SQL Server:获取本月最后一天[转]

方法一:set @EndDate = dateadd(month, datediff(month, -1, @StoredDate), -1) 

                @StoredDate为本月的任意一天

                这里datediff(month, -1, @StoredDate)会返回从1900年1月1日为基准,算出此基准到@StoredDate的所有月数,再加上1(如果第二个参数为0,则不用加1)

                dateadd(month, 0, 0) 返回:1900-01-01 00:00:00.000

                dateadd(month, 0, -1) 返回:1899-12-31 00:00:00.000所以最后一个参数表示天数,正数就加,负数为减;  

                dateadd(month, 1, 0) 返回:1900-02-01 00:00:00.000所以第二个参数表示月数,正数为加,负数为减

                由此可以推出:dateadd(month, datediff(month, -1, @StoredDate), -1) 为从1900年1月1日到@StoredDate的月数加1,转化为现在的月份(并且是第一天),然后天数减去1,也可以将datediff(month, -1, @StoredDate)理解为获取到下个月的所有月数,然后在此基础上再减去1天,就是@StoredDate所在本月最后一天

 

方法二:set @EndDate = dateadd(ms, -3, dateadd(MONTH, datediff(MONTH, 0, @StoredDate) + 1, 0))

                @StoredDate为本月的任意一天

                同上,datediff(MONTH, 0, @StoredDate) + 1表示获取到本月的所有月数再加1,即获取到下月的所有月数,dateadd(MONTH, datediff(MONTH, 0, @StoredDate) + 1, 0)则表示获取下月第一天,再减去3个毫秒,得到本月最后一天的23:59:59.997,这里只是取了个巧而已

 

这两种方法,虽然没有什么好坏之分,只要结果正确就行,但是个人觉得其实第一种方法更简便些,毕竟少绕一次

转载于:https://www.cnblogs.com/railgunman/p/9745255.html

【论文学习】《Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking》2016年SiamFC 全卷积孪生网络用于目标跟踪 在这项工作中,我们脱离了跟踪中采用的传统在线学习方法,并展示了一种专注于在离线阶段学习强嵌入的替代方法。与在分类设置中的使用不同,我们证明,对于跟踪应用,孪生全卷积深度网络能够更有效地使用可用数据。这不仅反映在测试时,通过执行有效的空间搜索,也反映在训练时,其中每个子窗口都有效地代表一个有用的样本,而几乎没有额外的成本。实验表明,深度嵌入为在线跟踪器提供了自然丰富的特征来源,并使简单的测试时策略表现良好。我们相信这种方法是对更复杂的在线跟踪方法的补充,并期望未来的工作能够更彻底地探索这种关系。 阅读详情

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