oracle sysdate

本文探讨了在Oracle 9中使用SYSDATE函数时遇到的问题。通过对比两张表的数据插入过程,揭示了字符型与日期型字段在使用SYSDATE时的不同表现,并提供了常用的日期格式转换方法。

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今天做克隆数据的时候想用SYSDATE 发现了个奇怪问题(我用的是Oracle 9)

 

首先有两张表分别是

CREATE TABLE TB_A(
    ID INT PRIMARY KEY,
    NAME VARCHAR2(40)
)

CREATE TABLE TB_B(
    ID INT PRIMARY KEY,
    NAME VARCHAR2(40),
    OTIME VARCHAR2(40)
)

 

使用INSERT INTO TB_B(ID,NAME,OTIME) (SELECT ID,NAME,SYSDATE FROM TB_A WHERE ID=1)

成功插入一条数据 不过OTIME却是 28-12月-10

而直接使用SELECT SYSDATE FROM DUAL; 结果为: 2010-12-28 11:23:07

原来一个是字符类型一个是日期类型 记下

 

随便从网上获得一些资源也记下

 SYSDATE   
 --得到目前系統的時間     
 ex.
 SELECT SYSDATE FROM DUAL;   
          
 SYSDATE      
 ----------      
 2010-12-28 11:21:29
        
 常用之日期格式   
   
 日期格式                说明   
 ------------------------------------------------------------------------   
 YYYY-MM-DD              -- 年-月-日 同理 年/月/日
 YYYY                    -- 年(4位)   
 YYY                     -- 年(3位)   
 YY                      -- 年(2位)   
 MM                      -- 月份   
 DD                      -- 日期   
 D                       -- 星期 星期日= 1  星期一 = 2 星期二 = 3   
                         -- 星期三 = 4  星期四 = 5 星期五 = 6 星期六 = 7   
                                
 DDD                     -- 一年的第几天 
 WW                      -- 一年的第几周
 W                       -- 一月的第几周  
 YYYY-MM-DD HH24:MI:SS   -- 年-月-日 时(24小时):分:秒   
 YYYY-MM-DD HH:MI:SS     -- 年-月-日 时(非24小时制):分:秒
 
 ex.   
 SELECT TO_CHAR(SYSDATE,'YYYY-MM-DD') FROM DUAL;             -- 2010-12-28
 SELECT TO_CHAR(SYSDATE,'YYYY') FROM DUAL;                   -- 2010
 SELECT TO_CHAR(SYSDATE,'YYY') FROM DUAL;                    -- 010
 SELECT TO_CHAR(SYSDATE,'YY') FROM DUAL;                     -- 10
 SELECT TO_CHAR(SYSDATE,'MM') FROM DUAL;                     -- 12
 SELECT TO_CHAR(SYSDATE,'DD') FROM DUAL;                     -- 28
 SELECT TO_CHAR(SYSDATE,'D') FROM DUAL;                      -- 3
 SELECT TO_CHAR(SYSDATE,'DDD') FROM DUAL;                    -- 362
 SELECT TO_CHAR(SYSDATE,'WW') FROM DUAL;                     -- 52
 SELECT TO_CHAR(SYSDATE,'W') FROM DUAL;                      -- 4
 SELECT TO_CHAR(SYSDATE,'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') FROM DUAL;  -- 2010-12-28 11:17:39
 SELECT TO_CHAR(SYSDATE,'YYYY-MM-DD HH:MI:SS') FROM DUAL;    -- 2010-12-28 11:17:48

 

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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