前言       昨天写的idea+Apifoxuploader插件+apifox新年第一天上班就上榜了，真是不错。今天来补一篇，本来应该是在前一篇之前发的。实际上就是最新的springBoot集成最新的mybatisPlus，加双数据源：mysql、TDengine，一个关系型数据库，一个时序数据库。文末有独家demo的git地址。       springBoot3集成的哦，其他依赖也都是最新版本，独家的哦。好了，不废话，直接上重点。一、新建最新springBoot3项目       这个没有啥好说的，就是选择spring项目了，下一步下一步，直接看引入的包吧。pom.xmlproject

目录一、物联网介绍二、市场上主流平台1.亚马逊云科技（aws） 2.阿里云3.腾讯云4.华为云三、TDengine1.简介2.使用教程3.应用场景4.优势5.使用案例 一、物联网介绍物联网是一个非常宽泛的概念，它意味着各种设备和机器可以通过互联网进行连接并进行信息交换，实现了物与物、物与人的泛在连接，对物品和过程的智能化感知、识别和管理，目前主要应用在家居、医疗、交通等领域。2021年7月13日，中国互联网协会发布了《中国互联网发展报告（2021）》，物联网市场规模高达1.7万亿元。2022年1月13日在北京举行世界物联网大会，开启了物联时代新格局打造物联世界新经济，提出了可持续发展的物联网新

小T导读：自2021年我们正式使用 TDengine 至今已接近三年，现在TDengine已经成熟应用于我们多个项目当中，凭借着强大的读写存储能力，为我司多项业务的核心数据保驾护航。近期我们团队刚好完成TDengine2.x到3.x的数据迁移，借此机会将TDengine的使用/迁移经验与大家分享。选型过程及业务背景我司的主要业务之一就是基于3D打印技术给客户提供整体化解决方案，其中一个核心场景是我们要持续追踪设备的运行状态，存储海量的设备运行数据。这是一个典型的物联网系统的核心需求——以设备为维度，按照时间顺序大批量写入和查询设备的各项数据。这个业务场景非常适合时序数据库（TimeSeries

文章目录零、背景一、TDengine的下载二、TDengineServer安装及taos参数配置三、TD服务器与taosAdapter启动、关闭、状态四、客户端的安装五、使用DBeaver工具连接TDengine1.DBeaver的安装2.DBeaver连接配置3.建立连接零、背景  在debian11系统（开发板）上安装TD服务器，在Window11上安装TD客户端。然后在Windows11上面使用DBeaver工具连接TDengine服务器端数据库中。一、TDengine的下载下载的版本是3.0.2.6TDengine-server-3.0.2.6-Linux-arm64.tar.gzTD

教程放在这里：TDengineJavaConnector，官方文档已经写的很清晰了，不再赘述。这里记录一下踩坑：1.报错java.lang.UnsatisfiedLinkError:notaosinjava.library.path atjava.lang.ClassLoader.loadLibrary(ClassLoader.java:1860) atjava.lang.Runtime.loadLibrary0(Runtime.java:843) atjava.lang.System.loadLibrary(System.java:1136) atcom.taosdata.jdbc.TSDB

taosdump的安装与使用实战一、taosdump简介二、下载三、安装3.1tar方式安装3.2rpm方式安装四、taosdump主要参数五、taosdump数据导出（备份）六、taosdump数据导入七、不同版本的数据迁移7.1问题：报错-createdatabase语句不一致7.2解决：修改导出的dbs.sql八、卸载九、异常-errorin'taosdump:malloc'十、更多回到目录  回到末尾一、taosdump简介TDEngine官网-参考手册：taosdump  taosdump是一个支持从运行中的TDengine集群备份数据并将备份的数据恢复到相同或另一个运行中的TDen

还在用百度搜索编程吗？直接上AI，帮助小白快速跨过新手区。以下用一个物联网最常见的场景做示例演示如何利用AI快速编程。ChatGPT4是目前最火的AI了，但是国内却用不了。不过现在新出的DevChat可以让大家尝鲜一番。以下介绍来自BingAI聊天的介绍：DevChat是一个开源平台，旨在帮助开发人员更有效地将人工智能集成到代码生成和文档编制中。它提供了一种非常实用和有效的方式，让开发人员与大型语言模型（LLM）进行交互和协作。DevChat旨在超越简单的代码自动完成和对代码片段的有限操作，使您的编码生活更轻松。不是我懒，既然用AI，就用到底。目录0.环境准备0.1.创建数据库0.2.构造测试

作为一款制造业和工业互联网（IIOT）高级分析软件，Seeq支持在工艺制造组织中使用机器学习创新的新功能。这些功能使组织能够将自己或第三方机器学习算法部署到前线流程工程师和主题专家使用的高级分析应用程序，从而使单个数据科学家的努力扩展到许多前线员工。通过 TDengine Javaconnector，Seeq可以轻松支持查询TDengine提供的时序数据，并提供数据展现、分析、预测等功能。本文将对此进行介绍。如何配置Seeq访问TDengine1.查看data存储位置sudoseeqconfiggetFolders/Data2.从maven.org下载TDengineJavaconnector

TDengine是涛思数据旗下一款产品开源、云原生的时序数据库（TimeSeriesDatabase），已在2018年8月推出正式商业化版本。TDengine不依赖任何开源或第三方软件，拥有完全自主知识产权，具有高性能、高可靠、可伸缩、零管理、简单易学等技术特点。[1]提供缓存、数据订阅、流式计算等功能，最大程度减少研发和运维的复杂度。TDengine官方文档一.TDengin安装1.拉取TDengine镜像dockerpulltdengine/tdengine:latest2.使用docker安装tdengine需映射网络端口和文件夹，时间较长sudodockerrun-d--nametde

布林带（BollingerBands）也称为布林通道、保力加通道，是由约翰·布林格（JohnBollinger）发明的技术分析指标。布林通道通常被用来确认资产价格波动范围。布林通道是由三条平滑的曲线组成的趋势线图表，中线为均线，上/下线为中线±2个标准差。在上一个章节没有自己造轮子，直接使用Pandas函数计算MACD，非常方便的实现了计算和绘图。本次使用更快捷的方式，直接上飞机：使用AI来写代码。我在上篇文章《利用AI快速跨过新手区：用DevChat编写Python程序》介绍了如何使用DevChat编写程序。这次直接借助DevChat来编写布林带并绘图。目录AI编程程序优化进阶题外话福利AI