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如何由当前系统时间得到相对一个月后的时间(考虑2月28日与3月31日的关系)
caral525
2003-08-19 10:34:11
现在ORACLE库中有一张表lend_book,其中有两个字段start=当前系统时间;end=一个月后的相对时间。要求: 1 start如为2月28日/29日,则end应为3月31日;start为4月30日时,则end为5月31日。。。;2,该记录值由VC中调用SQL语句插入,应如何写该语句?
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如何由当前系统时间得到相对一个月后的时间(考虑2月28日与3月31日的关系)
现在ORACLE库中有一张表lend_book,其中有两个字段start=当前系统时间;end=一个月后的相对时间。要求: 1 start如为2月28日/29日,则end应为3月31日;start为4月30日时,则end为5月31日。。。;2,该记录值由VC中调用SQL语句插入,应如何写该语句?
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black_snail
2003-12-16
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ADD_MONTHS function is available in Oracle!
iketeng
2003-08-26
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哦!望了说了!要你要得到一个月后的日期你就把m_strEditText赋值为1就可以了~
m_oleDateTimeChange是COleDateTime类的一个对象!
iketeng
2003-08-26
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m_oleDateTimeChange.ParseDateTime( m_strStartTime);//将STRING类型转换为时间型
nDay = m_oleDateTimeChange.GetDay();//取得日
nMonth = (m_oleDateTimeChange.GetMonth() + atoi( m_strEditText)) % 12;
nYear = m_oleDateTimeChange.GetYear() + ( m_oleDateTimeChange.GetMonth() + atoi( m_strEditText)) / 12;
ffit
2003-08-20
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加30天算了
njtlxm
2003-08-20
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可以实现,如下:
先得出当前日期(A)后一天的日期(B)(SQL语句中有函数,自己找找,我忘了)
然后得出(B)后一个月的日期(C)
然后把(C)减去一天就得到正确的结果(D)
AI算法架构师/推荐
系统
架构/搜索引擎架构/大数据用户画像
系统
架构
一、课程优势本课程有陈敬雷老师的清华大学出版社配套书籍教材《分布式机器学习实战》人工智能科学与技术丛书,新书配合此实战课程结合学习,一静一动,互补高效学习!本课程由互联网一线知名大牛陈敬雷老师全程亲自授课,技术前沿热门,是真正的互联网工业级实战项目。二、课程简介 大数据和算法类的
系统
和传统的业务
系统
有所不同,一个是多了离线计算框架部分,比如Hadoop集群上的数据处理部分、机器学习和深度学习的模型训练部分等,另一个区别就是大数据和算法类
系统
追求的是数据驱动、效果驱动,通过AB测试评估的方式,看看新策略是否
得到
了优化和改进。所以在
系统
架构上,需要
考虑
到怎么和离线计算框架去对接,怎么设计能方便我们快速迭代的优化产品,除了这些,像传统业务
系统
那些该
考虑
的也照样需要
考虑
,比如高性能、高可靠性、高扩展性也都需要
考虑
进去。这就给架构师非常高的要求,一个是需要对大数据和算法充分了解,同时对传统的业务
系统
架构也非常熟悉。 本节课就对
当前
几个热门的大数据算法
系统
架构(推荐
系统
架构设计、个性化搜索引擎架构设计、用户画像
系统
架构设计)做一个深度解析!1.个性化推荐算法
系统
是一个完整的
系统
工程,从工程上来讲是由多个子
系统
有机的组合,比如基于Hadoop数据仓库的推荐集市、ETL数据处理子
系统
、离线算法、准实时算法、多策略融合算法、缓存处理、搜索引擎部分、二次重排序算法、在线web引擎服务、AB测试效果评估、推荐位管理平台等。如下就是我们要讲的个性化推荐算法
系统
架构图,请大家仔细欣赏、品味: 这节课我们就对推荐
系统
的整体架构和各个子
