以分钟为单位进行数据的抽取并作平均
问: 现在有一个表,里面内容是每10秒一条(1天为6*60*24=8640条),然后我现在要做的是以5分钟为一个时间点取数据(一天为12*24=288条),一次性把所有满足条件的取出来。应该怎么写? 答:SQL语句如下: 每分钟为单位做数据的抽取: select node_id,avg(ad
问:
现在有一个表,里面内容是每10秒一条(1天为6*60*24=8640条),然后我现在要做的是以5分钟为一个时间点取数据(一天为12*24=288条),一次性把所有满足条件的值取出来。 应该怎么写?
答:SQL语句如下:
每分钟为单位做数据的抽取:
select node_id,avg(ad1_value) as AD1_VALUE,avg(ad2_value) as AD2_VALUE,date_format(collect_date,'%Y-%m-%d %H:%i') as collect_date
from realtime_data_3where collect_date>'2014-12-06 12:00:00'
and collect_date<'2014-12-07 12:00:00'
group by date_format(collect_date,'%Y-%m-%d %H:%i');
5分为单位:select floor(recDt/500)*500 as gt,avg(nowValue) from reg_conditigroup by gt order by gt;
10分为单位:select floor(recDt/1000)*1000 as gt,avg(nowValue) from reg_conditigroup by gt order by gt;
date_format的语法如下:
定义和用法
DATE_FORMAT() 函数用于以不同的格式显示日期/时间数据。
语法
DATE_FORMAT(date,format)
date 参数是合法的日期。format 规定日期/时间的输出格式。
可以使用的格式有:
格式 | 描述 |
---|---|
%a | 缩写星期名 |
%b | 缩写月名 |
%c | 月,数值 |
%D | 带有英文前缀的月中的天 |
%d | 月的天,数值(00-31) |
%e | 月的天,数值(0-31) |
%f | 微秒 |
%H | 小时 (00-23) |
%h | 小时 (01-12) |
%I | 小时 (01-12) |
%i | 分钟,数值(00-59) |
%j | 年的天 (001-366) |
%k | 小时 (0-23) |
%l | 小时 (1-12) |
%M | 月名 |
%m | 月,数值(00-12) |
%p | AM 或 PM |
%r | 时间,12-小时(hh:mm:ss AM 或 PM) |
%S | 秒(00-59) |
%s | 秒(00-59) |
%T | 时间, 24-小时 (hh:mm:ss) |
%U | 周 (00-53) 星期日是一周的第一天 |
%u | 周 (00-53) 星期一是一周的第一天 |
%V | 周 (01-53) 星期日是一周的第一天,与 %X 使用 |
%v | 周 (01-53) 星期一是一周的第一天,与 %x 使用 |
%W | 星期名 |
%w | 周的天 (0=星期日, 6=星期六) |
%X | 年,其中的星期日是周的第一天,4 位,与 %V 使用 |
%x | 年,其中的星期一是周的第一天,4 位,与 %v 使用 |
%Y | 年,4 位 |
%y | 年,2 位 |
实例
下面的脚本使用 DATE_FORMAT() 函数来显示不同的格式。我们使用 NOW() 来获得当前的日期/时间:
DATE_FORMAT(NOW(),'%b %d %Y %h:%i %p') DATE_FORMAT(NOW(),'%m-%d-%Y') DATE_FORMAT(NOW(),'%d %b %y') DATE_FORMAT(NOW(),'%d %b %Y %T:%f')
结果类似:
Dec 29 2008 11:45 PM 12-29-2008 29 Dec 08 29 Dec 2008 16:25:46.635

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

DDREASE是一種用於從檔案或區塊裝置(如硬碟、SSD、RAM磁碟、CD、DVD和USB儲存裝置)復原資料的工具。它將資料從一個區塊設備複製到另一個區塊設備,留下損壞的資料區塊,只移動好的資料區塊。 ddreasue是一種強大的恢復工具,完全自動化,因為它在恢復操作期間不需要任何干擾。此外,由於有了ddasue地圖文件,它可以隨時停止和恢復。 DDREASE的其他主要功能如下:它不會覆寫恢復的數據,但會在迭代恢復的情況下填補空白。但是,如果指示工具明確執行此操作,則可以將其截斷。將資料從多個檔案或區塊還原到單

