Aurora defaultValue的获取

本文介绍了一个用于设置查询条件中默认日期的XML配置文件。通过数据库查询获取当前日期、过去日期等,并将其作为默认值应用于查询字段。涉及SQL语句的编写及日期格式处理。

 

<a:model-query fetchAll="true" model="pur.public.pur_get_default_past_date" rootPath="default_date"/>

<a:field name="query_date" defaultValue="${/model/default_date/record/@current_date}" required="true"/>

 

 

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!--
    $Author: shenjun $  
    $Date: 2017-11-28 下午03:45:27 $  
    $Revision: 1.0 $ 
    $Purpose: 查询条件默认时间
-->
<bm:model xmlns:bm="http://www.aurora-framework.org/schema/bm">
    <bm:operations>
        <bm:operation name="query">
            <bm:query-sql><![CDATA[
            SELECT 
                  (case
                  when to_char(SYSDATE,'hh24')<20 then
                    to_char(SYSDATE,'yyyy-mm-dd')
                  when to_char(SYSDATE,'hh24')>=20 then   
                       to_char(SYSDATE+1,'yyyy-mm-dd')
                  end ) next_date,            
                  to_char(SYSDATE, 'yyyy-mm-dd') current_date,
                   to_char(add_months(SYSDATE, - 6), 'yyyy-mm-dd') past_date,
                   to_char(SYSDATE-7,'yyyy-mm-dd') seven_days_date,                    
                   to_char(SYSDATE-1,'yyyy-mm-dd') last_date,
                   to_char(SYSDATE-8,'yyyy-mm-dd') eight_days_date,
                       TO_CHAR(ADD_MONTHS(trunc(TO_DATE(TO_CHAR(TRUNC(SYSDATE, 'mm'), 'yyyy-mm-dd'),'yyyy-mm-dd')),-1),'yyyy-mm-dd') past_month_first_date,
                   TO_CHAR(LAST_DAY(ADD_MONTHS(trunc(TO_DATE(TO_CHAR(TRUNC(SYSDATE, 'mm'), 'yyyy-mm-dd'),'yyyy-mm-dd')),-1)),'yyyy-mm-dd')  past_month_last_date,
                       TO_CHAR(ADD_MONTHS(trunc(TO_DATE(TO_CHAR(TRUNC(SYSDATE, 'mm'), 'yyyy-mm-dd'),'yyyy-mm-dd')),0),'yyyy-mm-dd') this_month_first_date,
                   TO_CHAR(LAST_DAY(ADD_MONTHS(trunc(TO_DATE(TO_CHAR(TRUNC(SYSDATE, 'mm'), 'yyyy-mm-dd'),'yyyy-mm-dd')),0)),'yyyy-mm-dd') this_month_last_date,
                       to_char(to_date('2099-12-31','yyyy-mm-dd'), 'yyyy-mm-dd')  max_month,
                       to_char(add_months(sysdate,-1),'yyyy-mm-dd') last_month_day                
              FROM dual
         ]]></bm:query-sql>
        </bm:operation>
    </bm:operations>
</bm:model>

 

 

内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
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