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的计算结果是1，而公式"5/4.0"的计算结果是1.25 >= 用于判断左操作数是否大于等于右操作数。 <= 用于判断左操作数是否小于等于右操作数。 == 用于判断左操作数是否等于右操作数。 != 用于判断左操作数是否不等于右操作数。 && 逻辑与操作，如a>100 && c<=20
配置的班次时间点信息来判断当前时间点是哪个班次，是否在计划生产时间 范围内。 此算子的作用： 转换时间格式，将String类型的时间格式转换为Long类型的时间戳，为方便下游算子判断当前时间点是否为计划正常生产时间（生产班次）范围内，即为下游算子时间范围判断做准备。 body.services[0]
感叹号图标，会显示设备属性的异常数据信息，如下图所示： 如果有某设备有异常属性值上报，系统会根据模型中配置的计算任务自动实时判断数据是否存在异常，如果判断有异常则会在设备上自动显示一个黄色的感叹号图标。
“就绪”态的作业即可运行：在“管理列表页”点击作业卡片，进入“作业详情页”，然后点击右上角的红色按钮“启动作业“。 启动作业时，系统会自行判断用户的作业是否需要实时计算资源，若需要实时计算资源，则会弹出如下对话框供用户自行选择： 计算资源：一个计算资源对应的物理资源为：1核CPU
备消息到IoTA服务。 IoT数据分析服务 基于数据管道接收设备数据，并通过资产建模和计算分析能力，实时计算生成产线和设备OEE相关数据，判断数据是存存在异常信息。 3D应用： 通过调用IoTA的API获取数据，以3D形式展示产线和设备，可查看产线和设备OEE，设备关键指标，告警等故障信息，同时可查到相关历史数据。
仓库的进出库管理是物流中的一个重要环节，当前较依赖人工的盘点，工作繁杂且容易出错。可以通过引入RFID技术实现对进出货物的自动盘点，为了准确实时的判断出货物进出门状态，并且跟货单中的货物进行实时校对，可以通过IoT数据分析服务轻松实现。 优势 IoT数据分析服务的资产建模能力，可帮助开发
您可以根据需要导出所需的原始以及分析后的数据。 资源使用量展示 此处展示您在IoT数据分析服务的资源使用情况，包括资产模型资源、存储资源和计算资源，可直观判断数据分析使用情况。 模型资源使用量：从服务开通到目前的资产模型资源的累计使用情况。 数据存储量：从服务开通到目前的数据类型的累计存储总量。
来自不同时间点，比如温度测点上报了温度，烟感测点上报了烟状态，因为这2个测点是不同数据中字段，并且不是同一时间点，使用其他算子不能进行组合判断，而本算子可以把数据缓存起来，在任意数据有变更时触发条件检测。 须知： 缓存的字段必须是本算子中条件中右值的字段。 仅缓存的字段的最新取值。
"name":"ironman"}', "name")，结果为"ironman" If(condition, ifTrue, ifFalse) 通用 用于分支判断 当condition为true时，返回ifTrue的值，否则返回ifFalse的值 If(1<2, 'good', 'bad')，结果为'good'
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