系统
做了详细的讲解,解开个性化推荐算法
系统
神秘的面纱!2.个性化搜索引擎 和个性化推荐是比较类似的,这个架构图包含了各个子
系统
或模块的协调配合、相互调用
关系
,从部门的组织架构上来看,目前搜索一般独立成组,有的是在搜索推荐部门里面,实际上比较合理的应该是分配在大数据部门更好一些,因为依托于大数据部门的大数据平台和人工智能优势可以使搜索效果再上一个新的台阶。下面我们来详细的讲一下整个架构流程的细节。如下就是我们要讲的个性化搜索架构图,请大家仔细欣赏、品味:这节课我们就对个性化搜索的整体架构和各个子
系统
做了详细的讲解,解开搜索引擎神秘的面纱! 3.大数据用户画像
系统
用户画像是一个非常通用普遍使用的
系统
,从我们的架构图中可以看出,从数据计算时效性上来讲分离线计算和实时计算。离线计算一般是每天晚上全量计算所有用户,或者按需把用户数据发生变化的那批用户重新计算。离线计算主要是使用Hive SQL语句处理、Spark数据处理、或者基于机器学习算法来算用户忠诚度模型、用户价值模型、用户心理模型等。实时计算指定的通过Flume实时
日
志收集用户行为数据传输到Kafka消息队列,让流计算框架Flink/Storm/SparkStreaming等去实时消费处理用户数据,并触发实时计算模型,计算完成后把新增的用户画像数据更新搜索索引。个性化推荐、运营推广需要获取某个或某些用户画像数据的时候直接可以毫秒级别从搜索索引里搜索出结果,快速返回给调用方数据。这是从计算架构大概分了两条线离线处理和实时。下面我们从上到下详细看下每个架构模块。如下就是我们要讲的大数据用户画像架构图,请大家仔细欣赏、品味:这节课我们就对大数据用户画像
系统
的整体架构和各个子
系统
做了详细的讲解,解开用户画像
系统
神秘的面纱!三、老师介绍陈敬雷 充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷,北京充电了么科技有限公司创始人,CEO兼CTO,十几年互联网从业经验,曾就职于用友、中软、凡客、乐蜂网(唯品会)、猎聘网、人民
日
报(灵思云途)、北京万朝科技,曾任架构师、首席技术官、首席科学家等职务,对业务领域B端、C端、电商、职场社交招聘、内容文娱、营销行业都有着丰富的经验,在技术领域,尤其在大数据和人工智能方向有丰富的算法工程落地实战经验,其中在猎聘网任职期间主导的推荐算法
系统
项目获得公司优秀项目奖,推荐效果
得到
5倍的提升。陈敬雷著有清华大学出版社两本人工智能书籍,分别是《分布式机器学习实战(人工智能科学与技术丛书)》、《自然语言处理原理与实战(人工智能科学与技术丛书)》。目前专注于大数据和人工智能驱动的上班族在线教育行业,研发了充电了么app和网站,用深度学习算法、nlp、推荐引擎等技术来高效提升在线学习效率。
PHP获取
系统
当前
时间
PHP获取
系统
当前
时间
2009-07-17 09:13 使用函式 date() 实现 转自zjriso空间 显示的格式: 年-
月
-
日
小时:分钟:秒 相关
时间
参数: a - "am" 或是 "pm" A - "AM" 或是 "PM" d - 几
日
,二位数字,若不足二位则前面补零;
Linux命令-date-显示/设定
系统
的
日
期与
时间
由The difference between the request time and the server's time is too large引发的服务器
时间
查看及设置探讨,包括Linux查看
系统
时间
、设置
系统
时间
等
C语言应用(1)——Unix
时间
戳和北京
时间
的相互转换
一、
时间
戳 准确的说,应该是unix
时间
戳,是从1970年1
月
1
日
(UTC/GMT的午夜)开始所经过的秒数,不
考虑
闰秒。一个小时表示为UNIX
时间
戳格式为:3600秒;一天表示为UNIX
时间
戳为86400秒,闰秒不计算。在很多API接口中,数据的更新
时间
并不是一个字符串,而是一个长整形数据,如1593003485,表示是北京
时间
2020-06-24 20:58:05。注意这里直接换算出的是北京
时间
,如果用
时间
戳直接转换的话,
得到
的
时间
UTC/GMT
时间
,和北京
时间
相差8个小时,在原始
时间
戳加上8个小时再进行
python 加
一个
月
日
期,有没有一种简单的方法可以在Python中将datetime对象增加
一个
月
?...
本问题已经有最佳答案,请猛点这里访问。所以我试图找到一种方法,将
日
期
时间
对象增加
一个
月
。然而,根据这个问题,这似乎不是那么简单。我希望有这样的事情:import datetime as dtnow = dt.datetime.now()later = now + dt.timedelta(months=1)但那不管用。如果可能的话,我也希望能够在下个
月
的同一天(或者最近的一天)去。例如,设置为1
月
...
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