Oracle日期函数(一)

本文介绍了Oracle数据库中的关键日期处理函数,包括add_months()、current_date()、current_timestamp()等,并通过示例展示了如何使用这些函数进行日期计算和时区处理。
在oracle中有很多关于日期的函数,如:
1、add_months()用于从一个日期值增加或减少一些月份
date_value:=add_months(date_value,number_of_months)
例:
SQL> select add_months(sysdate,12) "Next Year" from dual;

Next Year
----------
13-11月-04

SQL> select add_months(sysdate,112) "Last Year" from dual;

Last Year
----------
13-3月 -13

SQL>

2、current_date()返回当前会放时区中的当前日期
date_value:=current_date
SQL> column sessiontimezone for a15
SQL> select sessiontimezone,current_date from dual;

SESSIONTIMEZONE CURRENT_DA
--------------- ----------
+08:00 13-11月-03

SQL> alter session set time_zone='-11:00'
2 /

会话已更改。

SQL> select sessiontimezone,current_timestamp from dual;

SESSIONTIMEZONE CURRENT_TIMESTAMP
--------------- ------------------------------------
-11:00 12-11月-03 04.59.13.668000 下午 -11:
00

SQL>

3、current_timestamp()以timestamp with time zone数据类型返回当前会放时区中的当前日期
timestamp_with_time_zone_value:=current_timestamp([timestamp_precision])
SQL> column sessiontimezone for a15
SQL> column current_timestamp format a36
SQL> select sessiontimezone,current_timestamp from dual;

SESSIONTIMEZONE CURRENT_TIMESTAMP
--------------- ------------------------------------
+08:00 13-11月-03 11.56.28.160000 上午 +08:
00

SQL> alter session set time_zone='-11:00'
2 /

会话已更改。

SQL> select sessiontimezone,current_timestamp from dual;

SESSIONTIMEZONE CURRENT_TIMESTAMP
--------------- ------------------------------------
-11:00 12-11月-03 04.58.00.243000 下午 -11:
00

SQL>
4、dbtimezone()返回时区
varchar_value:=dbtimezone
SQL> select dbtimezone from dual;

DBTIME
------
-07:00

SQL>

5、extract()找出日期或间隔值的字段值
date_value:=extract(date_field from [datetime_value|interval_value])
SQL> select extract(month from sysdate) "This Month" from dual;

This Month
----------
11

SQL> select extract(year from add_months(sysdate,36)) "3 Years Out" from dual;

3 Years Out
-----------
2006

SQL>

6、last_day()返回包含了日期参数的月份的最后一天的日期
date_value:=last_day(date_value)
SQL> select last_day(date'2000-02-01') "Leap Yr?" from dual;

Leap Yr?
----------
29-2月 -00

SQL> select last_day(sysdate) "Last day of this month" from dual;

Last day o
----------
30-11月-03

SQL>

7、localtimestamp()返回会话中的日期和时间
timestamp_value:=localtimestamp
SQL> column localtimestamp format a28
SQL> select localtimestamp from dual;

LOCALTIMESTAMP
----------------------------
13-11月-03 12.09.15.433000
下午

SQL> select localtimestamp,current_timestamp from dual;

LOCALTIMESTAMP CURRENT_TIMESTAMP
---------------------------- ------------------------------------
13-11月-03 12.09.31.006000 13-11月-03 12.09.31.006000 下午 +08:
下午 00
&
数据集介绍:电力线目标检测数据集 、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控与巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率和安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 和预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源和公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师和技术人员学习电力线检测与识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成和模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检和能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量与实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计与实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理与状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控与控制。; 适合人群:具备定控制系统理论基础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计与滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合与状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模与滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模与滤波参数调优对估计性能的影响,并可进步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
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