MySql杂记

日期,时间的不同选择 --> 倾向于使用datetime


MySQL 日期类型:日期格式、所占存储空间、日期范围 比较。
 日期类型        存储空间       日期格式                 日期范围
------------  ---------   --------------------- -----------------------------------------
 datetime       8 bytes   YYYY-MM-DD HH:MM:SS   1000-01-01 00:00:00 ~ 9999-12-31 23:59:59
 timestamp      4 bytes   YYYY-MM-DD HH:MM:SS   1970-01-01 00:00:01 ~ 2038
 date           3 bytes   YYYY-MM-DD            1000-01-01          ~ 9999-12-31
 year           1 bytes   YYYY                  1901                ~ 2155
在 MySQL 中创建表时,对照上面的表格,很容易就能选择到合适自己的数据类型。不过到底是选择 datetime 还是 timestamp,可能会有点犯难。这两个日期时间类型各有优点:datetime 的日期范围比较大;timestamp 所占存储空间比较小,只是 datetime 的一半。


另外,timestamp 类型的列还有个特性:默认情况下,在 insert, update 数据时,timestamp 列会自动以当前时间(CURRENT_TIMESTAMP)填充/更新。“自动”的意思就是,你不去管它,MySQL 会替你去处理。

植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
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