Update 11-19

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VMware vSphere 7.0 Update 3--VMware ESXi--简介及部署安装
huashujian的博客
11-29 3601
一、简介 ESXi是用于创建和运行虚拟机和虚拟设备的虚拟化平台。 二、环境：硬件和系统资源 支持的服务器平台。有关支持的平台的列表，请参见《VMware 兼容性指南》，网址为 http://www.vmware.com/resources/compatibility。 ESXi 7.0 要求主机至少具有两个 CPU 内核。 ESXi7.0 需要至少 4 GB 的物理 RAM。至少提供 8 GB 的 RAM，以便能够在典型生产环境中运行虚拟机。 要支持 64 位虚拟机，x64 CPU 必须能够支持
UpdateNet -- 大致理解
weixin_45032769的博客
07-28 4243
Abstract Siam方法通过从当前帧中提取外观模板来解决视觉跟踪问题，该模板用于在下一帧中定位目标。 通常，此模板与前一帧中累积的模板线性组合，导致信息随时间呈指数衰减。 尽管这种更新方法可以改善结果，但其简单性限制了通过学习更新可能获得的潜在收益。 因此，我们建议用一种学习更新的方法来代替手工更新功能。 我们使用一个称为UpdateNet的卷积神经网络，该网络给出了初始模板，累积的模板和当前帧的模板，旨在估计下一帧的最佳模板。 UpdateNet紧凑，可以轻松集成到现有的暹罗跟踪器中。 我们通过将
Update 2010.10.13
嘿休嘿休123
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HbuilderX执行uniapp项目，出现 “npx browserslist@latest --update-db” 报错
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uniapp运行出现npx browserslist@latest --update-db
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uniapp运行出现npx browserslist@latest --update-db解决方法
linux软件版本管理命令update-alternatives使用详解
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Debian之 update-alternatives命令配置软链接
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内容概要：本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目，采用蚁群算法（ACO）与多层感知机（MLP）相结合的混合模型（ACO-MLP）。该模型通过三维环境离散化建模，利用ACO进行全局路径搜索，并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化，实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题，结合并行计算与参数自适应机制，提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例，涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础，熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师；适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员； 使用场景及目标：①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划，如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景；②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化；③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持； 阅读建议：此资源结合理论模型与MATLAB实践，建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上，结合代码示例进行仿真调试，重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现，以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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Date setOffTime = new Date(); // 当前时间作为关闭时间 // 转换为 LocalDateTime LocalDateTime start = setUpTime.toInstant() .atZone(ZoneId.systemDefault()) .toLocalDateTime(); LocalDateTime end = setOffTime.toInstant() .atZone(ZoneId.systemDefault()) .toLocalDateTime(); // 计算时间差毫秒数 Duration duration = Duration.between(start, end); long millis = duration.toMillis(); // 计算小时差（保留两位小数） double hours = (double) millis / (1000 * 60 * 60); tbMlcsFormDataNew.setSetOffTime(setOffTime); tbMlcsFormDataNew.setBorrowHours(String.format("%.2f", hours));
11-12
根据你的需求，我们需要将 `b.update_time` 赋值给 `t.set_off_time`，并计算 `t.borrow_hours`，即从 `t.set_up_time` 到 `b.update_time` 之间的时间差（以小时为单位，保留两位小数）。 ### ✅ SQL 修改建议： 由于你希望在 SQL 中完成赋值和时间差计算，可以使用 MySQL 的日期函数 `TIMEDIFF` 和 `TIMESTAMPDIFF` 来实现： ```sql SELECT t.set_up_time, b.update_time AS set_off_time, ROUND( TIMESTAMPDIFF(MICROSECOND, t.set_up_time, b.update_time) / (1000 * 60 * 60 * 1000000), 2 ) AS borrow_hours, b.update_time FROM tb_mlcs_form_data t JOIN tb_mlcs_work_case_data b ON t.case_no = b.case_no WHERE t.fab_bu = 'CP' AND step_name = 'Close' AND t.update_time LIKE '2025-11-1%' ORDER BY t.update_time DESC; ``` #### 说明： - `b.update_time` 被直接作为 `set_off_time` - 使用 `TIMESTAMPDIFF(MICROSECOND, ...)` 可以获得更精确的毫秒级差值 - 除以 `(1000 * 60 * 60 * 1000000)` 将微秒转换为小时 - `ROUND(..., 2)` 保留两位小数 --- ### ✅ Java 代码逻辑（用于插入或更新数据）： 如果你需要在 Java 代码中处理 `set_off_time` 和 `borrow_hours` 的赋值，可以参考如下代码： ```java SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); // 获取 setUpTime 和 update_time Date setUpTime = sdf.parse(tbMlcsFormData.get("set_up_time")); Date setOffTime = sdf.parse(tbMlcsWorkCaseData.get("update_time")); // 计算时间差 LocalDateTime start = setUpTime.toInstant() .atZone(ZoneId.systemDefault()) .toLocalDateTime(); LocalDateTime end = setOffTime.toInstant() .atZone(ZoneId.systemDefault()) .toLocalDateTime(); Duration duration = Duration.between(start, end); double hours = (double) duration.toMillis() / (1000 * 60 * 60); // 毫秒转小时 // 设置字段 tbMlcsFormData.setSetOffTime(setOffTime); tbMlcsFormData.setBorrowHours(String.format("%.2f", hours)); ``` --- ### ✅ 如果你想更新表中的字段： 你可以使用如下 SQL 更新语句： ```sql UPDATE tb_mlcs_form_data t JOIN tb_mlcs_work_case_data b ON t.case_no = b.case_no SET t.set_off_time = b.update_time, t.borrow_hours = ROUND( TIMESTAMPDIFF(MICROSECOND, t.set_up_time, b.update_time) / (1000 * 60 * 60 * 1000000), 2 ) WHERE t.fab_bu = 'CP' AND step_name = 'Close' AND t.update_time LIKE '2025-11-1%'; ``` --- ### ✅ 总结： - 使用 SQL 可以直接完成字段赋值和时间差计算 - Java 代码用于业务逻辑处理时，也可以实现相同功能 - 注意时间格式的解析和时区处理（推荐统一使用 `LocalDateTime`） --- ###
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