springboot整合influxdb

时间: 2023-04-26 11:06:39 浏览: 88
Spring Boot可以很方便地与InfluxDB进行集成。下面是一些步骤: 1. 添加InfluxDB依赖 在pom.xml文件中添加以下依赖: ``` <dependency> <groupId>org.influxdb</groupId> <artifactId>influxdb-java</artifactId> <version>2.17</version> </dependency> ``` 2. 配置InfluxDB连接 在application.properties文件中添加以下配置: ``` spring.influx.url=http://localhost:8086 spring.influx.username=root spring.influx.password=root spring.influx.database=mydb ``` 3. 创建InfluxDB模板 创建一个InfluxDB模板类,用于执行InfluxDB查询和写入操作。 ``` @Configuration public class InfluxDBConfig { @Value("${spring.influx.url}") private String influxUrl; @Value("${spring.influx.username}") private String influxUsername; @Value("${spring.influx.password}") private String influxPassword; @Value("${spring.influx.database}") private String influxDatabase; @Bean public InfluxDBTemplate influxDBTemplate() { InfluxDBTemplate influxDBTemplate = new InfluxDBTemplate(influxUrl, influxUsername, influxPassword, influxDatabase); influxDBTemplate.setDatabase(influxDatabase); influxDBTemplate.setLogLevel(InfluxDB.LogLevel.BASIC); return influxDBTemplate; } } ``` 4. 使用InfluxDB模板 在需要使用InfluxDB的地方,注入InfluxDB模板并使用它执行查询和写入操作。 ``` @Autowired private InfluxDBTemplate influxDBTemplate; public void writeData() { Point point = Point.measurement("measurement") .time(System.currentTimeMillis(), TimeUnit.MILLISECONDS) .addField("field1", "value1") .addField("field2", 2) .build(); influxDBTemplate.write(point); } public List<Measurement> queryData() { Query query = new Query("SELECT * FROM measurement", influxDatabase); QueryResult queryResult = influxDBTemplate.query(query); return queryResultMapper.toMeasurement(queryResult); } ``` 以上就是Spring Boot整合InfluxDB的基本步骤。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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