查询月份的第个周末,第一天,最后一天,今年第一天,最后一天

本文介绍了使用SQL进行高效查询的方法,包括如何针对特定月份的数据进行检索,以及清空表中所有记录的操作。此外,还提供了获取当前月份及特定日期范围内的各种日期基准点的SQL表达式。

--1.
 --查询五月份的记录
use pubs
go
select * from sales where month(ord_date)='5'
 --这种的效率比第一种高,用函数做查询,效率很低,特别是上了万级的数据,因这会引发全表扫描
SELECT * FROM sales WHERE ord_date>='1993-05-01' AND ord_date<'1993-06-01'


--2.
 --清空表的记录
truncate table Table_Name

select * from sales

GO
SELECT DATEADD(wk,5601, 6)AS TimeFrame
FROM Sales
GO

--3.
--这个月第一个周日(2007-05-06 00:00:00.000)
select Dateadd(wk,datediff(wk,0,getdate()),-1)
--从6号以后的周日(2007-05-13 00:00:00.000)
select Dateadd(wk,datediff(wk,0,getdate()),6)
--这个月第一天(2007-05-01 00:00:00.000)
select Dateadd(mm,datediff(mm,0,getdate()),0)
--这个月的最后一天(2007-05-31 23:59:59.997)
select Dateadd(ms,-3,dateadd(mm,datediff(m,0,getdate())+1,0))
--今年的第一天(2007-01-01 00:00:00.000)
select Dateadd(yy,datediff(yy,0,getdate()),0)
--今年的最后一天(2007-12-31 23:59:59.997)
select Dateadd(ms,-3,DATEADD(yy, DATEDIFF(yy,0,getdate())+1, 0))
 

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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