Sql Server 中一个非常强大的日期格式化函数

本文介绍使用SQL中的CONVERT函数将日期转换为不同格式的方法。通过示例展示了多种日期时间格式的输出,适用于不同的应用场景。

Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 0): 05 16 2006 10:57AM
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 1): 05/16/06
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 2): 06.05.16
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 3): 16/05/06
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 4): 16.05.06
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 5): 16-05-06
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 6): 16 05 06
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 7): 05 16, 06
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 8): 10:57:46
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 9): 05 16 2006 10:57:46:827AM
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 10): 05-16-06
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 11): 06/05/16
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 12): 060516
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 13): 16 05 2006 10:57:46:937
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 14): 10:57:46:967
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 20): 2006-05-16 10:57:47
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 21): 2006-05-16 10:57:47.157
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 22): 05/16/06 10:57:47 AM
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 23): 2006-05-16
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 24): 10:57:47
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 25): 2006-05-16 10:57:47.250
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 100): 05 16 2006 10:57AM
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 101): 05/16/2006
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 102): 2006.05.16
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 103): 16/05/2006
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 104): 16.05.2006
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 105): 16-05-2006
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 106): 16 05 2006
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 107): 05 16, 2006
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Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 109): 05 16 2006 10:57:49:437AM
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 110): 05-16-2006
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 111): 2006/05/16
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Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 113): 16 05 2006 10:57:49:513
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 114): 10:57:49:547
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 120): 2006-05-16 10:57:49
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 121): 2006-05-16 10:57:49.700
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 126): 2006-05-16T10:57:49.827
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 130): 18 ???? ?????? 1427 10:57:49:907AM
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 131): 18/04/1427 10:57:49:920AM


常用:
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Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 24): 10:57:47
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 108): 10:57:49
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 12): 060516
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 23): 2006-05-16
 
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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