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critas pushed a commit to branch main
in repository https://gitbox.apache.org/repos/asf/iotdb-docs.git
The following commit(s) were added to refs/heads/main by this push:
new 9806585a fix number in udf library 2.0.x tree model (#641)
9806585a is described below
commit 9806585ab0195734df38c315dbcb2f922f40460e
Author: leto-b <[email protected]>
AuthorDate: Tue Mar 11 18:58:18 2025 +0800
fix number in udf library 2.0.x tree model (#641)
---
.../UserGuide/Master/Tree/SQL-Manual/UDF-Libraries_apache.md | 12 ++++++------
.../Master/Tree/SQL-Manual/UDF-Libraries_timecho.md | 12 ++++++------
src/zh/UserGuide/latest/SQL-Manual/UDF-Libraries_apache.md | 12 ++++++------
src/zh/UserGuide/latest/SQL-Manual/UDF-Libraries_timecho.md | 12 ++++++------
4 files changed, 24 insertions(+), 24 deletions(-)
diff --git a/src/zh/UserGuide/Master/Tree/SQL-Manual/UDF-Libraries_apache.md
b/src/zh/UserGuide/Master/Tree/SQL-Manual/UDF-Libraries_apache.md
index 096fd4c1..43b49e05 100644
--- a/src/zh/UserGuide/Master/Tree/SQL-Manual/UDF-Libraries_apache.md
+++ b/src/zh/UserGuide/Master/Tree/SQL-Manual/UDF-Libraries_apache.md
@@ -4447,7 +4447,7 @@ select xcorr(s1, s2) from root.test.d1 where time <=
2020-01-01 00:00:05
create function timestamprepair as
'org.apache.iotdb.library.drepair.UDTFTimestampRepair'
```
-### 7.2 函数简介
+#### 函数简介
本函数用于时间戳修复。根据给定的标准时间间隔，采用最小化修复代价的方法，通过对数据时间戳的微调，将原本时间戳间隔不稳定的数据修复为严格等间隔的数据。在未给定标准时间间隔的情况下，本函数将使用时间间隔的中位数
(median)、众数 (mode) 或聚类中心 (cluster) 来推算标准时间间隔。
@@ -4463,7 +4463,7 @@ create function timestamprepair as
'org.apache.iotdb.library.drepair.UDTFTimesta
**输出序列：** 输出单个序列，类型与输入序列相同。该序列是修复后的输入序列。
-### 7.3 使用示例
+#### 使用示例
#### 指定标准时间间隔
@@ -4542,7 +4542,7 @@ select timestamprepair(s1) from root.test.d2
+-----------------------------+--------------------------------+
```
-### 7.4 ValueFill
+### 7.2 ValueFill
#### 注册语句
@@ -4659,7 +4659,7 @@ select valuefill(s1,"method"="previous") from root.test.d2
+-----------------------------+-------------------------------------------+
```
-### 7.5 ValueRepair
+### 7.3 ValueRepair
#### 注册语句
@@ -4781,7 +4781,7 @@ select valuerepair(s1,'method'='LsGreedy') from
root.test.d2
+-----------------------------+-------------------------------------------------+
```
-### 7.6 MasterRepair
+### 7.4 MasterRepair
#### 函数简介
@@ -4843,7 +4843,7 @@ select MasterRepair(t1,t2,t3,m1,m2,m3) from root.test
+-----------------------------+-------------------------------------------------------------------------------------------+
```
-### 7.7 SeasonalRepair
+### 7.5 SeasonalRepair
#### 函数简介
本函数用于对周期性时间序列的数值进行基于分解的修复。目前，本函数支持两种方法：**Classical**使用经典分解方法得到的残差项检测数值的异常波动，并使用滑动平均修复序列；**Improved**使用改进的分解方法得到的残差项检测数值的异常波动，并使用滑动中值修复序列。
diff --git a/src/zh/UserGuide/Master/Tree/SQL-Manual/UDF-Libraries_timecho.md
