（LST），并分析特定区域（ROI）的温度变化时序趋势

使用GoogleEarthEngine分析MODIS地表温度数据在本篇博客中，我们将展示如何使用GoogleEarthEngine（GEE）加载和处理MODIS每日地表温度数据（LST），并分析特定区域（ROI）的温度变化趋势。我们将从加载区域数据开始，将温度数据从开尔文转换为摄氏度，并将每日数据聚合为16天间隔，最后绘制温度变化图表。1.加载区域数据首先，我们从GEE的资产中加载感兴趣区域（RO
此星光明·2025-05-25 15:52

FPGA 42 ，时序约束深度解析与实战应用指南（ FPGA 时序约束 ）

目录前言一、时序约束的基本概念1.1时序约束介绍1.2时序约束文件1.4时序路径分类1.5关键时序参数1.6时序分析方法二、时序约束的核心内容2.1时钟约束2.2输入输出延迟约束2.3时序例外约束2.4
北城笑笑·2025-05-24 20:25

MCNN-BiLSTM多尺度卷积神经网络+双向长短期记忆网络的故障诊断算法，matlab代码

Multi-scaleConvolutionalNeuralNetwork,MCNN）和双向长短期记忆网络（BidirectionalLongShort-TermMemory,BiLSTM）的深度学习模型，专为复杂时序信号
默默科研仔·2025-05-24 19:15

信号与系统06-系统建模与AI融合

第6课：系统建模与AI融合课程目标掌握传统系统建模方法（微分方程/差分方程/状态空间）理解动态系统的数学本质与AI建模的共性掌握深度学习中处理时序数据的核心模型（RNN/LSTM）通过代码实践理解系统建模与
江畔柳前堤·2025-05-24 09:04

PIO 简单示例展示LED亮灭

前言RaspberryPiPico上的PIO（ProgrammableInputOutput）是非常强大的硬件编程模块，能够实现精准的时序控制。
Mr_Chenph·2025-05-23 14:20

vivadoHLS优化

//HLS数据类型：ap_fixed--------------------------------------------------------------------------（优化）Directive（函数/类->变量/对象）InsertDirective（优化措施ug902->designoptimization）Directive:DATA_PACK对结构体打包:INTERFACE对
ailao4622·2025-05-23 11:01
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