Diffusion，CLIP，AI 绘画原理 "创造"也是模式匹配——从噪声中还原统计模式 第 11 篇 为什么 AI 能赢世界冠军却开不好车？
它解决了数据延迟、数据乱序等实际生产环境中常见的问题。基本语法 CREATE CONTINUOUS QUERY ON RESAMPLE EVERY FOR BEGIN SELECT () INTO FROM GROUP BY time(), END 参数说明 参数 含义 默认值 EVERY CQ 的执行频率 等于 GROUP BY 的时间间隔 FOR 每次执行时扫描的数据时间范围 等于 GROUP BY 的时间间隔 二、为什么需要 RESAMPLE？
项目代码已在文中完整给出，需要工程文件的可以直接复制整理。硬件连接以文中表格为准。
四、与 Python AI 生态的对比视角 维度 Python (JIT/解释型) C# NativeAOT (编译型) 冷启动 秒级（依赖加载 + JIT） 毫秒级（原生机器码） 内存占用 高（运行时 + 依赖库） 极低（剪裁后仅含必要代码） 部署体积 数百 MB（Conda/容器） ~15MB（单文件可执行） 运行时依赖 Python + CUDA + 框架 零依赖（自包含） 推理性能 依赖底层 C++ 扩展 原生高性能 + 可调用 ONNX Runtime 开发效率 极高（生态丰富） 高（现代语言特性 + 强类型） 核心结论：NativeAOT 不是取代 Python 在 AI 研究/原型阶段的地位，而是破解 AI 应用从"实验室"到"生产线"的最后一公里——当模型已经训练好、需要稳定、高效、低成本地服务千万用户时，C# NativeAOT 提供了比 Python 更贴近硬件的部署路径。
官方给了一个很直观的演示。一张图，九个格子。每个格子分别描述不同的内容：隧道安全漫画、空间几何教学、出师表文体分析、物理抛体运动、寄生虫科普、医学图解、群论 Sylow 定理、银行内控信息图、细胞 DNA 结构对比。