常用函数--时间函数

    经常会碰到一些程序执行得慢,这时需要通过时间来找找出这些问题程序进行处理。如果找呢?这里会用到与时间相关的一些函数,具体如下:

 
 
31. 更改日期顯示的format  
4 ex.  
5 ALTER SESSION SET NLS_DATE_FORMAT = 'YYYY/MM/DD';     
6 階段作業已被更改     
7            
8 select sysdate from dual;     
9            
10 SYSDATE     
11 ----------     
12 2007/09/20     
13            
14 --只對目前session有效,一個 connect 視為一個 session  
15 
162. 日期 + 數值  
17 ex.  
18 select sysdate + 10 from dual;  
19   
20 SYSDATE+10  
21 ----------  
22 01-OCT-07   
23         
243. 日期 - 數值  
25 ex.  
26 select sysdate - 10 from dual;  
27 
28 SYSDATE-10  
29 ----------  
30 11-SEP-07  
31 
324. 日期相減得到日期差  
33 ex.  
34 select sysdate - to_date('20070901','yyyymmdd') aa from dual;  
35   
36           AA  
37 -------------  
38   20.4508218    
39   
40 --◎ 包含時間,所以有小數  
41 --◎ 可做日期欄位的計算  
42   
43 select trunc(sysdate - to_date('20070901','yyyymmdd')) aa from dual;  
44   
45        AA  
46 ----------  
47        20  
48 --使用trunc取整數,得到日期  
49 
505. 日期相減得到小時差  
51 ex.  
52 select trunc((sysdate - to_date('20070901','yyyymmdd'))*24) aa from dual;  
53 
54         AA  
55 ----------  
56        490  
57 
586. 日期相減得到分鐘差  
59 ex.  
60 select trunc((sysdate - to_date('20070901','yyyymmdd'))*24*60) aa from dual;  
61   
62       AA  
63 ---------  
64     29459  
65 
667. 日期相減得到秒數差  
67 ex.  
68 select trunc((sysdate - to_date('20070901','yyyymmdd'))*24*60*60) aa from dual;  
69 
70        AA  
71 ----------  
72    1767606  
73 
748. 日期 + n小時  
75 ex.  
76 select to_char(sysdate,'YYYY/MM/DD HH24:MI:SS') aa from dual;  
77   
78 AA  
79 --------------------  
80 2007/09/21 11:03:47  --系統時間  
81   
82 select to_char(sysdate+2/24,'YYYY/MM/DD HH24:MI:SS') aa from dual;  
83 
84 AA  
85 --------------------  
86 2007/09/21 13:03:47  --加2小時(理論值)  
87 
889. 日期 + n分鐘   
89 ex.  
90 select to_char(sysdate+10/1440,'YYYY/MM/DD HH24:MI:SS') aa from dual;  
91 
92 AA  
93 --------------------  
94 2007/09/21 11:13:47  --加10分鐘(理論值)  
95 
9610. 日期+ n秒鐘  
97 ex.  
98 select to_char(sysdate+10/86400,'YYYY/MM/DD HH24:MI:SS') aa from dual;  
99      
100 AA  
101 --------------------  
102

 2007/09/21 11:13:57  --加10秒鐘(理論值) 

实例:

 select run_proc_name,
       run_status,
       run_start_time,
       run_end_time,
       (run_end_time - run_start_time) * 24 * 60 as use_minutes
 from log_proc_run
 where trunc(run_start_time) = trunc(sysdate)
 order by use_time desc

 

参考:http://blog.blueshop.com.tw/pili9141/articles/52501.aspx

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同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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