MySQL中的DATE_ADD应用场景_MySQL
MySQL中的DATE_ADD应用场景
/*当前时间加1毫秒*/
SELECT DATE_ADD(NOW(),INTERVAL 1 MICROSECOND);
/*当前时间减1毫秒*/
SELECT DATE_ADD(NOW(),INTERVAL -1 MICROSECOND);
/*当前时间加1秒*/
SELECT DATE_ADD(NOW(),INTERVAL 1 SECOND);
/*当前时间减1秒*/
SELECT DATE_ADD(NOW(),INTERVAL -1 SECOND);
/*当前时间加1分*/
SELECT DATE_ADD(NOW(),INTERVAL 1 MINUTE);
/*当前时间减1分*/
SELECT DATE_ADD(NOW(),INTERVAL -1 MINUTE);
/*当前时间加1小时*/
SELECT DATE_ADD(NOW(),INTERVAL 1 HOUR);
/*当前时间减1小时*/
SELECT DATE_ADD(NOW(),INTERVAL -1 HOUR);
/*当前日期加1天*/
SELECT DATE_ADD(NOW(),INTERVAL 1 DAY);
/*当前日期减1天*/
SELECT DATE_ADD(NOW(),INTERVAL -1 DAY);
/*当前日期加1月*/
SELECT DATE_ADD(NOW(),INTERVAL 1 MONTH);
/*当前日期减1月*/
SELECT DATE_ADD(NOW(),INTERVAL -1 MONTH);
/*当前日期加1季度*/
SELECT DATE_ADD(NOW(),INTERVAL 1 QUARTER);
/*当前日期减1季度*/
SELECT DATE_ADD(NOW(),INTERVAL -1 QUARTER);
/*当前日期加1年*/
SELECT DATE_ADD(NOW(),INTERVAL 1 YEAR);
/*当前日期减1年*/
SELECT DATE_ADD(NOW(),INTERVAL -1 YEAR);

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昨日の面接で、ロングテール関連の質問をしたかと聞かれたので、簡単にまとめてみようと思いました。自動運転のロングテール問題とは、自動運転車におけるエッジケース、つまり発生確率が低い考えられるシナリオを指します。認識されているロングテール問題は、現在、単一車両のインテリジェント自動運転車の運用設計領域を制限している主な理由の 1 つです。自動運転の基礎となるアーキテクチャとほとんどの技術的問題は解決されており、残りの 5% のロングテール問題が徐々に自動運転の開発を制限する鍵となってきています。これらの問題には、さまざまな断片的なシナリオ、極端な状況、予測不可能な人間の行動が含まれます。自動運転におけるエッジ シナリオの「ロング テール」とは、自動運転車 (AV) におけるエッジ ケースを指します。エッジ ケースは、発生確率が低い可能性のあるシナリオです。これらの珍しい出来事

運用保守担当者として、このようなシナリオに遭遇したことがありますか?ツールを使用して、システムの CPU またはメモリの高い使用率をテストしてアラームをトリガーしたり、ストレス テストを通じてサービスの同時実行機能をテストしたりする必要があります。運用およびメンテナンス エンジニアは、これらのコマンドを使用して障害シナリオを再現することもできます。この記事は、一般的に使用されるテスト コマンドとツールを習得するのに役立ちます。 1. はじめに 場合によっては、プロジェクト内の問題を特定して再現するには、ツールを使用して系統的なストレス テストを実施し、障害シナリオをシミュレートおよび復元する必要があります。現時点では、テストまたはストレス テスト ツールが特に重要になります。次に、さまざまなシナリオに応じてこれらのツールの使用法を検討します。 2. テストツール 2.1 ネットワーク速度制限ツール tctc は、Linux のネットワークパラメータを調整するために使用されるコマンドラインツールで、さまざまなネットワークをシミュレートするために使用できます。

Java は、実行時にデータ型の一致を必要とする厳密に型指定された言語です。 Java の厳密な型変換メカニズムにより、コード内でデータ型の不一致がある場合、ClassCastException が発生します。 ClassCastException は Java 言語でよく発生する例外の 1 つで、この記事では ClassCastException の原因と回避方法を紹介します。 ClassCastExceptionとは何ですか

Big Data Digest 制作者: Caleb 最近、ChatGPT が非常に人気があると言えます。 OpenAIは11月30日にチャットロボット「ChatGPT」をリリースし、テスト用に無料公開して以来、中国で広く利用されている。ロボットに話しかけるとは、キーワードを入力してAIに対応する画像を生成させるなど、ロボットに特定の命令の実行を依頼することです。これは珍しいことではないようですが、OpenAI も 4 月に DALL-E の新バージョンをアップデートしましたよね? OpenAIさん、あなたは何歳ですか? (なぜいつもあなたなのですか?) ダイジェストが、生成された画像が 3D 画像、HDR パノラマ、または VR ベースの画像コンテンツであると言ったらどうしますか?最近、シンガポール

原題: DifFlow3D: TowardRobustUncertainty-AwareSceneFlowEstimationwithIterativeDiffusion-BasedRefinement 論文リンク: https://arxiv.org/pdf/2311.17456.pdf コードリンク: https://github.com/IRMVLab/DifFlow3D 著者の所属: 上海交通大学、ケンブリッジ大学, 浙江大学法医学ロボットの論文アイデア: シーンフロー推定は、動的シーン内の各点の 3D 変位変化を予測することを目的としており、コンピューター ビジョンの分野における基本的なタスクです。

Kafka 学習の必需品: 一般的なコマンドをマスターし、さまざまなシナリオに簡単に対処する 1. Topicbin/kafka-topics.sh--create--topicmy-topic--partitions3--replication-factor22 を作成します。Topicbin/kafka-topics.sh をリストします - -list3. トピックの詳細を表示 bin/kafka-to

これまでの実践では、モデル融合は、特に判別モデルで広く使用されており、パフォーマンスを着実に向上させることができる方法と考えられています。ただし、生成言語モデルの場合、復号化プロセスが関係するため、その動作方法は判別モデルほど単純ではありません。さらに、大規模なモデルのパラメータ数が増加するため、より大きなパラメータスケールのシナリオでは、単純なアンサンブル学習で考慮できる手法は、従来のスタッキング、ブースティング、およびなどの低パラメータの機械学習よりも制限されます。他の方法は、モデルをスタッキングするためです。パラメータの問題は簡単に拡張できません。したがって、大規模なモデルのアンサンブル学習には慎重な検討が必要です。以下では、モデル統合、確率的統合、グラフティング学習、クラウドソーシング投票、MOE という 5 つの基本的な統合手法について説明します。

正直に言うと、テクノロジーの更新のスピードは確かに非常に速いため、学術界の古い手法が徐々に新しい手法に置き換えられることもあります。最近、浙江大学の研究チームがガウシアンと呼ばれる新しい手法を提案し、広く注目を集めています。この方法には問題解決において独特の利点があり、仕事でもうまく使用されています。ナーフは学界での影響力を徐々に失っていますが、まだレベルに合格していないプレイヤーを助けるために、ゲーム内のパズルを解く具体的な方法を見てみましょう。まだレベルをクリアしていないプレイヤーを助けるために、具体的な謎解き方法を一緒に学ぶことができます。この目的のために、パズル解決に関する論文を見つけました。リンクはここにあります: https://arxiv.org/pdf/2
