这里设置成线性插值 13 .withInterval("5 minutes") // 设置插值间隔 14 .withMaxWriteInterval("10 minutes"))); // 设置最大写入间隔 15 16 // 查询数据 17 QueryDatapointsResponse response = tsdbClient.queryDatapoints

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支持方法： nearest (最近邻插值)、 bilinear (双线性插值)、 bicubic (双三次插值)、 lanczos (Lanczos插值) lanczos 调用示例 Plain Text 复制 1 from __future__ import annotations 2 3 import os 4 import daft 5 from daft import col 6

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如下代码可以对数据点进行插值： Plain Text 复制 1 // 构建想要查询的queryList 2 var queryList = [ 3 { 4 "metric": "cpu_idle3", 5 "field": "field1", 6 "filters": { 7 "start&

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1 string 是 插值变量1对应的值 插值变量2 string 是 插值变量2对应的值 插值变量n string 是 插值变量n对应的值 响应头域 除公共头域外，无其它特殊头域。

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None quality int 压缩质量参数（适配不同格式）：JPEG/WebP：1-100（数值越高质量越好）PNG：映射为 compress_level（1→9，100→0） 85 method str 缩放时使用的插值算法。

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如果写入时没有数据，在查询时，可以采用插值方案将值补充完整，插值的使用说明见数据库操作相关文档。 tag的key值和value值都相同才算做同一个tag，即deviceid=1和deviceid=2是两个标签。 请不要将时间戳作为tag，否则会导致时间序列超过限制，关于时间序列的限制请参考 费率表 。 分组（group）： 可以按标签（tag）对数据点进行分组。

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没装 torchaudio 时用线性插值兜底重采样，重采样质量与 torchaudio 不同，个别边界样本的标签可能因此不同。 输出是单个标签，不是标签列表；需要多标签时要另接阈值化的分类算子。 是否用 GPU 由 aihc_udf 的 num_gpus 推导（基类按 num_gpus > 0 置 use_gpu ）。

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None quality int 保存质量参数（适配不同格式）：JPEG/WebP：1-100（数值越高质量越好）PNG：映射为 compress_level（1→9，100→0） 85 method str 插值算法（裁剪后尺寸适配时使用）。

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