timestamp数据类型
编程的时候,对于时间的处理,很多时候,我们都用到了时间戳类型,即timestamp类型。 插入数据的时候,不注意的话,执行sql总是报“无效的月份” 这是因为我们的数据式不对,但是如果我们复制一个timestamp的数据字段过来,我们发现也插不进去。 下面提供一
编程的时候,对于时间的处理,很多时候,我们都用到了时间戳类型,即timestamp类型。
插入数据的时候,不注意的话,执行sql总是报“无效的月份”
这是因为我们的数据格式不对,但是如果我们复制一个timestamp的数据字段过来,我们发现也插不进去。
下面提供一种格式,仅供参考,也为自己做个笔记:
比如对于下面这张表:
sql语句如下:
insert into pg_gene t(t.id,t.gene,t.displayer_order,t.create_time,t.last_update_time,t.created_by_user,t.updated_by_user) values("1',1,'1',to_timestamp('2014-01-11','yyyy-MM-dd'),to_timestamp('2014-01-11','yyyy-MM-dd'),'张三','张三');

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Stehen Sie vor einer Verzögerung oder einer langsamen mobilen Datenverbindung auf dem iPhone? Normalerweise hängt die Stärke des Mobilfunk-Internets auf Ihrem Telefon von mehreren Faktoren ab, wie z. B. der Region, dem Mobilfunknetztyp, dem Roaming-Typ usw. Es gibt einige Dinge, die Sie tun können, um eine schnellere und zuverlässigere Mobilfunk-Internetverbindung zu erhalten. Fix 1 – Neustart des iPhone erzwingen Manchmal werden durch einen erzwungenen Neustart Ihres Geräts viele Dinge zurückgesetzt, einschließlich der Mobilfunkverbindung. Schritt 1 – Drücken Sie einfach einmal die Lauter-Taste und lassen Sie sie los. Drücken Sie anschließend die Leiser-Taste und lassen Sie sie wieder los. Schritt 2 – Der nächste Teil des Prozesses besteht darin, die Taste auf der rechten Seite gedrückt zu halten. Lassen Sie das iPhone den Neustart abschließen. Aktivieren Sie Mobilfunkdaten und überprüfen Sie die Netzwerkgeschwindigkeit. Überprüfen Sie es erneut. Fix 2 – Datenmodus ändern 5G bietet zwar bessere Netzwerkgeschwindigkeiten, funktioniert jedoch besser, wenn das Signal schwächer ist

Ich weine zu Tode. Die Daten im Internet reichen überhaupt nicht aus. Das Trainingsmodell sieht aus wie „Die Tribute von Panem“, und KI-Forscher auf der ganzen Welt machen sich Gedanken darüber, wie sie diese datenhungrigen Esser ernähren sollen. Dieses Problem tritt insbesondere bei multimodalen Aufgaben auf. Zu einer Zeit, als sie ratlos waren, nutzte ein Start-up-Team der Abteilung der Renmin-Universität von China sein eigenes neues Modell, um als erstes in China einen „modellgenerierten Datenfeed selbst“ in die Realität umzusetzen. Darüber hinaus handelt es sich um einen zweigleisigen Ansatz auf der Verständnisseite und der Generierungsseite. Beide Seiten können hochwertige, multimodale neue Daten generieren und Datenrückmeldungen an das Modell selbst liefern. Was ist ein Modell? Awaker 1.0, ein großes multimodales Modell, das gerade im Zhongguancun-Forum erschienen ist. Wer ist das Team? Sophon-Motor. Gegründet von Gao Yizhao, einem Doktoranden an der Hillhouse School of Artificial Intelligence der Renmin University.

Das neueste Video von Teslas Roboter Optimus ist veröffentlicht und er kann bereits in der Fabrik arbeiten. Bei normaler Geschwindigkeit sortiert es Batterien (Teslas 4680-Batterien) so: Der Beamte hat auch veröffentlicht, wie es bei 20-facher Geschwindigkeit aussieht – auf einer kleinen „Workstation“, pflücken und pflücken und pflücken: Dieses Mal wird es freigegeben. Eines der Highlights Der Vorteil des Videos besteht darin, dass Optimus diese Arbeit in der Fabrik völlig autonom und ohne menschliches Eingreifen während des gesamten Prozesses erledigt. Und aus Sicht von Optimus kann es auch die krumme Batterie aufnehmen und platzieren, wobei der Schwerpunkt auf der automatischen Fehlerkorrektur liegt: In Bezug auf die Hand von Optimus gab der NVIDIA-Wissenschaftler Jim Fan eine hohe Bewertung ab: Die Hand von Optimus ist der fünffingrige Roboter der Welt am geschicktesten. Seine Hände sind nicht nur taktil

