sql: 生日赠品中的相关算法
---2013年10月9日生日,就以2012年9月1日至2013年8月31日計算 (因為係生日月份前兩個月之最後一天為結算日)DECLARE @birthday datetime,@now datetime,@stat datetime,@end datetime,@statbirthday datetime,@endbirthday datetime,@thirdbirthday datetime,
---2013年10月9日生日,,就以2012年9月1日至2013年8月31日計算 (因為係生日月份前兩個月之最後一天為結算日) DECLARE @birthday datetime,@now datetime,@stat datetime,@end datetime,@statbirthday datetime,@endbirthday datetime,@thirdbirthday datetime,@firthbirthday datetime, @year int,@month int , @day int,@str varchar(20),@total decimal set @now=getdate() set @year=Year(getdate()) set @birthday='1992-10-14' set @month=month(@birthday) set @day=day(@birthday) set @str=cast(@year as varchar(4))+'-'+cast(@month as varchar(2))+'-'+cast(@day as varchar(2)) set @birthday=cast(@str as datetime) --會員生日有效生首日起至3個月內有效 set @firthbirthday=DATEADD(mm, DATEDIFF(mm,0,@birthday), 0) --当月的第一天 set @thirdbirthday=DATEADD(ms,-3,DATEADD(mm, DATEDIFF(m,0,getdate())+3, 0)) --上三个月最后的一天 set @statbirthday=DATEADD(mm, DATEDIFF(mm,0,@birthday)-13, 0) set @endbirthday=DATEADD(ms,-3,DATEADD(mm, DATEDIFF(m,0,@birthday)-1, 0)) select @statbirthday,@endbirthday,@firthbirthday,@thirdbirthday SELECT @total=ISNULL(SUM(amount),0) FROM View_birthdayVipdlyList WHERE indate>@statbirthday AND indate

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上記および筆者の個人的な理解: 現在、自動運転システム全体において、認識モジュールが重要な役割を果たしている。道路を走行する自動運転車は、認識モジュールを通じてのみ正確な認識結果を得ることができる。下流の規制および制御モジュール自動運転システムでは、タイムリーかつ正確な判断と行動決定が行われます。現在、自動運転機能を備えた自動車には通常、サラウンドビューカメラセンサー、ライダーセンサー、ミリ波レーダーセンサーなどのさまざまなデータ情報センサーが搭載されており、さまざまなモダリティで情報を収集して正確な認識タスクを実現しています。純粋な視覚に基づく BEV 認識アルゴリズムは、ハードウェア コストが低く導入が容易であるため、業界で好まれており、その出力結果はさまざまな下流タスクに簡単に適用できます。

「失われた購買オフィスは 2 月 28 日午前 11 時に更新されることが確認されています。プレイヤーは淘宝網にアクセスして購買オフィスを検索し、購入するストア カテゴリを選択できます。今回は MBCC 誕生日パーティー シリーズと 2024 卓上カレンダー周辺機器をお届けします。」ぜひ、今回は商品詳細をご覧ください。生理不順のない購入局:カレンダーと誕生日シリーズの周辺機器が新登場!遺失物調達室に新たな出来事が! - 先行販売時間: 2024年2月28日 11:00 - 2024年3月13日 23:59 購入アドレス: 淘宝網検索[予期せぬ紛失購入局] [ストア]カテゴリを選択して購入ストアに入り、周辺機器の紹介: 新しい周辺機器今回発売されるのはMBCCバースデーパーティーシリーズと2024年卓上カレンダー周辺機器です 詳細は長い画像をクリックしてください。購買オフィスが新しい周辺機器を導入 - MBCC の学生

C++sort 関数の最下層はマージ ソートを使用し、その複雑さは O(nlogn) で、クイック ソート、ヒープ ソート、安定したソートなど、さまざまなソート アルゴリズムの選択肢を提供します。