b/src/zh/UserGuide/Master/Tree/SQL-Manual/UDF-Libraries_timecho.md
index 42756d5e..11846db8 100644
--- a/src/zh/UserGuide/Master/Tree/SQL-Manual/UDF-Libraries_timecho.md
+++ b/src/zh/UserGuide/Master/Tree/SQL-Manual/UDF-Libraries_timecho.md
@@ -4434,7 +4434,7 @@ select xcorr(s1, s2) from root.test.d1 where time <=
2020-01-01 00:00:05
create function timestamprepair as
'org.apache.iotdb.library.drepair.UDTFTimestampRepair'
```
-### 7.2 函数简介
+#### 函数简介
本函数用于时间戳修复。根据给定的标准时间间隔，采用最小化修复代价的方法，通过对数据时间戳的微调，将原本时间戳间隔不稳定的数据修复为严格等间隔的数据。在未给定标准时间间隔的情况下，本函数将使用时间间隔的中位数
(median)、众数 (mode) 或聚类中心 (cluster) 来推算标准时间间隔。
@@ -4450,7 +4450,7 @@ create function timestamprepair as
'org.apache.iotdb.library.drepair.UDTFTimesta
**输出序列：** 输出单个序列，类型与输入序列相同。该序列是修复后的输入序列。
-### 7.3 使用示例
+#### 使用示例
#### 指定标准时间间隔
@@ -4529,7 +4529,7 @@ select timestamprepair(s1) from root.test.d2
+-----------------------------+--------------------------------+
```
-### 7.4 ValueFill
+### 7.2ValueFill
#### 注册语句
@@ -4646,7 +4646,7 @@ select valuefill(s1,"method"="previous") from root.test.d2
+-----------------------------+-------------------------------------------+
```
-### 7.5 ValueRepair
+### 7.3 ValueRepair
#### 注册语句
@@ -4768,7 +4768,7 @@ select valuerepair(s1,'method'='LsGreedy') from
root.test.d2
+-----------------------------+-------------------------------------------------+
```
-### 7.6 MasterRepair
+### 7.4 MasterRepair
#### 函数简介
@@ -4830,7 +4830,7 @@ select MasterRepair(t1,t2,t3,m1,m2,m3) from root.test
+-----------------------------+-------------------------------------------------------------------------------------------+
```
-### 7.7 SeasonalRepair
+### 7.5 SeasonalRepair
#### 函数简介
本函数用于对周期性时间序列的数值进行基于分解的修复。目前，本函数支持两种方法：**Classical**使用经典分解方法得到的残差项检测数值的异常波动，并使用滑动平均修复序列；**Improved**使用改进的分解方法得到的残差项检测数值的异常波动，并使用滑动中值修复序列。
diff --git a/src/zh/UserGuide/latest/SQL-Manual/UDF-Libraries_apache.md
b/src/zh/UserGuide/latest/SQL-Manual/UDF-Libraries_apache.md
index 096fd4c1..43b49e05 100644
--- a/src/zh/UserGuide/latest/SQL-Manual/UDF-Libraries_apache.md
+++ b/src/zh/UserGuide/latest/SQL-Manual/UDF-Libraries_apache.md
@@ -4447,7 +4447,7 @@ select xcorr(s1, s2) from root.test.d1 where time <=
2020-01-01 00:00:05
create function timestamprepair as
'org.apache.iotdb.library.drepair.UDTFTimestampRepair'
```
-### 7.2 函数简介
+#### 函数简介
本函数用于时间戳修复。根据给定的标准时间间隔，采用最小化修复代价的方法，通过对数据时间戳的微调，将原本时间戳间隔不稳定的数据修复为严格等间隔的数据。在未给定标准时间间隔的情况下，本函数将使用时间间隔的中位数
(median)、众数 (mode) 或聚类中心 (cluster) 来推算标准时间间隔。
@@ -4463,7 +4463,7 @@ create function timestamprepair as
'org.apache.iotdb.library.drepair.UDTFTimesta
**输出序列：** 输出单个序列，类型与输入序列相同。该序列是修复后的输入序列。
-### 7.3 使用示例
+#### 使用示例
#### 指定标准时间间隔
@@ -4542,7 +4542,7 @@ select timestamprepair(s1) from root.test.d2
+-----------------------------+--------------------------------+
