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CREATE DATABASE work;
USE work;
CREATE TABLE node
(
    `node_hash`     BLOB(64)     not null,
    `ancestor_hash` BLOB(64)     not null,
    `ancestor_name` VARCHAR(255) not null,
    `depth`         SMALLINT,
    PRIMARY KEY (`node_hash`(64), `ancestor_hash`(64), `ancestor_name`, `depth`)
) CHARACTER SET ='utf8';

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package cmd

import (
	"crypto/sha512"
	"strings"
	"testing"
)

func TestInit(t *testing.T) {
	dsn = "root:RootkitPassword@tcp(qcloud:3306)/work"

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package cmd

import (
	"database/sql"
	"fmt"
	_ "github.com/go-sql-driver/mysql"
	"log"
)

var (

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//go:generate swag init
package main

import (
	"net/http"

	httpSwagger "github.com/swaggo/http-swagger"
)

func init() {

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- 工作总结
  - 业绩
    - 研究任务
      - IoTDB 调研
        - 输出状态
          - 从孵化状态、开发进度、理论成果等多方面进行了初步调研
          - 在分享交流会上进行了展示交流
        - 个人体会
          - 孵化器项目有好有坏，全面评估可以减少踩坑
    - 开发任务

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只计算C0的相关数值（5≤C0≤200 筛查要求）

（所有数据要求全部具备性别、孕周、age day，出生体重）每一项要统计人数

1、计算所有C0的平均值、SD。

2、统计C0孕周＜28周、28周≤X＜31周、31周≤X＜33周、33周≤X＜35周，35周≤X＜37周，37周≤X＜39周，39周≤X＜41周，41周≤X＜43周，≥43周，分别统计以上分类的C0的平均值，标准差，最小值、0.5%分位数值、2.5%分位数值、25%分位数值、中位数、75%分位数值、97.5%分位数值、99.5%分位数值、最大值、P值。

3、C0出生体重  ＜1000g，1000g≤X＜1500g，1500g≤X＜2000g、2000g≤X＜2500g、2500g≤X＜3000g，3000g≤X＜3500g，3500g≤X＜4001g，≥4001g的C0的平均值，标准差，最小值、0.5%分位数值、2.5%分位数值、25%分位数值、中位数、75%分位数值、97.5%分位数值、99.5%分位数值、最大值、P值。

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# IoTDB 初步调研报告

> **官方介绍** :
>  
> IoTDB 是专为*时序数据*设计的数据管理引擎
> 组件功能涵盖了: *数据采集*、*数据分析*、*数据存储* 三个方面
> 其 结构轻量、性能强劲、使用简单 且与 Hadoop、spark 高度集成
> 因而能满足工业 IoT (海量存储、高速写入、复杂分析) 场景使用

## 架构图

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# Prometheus 监控部署指南

## 1 JMX Exporter

### 1.1 安装 jmx_agent

- 下载

  - jmx_prometheus_javaagent-0.9.jar

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{
  "__inputs": [
    {
      "name": "DS_PROMETHEUS_111",
      "label": "prometheus",
      "description": "",
      "type": "datasource",
      "pluginId": "prometheus",
      "pluginName": "Prometheus"
    }

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{
  "__inputs": [
    {
      "name": "DS_PROMETHEUS",
      "label": "Prometheus",
      "description": "EMQ Exporter",
      "type": "datasource",
      "pluginId": "prometheus",
      "pluginName": "Prometheus"
    }