0.這篇文章乾了啥?提出了DepthFM:一個多功能且快速的最先進的生成式單目深度估計模型。除了傳統的深度估計任務外,DepthFM還展示了在深度修復等下游任務中的最先進能力。 DepthFM效率高,可以在少數推理步驟內合成深度圖。以下一起來閱讀這項工作~1.論文資訊標題:DepthFM:FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching作者:MingGui,JohannesS.Fischer,UlrichPrestel,PingchuanMa,Dmytr

如果您需要了解如何在Excel中使用具有多個條件的篩選功能,以下教學將引導您完成對應步驟,確保您可以有效地篩選資料和排序資料。 Excel的篩選功能是非常強大的,能夠幫助您從大量資料中提取所需的資訊。這個功能可以根據您設定的條件,過濾資料並只顯示符合條件的部分,讓資料的管理變得更有效率。透過使用篩選功能,您可以快速找到目標數據,節省了尋找和整理數據的時間。這個功能不僅可以應用在簡單的資料清單上,還可以根據多個條件進行篩選,幫助您更精準地定位所需資訊。總的來說,Excel的篩選功能是一個非常實用的

谷歌力推的JAX在最近的基準測試中表現已經超過Pytorch和TensorFlow,7項指標排名第一。而且測試並不是JAX性能表現最好的TPU上完成的。雖然現在在開發者中,Pytorch依然比Tensorflow更受歡迎。但未來,也許有更多的大型模型會基於JAX平台進行訓練和運行。模型最近,Keras團隊為三個後端(TensorFlow、JAX、PyTorch)與原生PyTorch實作以及搭配TensorFlow的Keras2進行了基準測試。首先,他們為生成式和非生成式人工智慧任務選擇了一組主流

在iPhone上面臨滯後,緩慢的行動數據連線?通常,手機上蜂窩互聯網的強度取決於幾個因素,例如區域、蜂窩網絡類型、漫遊類型等。您可以採取一些措施來獲得更快、更可靠的蜂窩網路連線。修復1–強制重啟iPhone有時,強制重啟設備只會重置許多內容,包括蜂窩網路連線。步驟1–只需按一次音量調高鍵並放開即可。接下來,按降低音量鍵並再次釋放它。步驟2–過程的下一部分是按住右側的按鈕。讓iPhone完成重啟。啟用蜂窩數據並檢查網路速度。再次檢查修復2–更改資料模式雖然5G提供了更好的網路速度,但在訊號較弱

特斯拉機器人Optimus最新影片出爐,已經可以在工廠裡打工了。正常速度下,它分揀電池(特斯拉的4680電池)是這樣的:官方還放出了20倍速下的樣子——在小小的「工位」上,揀啊揀啊揀:這次放出的影片亮點之一在於Optimus在廠子裡完成這項工作,是完全自主的,全程沒有人為的干預。而且在Optimus的視角之下,它還可以把放歪了的電池重新撿起來放置,主打一個自動糾錯:對於Optimus的手,英偉達科學家JimFan給出了高度的評價:Optimus的手是全球五指機器人裡最靈巧的之一。它的手不僅有觸覺

哭死啊,全球狂煉大模型,一網路的資料不夠用,根本不夠用。訓練模型搞得跟《飢餓遊戲》似的,全球AI研究者,都在苦惱怎麼才能餵飽這群資料大胃王。尤其在多模態任務中,這問題尤其突出。一籌莫展之際,來自人大系的初創團隊,用自家的新模型,率先在國內把「模型生成數據自己餵自己」變成了現實。而且還是理解側和生成側雙管齊下,兩側都能產生高品質、多模態的新數據,對模型本身進行數據反哺。模型是啥?中關村論壇上剛露面的多模態大模型Awaker1.0。團隊是誰?智子引擎。由人大高瓴人工智慧學院博士生高一鑷創立,高

多模態文件理解能力新SOTA!阿里mPLUG團隊發布最新開源工作mPLUG-DocOwl1.5,針對高解析度圖片文字辨識、通用文件結構理解、指令遵循、外部知識引入四大挑戰,提出了一系列解決方案。話不多說,先來看效果。複雜結構的圖表一鍵識別轉換為Markdown格式:不同樣式的圖表都可以:更細節的文字識別和定位也能輕鬆搞定:還能對文檔理解給出詳細解釋:要知道,“文檔理解”目前是大語言模型實現落地的一個重要場景,市面上有許多輔助文檔閱讀的產品,有的主要透過OCR系統進行文字識別,配合LLM進行文字理