Kürzlich wurde die Militärwelt von der Nachricht überwältigt: US-Militärkampfflugzeuge können jetzt mithilfe von KI vollautomatische Luftkämpfe absolvieren. Ja, erst kürzlich wurde der KI-Kampfjet des US-Militärs zum ersten Mal der Öffentlichkeit zugänglich gemacht und sein Geheimnis gelüftet. Der vollständige Name dieses Jägers lautet „Variable Stability Simulator Test Aircraft“ (VISTA). Er wurde vom Minister der US-Luftwaffe persönlich geflogen, um einen Eins-gegen-eins-Luftkampf zu simulieren. Am 2. Mai startete US-Luftwaffenminister Frank Kendall mit einer X-62AVISTA auf der Edwards Air Force Base. Beachten Sie, dass während des einstündigen Fluges alle Flugaktionen autonom von der KI durchgeführt wurden! Kendall sagte: „In den letzten Jahrzehnten haben wir über das unbegrenzte Potenzial des autonomen Luft-Luft-Kampfes nachgedacht, aber es schien immer unerreichbar.“ Nun jedoch,

FP8 und die geringere Gleitkomma-Quantifizierungsgenauigkeit sind nicht länger das „Patent“ von H100! Lao Huang wollte, dass jeder INT8/INT4 nutzt, und das Microsoft DeepSpeed-Team begann, FP6 auf A100 ohne offizielle Unterstützung von NVIDIA auszuführen. Testergebnisse zeigen, dass die FP6-Quantisierung der neuen Methode TC-FPx auf A100 nahe an INT4 liegt oder gelegentlich schneller als diese ist und eine höhere Genauigkeit aufweist als letztere. Darüber hinaus gibt es eine durchgängige Unterstützung großer Modelle, die als Open-Source-Lösung bereitgestellt und in Deep-Learning-Inferenz-Frameworks wie DeepSpeed integriert wurde. Dieses Ergebnis wirkt sich auch unmittelbar auf die Beschleunigung großer Modelle aus – in diesem Rahmen ist der Durchsatz bei Verwendung einer einzelnen Karte zum Ausführen von Llama 2,65-mal höher als der von Doppelkarten. eins

Letzte Woche wurde OpenAI inmitten der Welle interner Kündigungen und externer Kritik von internen und externen Problemen geplagt: - Der Verstoß gegen die Schwester der Witwe löste weltweit hitzige Diskussionen aus - Mitarbeiter, die „Overlord-Klauseln“ unterzeichneten, wurden einer nach dem anderen entlarvt – Internetnutzer listeten Ultramans „ Sieben Todsünden“ – Gerüchtebekämpfung: Laut durchgesickerten Informationen und Dokumenten, die Vox erhalten hat, war sich die leitende Führung von OpenAI, darunter Altman, dieser Eigenkapitalrückgewinnungsbestimmungen wohl bewusst und hat ihnen zugestimmt. Darüber hinaus steht OpenAI vor einem ernsten und dringenden Problem – der KI-Sicherheit. Die jüngsten Abgänge von fünf sicherheitsrelevanten Mitarbeitern, darunter zwei der prominentesten Mitarbeiter, und die Auflösung des „Super Alignment“-Teams haben die Sicherheitsprobleme von OpenAI erneut ins Rampenlicht gerückt. Das Fortune-Magazin berichtete, dass OpenA

Llama3, der majestätische König von Open Source, das ursprüngliche Kontextfenster ist nur ... 8k groß, was mich die Worte „es riecht so gut“ herunterschlucken lässt. Ist heute, wo 32.000 der Ausgangspunkt und 100.000 üblich sind, die Absicht, Raum für Beiträge zur Open-Source-Community zu lassen? Die Open-Source-Community hat sich diese Gelegenheit sicherlich nicht entgehen lassen: Jetzt kann jede fein abgestimmte Version von Llama370b mit nur 58 Codezeilen automatisch auf 1048.000 (eine Million) Kontexte skaliert werden. Hinter den Kulissen verbirgt sich eine LoRA, die aus einer fein abgestimmten Version von Llama370BInstruct extrahiert wurde, die einen guten Kontext erweitert, und die Datei ist nur 800 MB groß. Anschließend können Sie Mergekit verwenden, um es mit anderen Modellen derselben Architektur auszuführen oder es direkt mit dem Modell zusammenzuführen. 1048k-Kontext verwendet

Beim Modell 70B können 1000 Token in Sekunden generiert werden, was fast 4000 Zeichen entspricht! Die Forscher haben Llama3 verfeinert und einen Beschleunigungsalgorithmus eingeführt. Im Vergleich zur nativen Version ist die Geschwindigkeit 13-mal höher! Es ist nicht nur schnell, seine Leistung bei Code-Rewriting-Aufgaben übertrifft sogar GPT-4o. Diese Errungenschaft stammt von anysphere, dem Team hinter dem beliebten KI-Programmierartefakt Cursor, und auch OpenAI beteiligte sich an der Investition. Sie müssen wissen, dass bei Groq, einem bekannten Framework zur schnellen Inferenzbeschleunigung, die Inferenzgeschwindigkeit von 70BLlama3 nur mehr als 300 Token pro Sekunde beträgt. Aufgrund der Geschwindigkeit von Cursor kann man sagen, dass eine nahezu sofortige vollständige Bearbeitung der Codedatei möglich ist. Manche Leute nennen es einen guten Kerl, wenn man Curs sagt
