表中有两列,其中一列是记录创建时间,怎样查询创建时间的分钟以上的时间是一样的记录

wjp_116 2009-12-24 01:17:33
表中有两列,其中一列是记录创建时间,怎样查询创建时间的分钟以上的时间是一样的记录
A B
。 2009-12-22 12:23:34
。 2009-12-22 12:23:35
。 2009-12-22 12:23:46
。 。
。 。
。 。
。 2009-12-22 20:06:38
。 2009-12-22 20:06:34
。 。
。 。
。 。
我现在就想查询分钟以上的时间一样的记录。如上所示,就查询后显示那五条记录


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hejialin666 2009-12-24
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继续帮顶
wjp_116 2009-12-24
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可能是我的表述有问题,就是在一个表中查找这种记录:创建时间有两条及两条以上相同的
shiyiwan 2009-12-24
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突然发现前面那个有点问题
,改一下
select t.* from t t2 where exists
(select 1 from t t1 where to_char(t1.b,'yyyymmddHH24MM') = to_char(t2.b,'yyyymmddHH24MM')
and t1.rowid <> t2.rowid);
iqlife 2009-12-24
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楼主给的5条记录分钟数值不一样,
问题不明确
hejialin666 2009-12-24
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帮顶
ACMAIN_CHM 2009-12-24
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select *
from 表 t
where exists (select 1 from 表
where to_char(b,'yyyymmddhh24mi') and to_char(t.b,'yyyymmddhh24mi')
and b!=t.b)
shiyiwan 2009-12-24
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should be 'yyyymmddHH24MI'
shiyiwan 2009-12-24
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select t.* from t t2 where exists
(select 1 from t t1 where to_char(t1.b,'yyyy/mm/dd HH24:MM') = to_char(t2.b,'yyyy/mm/dd HH24:MM'));
内容概要:本文围绕基于Basisformer模型的时间序列锂离子电池SOC(State of Charge,荷电状态)预测展开研究,利用PyTorch框架实现深度学习模型的构建与训练。通过将历史充放电数据作为输入,Basisformer能够有效捕捉电池状态的动态变化特征,提升SOC预测精度。文中详细介绍了模型结构设计、数据预处理流程、训练策略及实验结果分析,并与传统方法进行对比,验证了该方法在复杂工况下的优越性与鲁棒性。该研究不仅展示了Basisformer在时序建模中的潜力,也为电池管理系统提供了高精度的状态估计解决方案。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习理论知识,熟悉PyTorch框架,从事电池管理系统、新能源汽车或智能预测方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电动汽车、储能系统等领域的电池SOC高精度实时估算;②为电池健康管理(BMS)提供可靠的状态输入;③推动深度学习在时间序列预测中的实际落地,提升现有预测模型的泛化能力与稳定性; 阅读建议:建议读者结合标题为【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究(python代码实现)的资源,重点研读所提供的Python代码,深入理解数据处理方式与模型网络结构的设计思路,尝试调整超参数以观察对预测性能的影响,从而全面掌握Basisformer在时序建模中的优势、适用边界及工程化实现路径。

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