C++ の機械学習アルゴリズムが直面する一般的な課題には、メモリ管理、マルチスレッド、パフォーマンスの最適化、保守性などがあります。解決策には、スマート ポインター、最新のスレッド ライブラリ、SIMD 命令、サードパーティ ライブラリの使用、コーディング スタイル ガイドラインの遵守、自動化ツールの使用が含まれます。実践的な事例では、Eigen ライブラリを使用して線形回帰アルゴリズムを実装し、メモリを効果的に管理し、高性能の行列演算を使用する方法を示します。

「愛と深宇宙」は、3 月 1 日にアップデートして Qi Yu の誕生日テーマイベントを開始することを確認しました. プレイヤーはイベントに参加して、特別な誕生日お祝いプロットを体験できます. さらに、誕生日限定の思考、毎日の服装、20深宇宙を望むクーポンやその他の報酬があなたを待っています。続行して編集者をフォローして、このイベントの詳細を確認してください。愛と深宇宙のQi Yuの誕生日をテーマにしたイベントが始まります: 特別な誕生日プロットを体験してください イベントに参加して、特別な誕生日プロットを体験してください。さらに、誕生日限定の想いや普段着、「深宇宙願い券・期間限定*20」など、多彩な報酬も用意してお待ちしております!開催時間:3月1日アップデート後~3月8日午前4時59分限定ハグ:誕生日5つ星ミス期間限定願いUPイベント期間限定5つ星ミス「Qi Yu・Adventures in this Life」願い確率中期間限定で大幅増量です。 ※イベント終了後の写真です

人工知能 (AI) と法執行機関の融合により、犯罪の予防と検出の新たな可能性が開かれます。人工知能の予測機能は、犯罪行為を予測するためにCrimeGPT (犯罪予測技術) などのシステムで広く使用されています。この記事では、犯罪予測における人工知能の可能性、その現在の応用、人工知能が直面する課題、およびこの技術の倫理的影響について考察します。人工知能と犯罪予測: 基本 CrimeGPT は、機械学習アルゴリズムを使用して大規模なデータセットを分析し、犯罪がいつどこで発生する可能性があるかを予測できるパターンを特定します。これらのデータセットには、過去の犯罪統計、人口統計情報、経済指標、気象パターンなどが含まれます。人間のアナリストが見逃す可能性のある傾向を特定することで、人工知能は法執行機関に力を与えることができます

01 今後の概要 現時点では、検出効率と検出結果の適切なバランスを実現することが困難です。我々は、光学リモートセンシング画像におけるターゲット検出ネットワークの効果を向上させるために、多層特徴ピラミッド、マルチ検出ヘッド戦略、およびハイブリッドアテンションモジュールを使用して、高解像度光学リモートセンシング画像におけるターゲット検出のための強化されたYOLOv5アルゴリズムを開発しました。 SIMD データセットによると、新しいアルゴリズムの mAP は YOLOv5 より 2.2%、YOLOX より 8.48% 優れており、検出結果と速度のバランスがより優れています。 02 背景と動機 リモート センシング技術の急速な発展に伴い、航空機、自動車、建物など、地表上の多くの物体を記述するために高解像度の光学式リモート センシング画像が使用されています。リモートセンシング画像の判読における物体検出

1. 58 Portraits プラットフォーム構築の背景 まず、58 Portraits プラットフォーム構築の背景についてお話ししたいと思います。 1. 従来のプロファイリング プラットフォームの従来の考え方ではもはや十分ではありません。ユーザー プロファイリング プラットフォームを構築するには、複数のビジネス分野からのデータを統合して、ユーザーの行動や関心を理解するためのデータ マイニングも必要です。最後に、ユーザー プロファイル データを効率的に保存、クエリ、共有し、プロファイル サービスを提供するためのデータ プラットフォーム機能も必要です。自社構築のビジネス プロファイリング プラットフォームとミドルオフィス プロファイリング プラットフォームの主な違いは、自社構築のプロファイリング プラットフォームは単一のビジネス ラインにサービスを提供し、オンデマンドでカスタマイズできることです。ミッドオフィス プラットフォームは複数のビジネス ラインにサービスを提供し、複雑な機能を備えていることです。モデリングを提供し、より一般的な機能を提供します。 2.58 中間プラットフォームのポートレート構築の背景のユーザーのポートレート 58