```
-### 7.4 ValueFill
+### 7.2 ValueFill
#### 注册语句
@@ -4659,7 +4659,7 @@ select valuefill(s1,"method"="previous") from root.test.d2
+-----------------------------+-------------------------------------------+
```
-### 7.5 ValueRepair
+### 7.3 ValueRepair
#### 注册语句
@@ -4781,7 +4781,7 @@ select valuerepair(s1,'method'='LsGreedy') from
root.test.d2
+-----------------------------+-------------------------------------------------+
```
-### 7.6 MasterRepair
+### 7.4 MasterRepair
#### 函数简介
@@ -4843,7 +4843,7 @@ select MasterRepair(t1,t2,t3,m1,m2,m3) from root.test
+-----------------------------+-------------------------------------------------------------------------------------------+
```
-### 7.7 SeasonalRepair
+### 7.5 SeasonalRepair
#### 函数简介
本函数用于对周期性时间序列的数值进行基于分解的修复。目前，本函数支持两种方法：**Classical**使用经典分解方法得到的残差项检测数值的异常波动，并使用滑动平均修复序列；**Improved**使用改进的分解方法得到的残差项检测数值的异常波动，并使用滑动中值修复序列。
diff --git a/src/zh/UserGuide/latest/SQL-Manual/UDF-Libraries_timecho.md
b/src/zh/UserGuide/latest/SQL-Manual/UDF-Libraries_timecho.md
index 42756d5e..11846db8 100644
--- a/src/zh/UserGuide/latest/SQL-Manual/UDF-Libraries_timecho.md
+++ b/src/zh/UserGuide/latest/SQL-Manual/UDF-Libraries_timecho.md
@@ -4434,7 +4434,7 @@ select xcorr(s1, s2) from root.test.d1 where time <=
2020-01-01 00:00:05
create function timestamprepair as
'org.apache.iotdb.library.drepair.UDTFTimestampRepair'
```
-### 7.2 函数简介
+#### 函数简介
本函数用于时间戳修复。根据给定的标准时间间隔，采用最小化修复代价的方法，通过对数据时间戳的微调，将原本时间戳间隔不稳定的数据修复为严格等间隔的数据。在未给定标准时间间隔的情况下，本函数将使用时间间隔的中位数
(median)、众数 (mode) 或聚类中心 (cluster) 来推算标准时间间隔。
@@ -4450,7 +4450,7 @@ create function timestamprepair as
'org.apache.iotdb.library.drepair.UDTFTimesta
**输出序列：** 输出单个序列，类型与输入序列相同。该序列是修复后的输入序列。
-### 7.3 使用示例
+#### 使用示例
#### 指定标准时间间隔
@@ -4529,7 +4529,7 @@ select timestamprepair(s1) from root.test.d2
+-----------------------------+--------------------------------+
```
-### 7.4 ValueFill
+### 7.2ValueFill
#### 注册语句
@@ -4646,7 +4646,7 @@ select valuefill(s1,"method"="previous") from root.test.d2
+-----------------------------+-------------------------------------------+
```
-### 7.5 ValueRepair
+### 7.3 ValueRepair
#### 注册语句
@@ -4768,7 +4768,7 @@ select valuerepair(s1,'method'='LsGreedy') from
root.test.d2
+-----------------------------+-------------------------------------------------+
```
-### 7.6 MasterRepair
+### 7.4 MasterRepair
#### 函数简介
@@ -4830,7 +4830,7 @@ select MasterRepair(t1,t2,t3,m1,m2,m3) from root.test
+-----------------------------+-------------------------------------------------------------------------------------------+
```
-### 7.7 SeasonalRepair
+### 7.5 SeasonalRepair
#### 函数简介
本函数用于对周期性时间序列的数值进行基于分解的修复。目前，本函数支持两种方法：**Classical**使用经典分解方法得到的残差项检测数值的异常波动，并使用滑动平均修复序列；**Improved**使用改进的分解方法得到的残差项检测数值的异常波动，并使用滑动中值修复序列。
