sqlserver日期函数

本文介绍SQL Server中日期处理的实用技巧,包括简化日期比较、去除时间部分、获取星期信息及格式化日期显示的方法。

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一、以前,我在比较两个datetime 类型数据A、B是否同年同月同日的方法是:


where year(A) = year(B) AND month (A) = month(B) AND day(A) = day(B)
实际上可以用更简洁的方式实现

where datediff(day,A,B) = 0
同样,要比较A、B是否同年同月的方法是:

where datediff(month,A,B) = 0
关于 datediff 请参阅联机丛书。

二、在 ms sql server 的日期函数中可以用"0"来代替日期,"0"表示的日期是1900-01-01 00:00:000。

三、去掉getdate() 函数返回的时、分、秒信息


dateadd(day,datediff(day,0,getdate()),0)
四、显示getdate() 函数返回的时间是星期几

select datename(weekday,getdate())
这个结果与 @@datefirst 的值有关

五、SQL Server中文版的默认的日期字段datetime格式是yyyy-mm-dd Thh:mm:ss.mmm ,如果我们需要不同的日期格式如:2005/10/27,2005-10-27,
可以通过下面这个函数实现:


select CONVERT(varchar(10) , 时间, 120 )
这里的120,可以用101到114之间的数值代替(108获取的是时间)。当然,在有几种情况下,要将varchar(10)换成varchar(12)才能完整的显示出来。
下面给出几个常用的数值:
120 结果:2005-10-27
102 结果:2005.10.25
111 结果:2005/10/27
101 结果:10/27/2005
112 结果:20051027
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
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