to_char(actual_create_time,'yyyy-mm-dd') >= to_char(sysdate - 5,'yyyy-mm-dd') 是什么意识

时间: 2024-06-03 09:12:42 浏览: 18
这是一条 SQL 语句,它的作用是将 actual_create_time 字段转换为年-月-日格式,并与当前日期减去 5 天后的日期比较,如果 actual_create_time 字段日期大于或等于当前日期减去 5 天后的日期,则返回 true,否则返回 false。换句话说,它的意思是选择 actual_create_time 字段在过去 5 天内的记录。
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mysql convert a timestamp string yyyy-mm-dd hh:mm:ss into yyyy-mm-dd

To convert a timestamp string in the format 'yyyy-mm-dd hh:mm:ss' into 'yyyy-mm-dd' in MySQL, you can use the DATE() function. Here's an example: ```sql SELECT DATE('yyyy-mm-dd hh:mm:ss') AS converted_date; ``` Replace `'yyyy-mm-dd hh:mm:ss'` with your actual timestamp string. The `DATE()` function extracts the date part from the timestamp string and returns it in the format 'yyyy-mm-dd'. Hope this helps! Let me know if you have any more questions.

解释这段代码 float Pos = 0; pid->ek = pid->SetValue - pid->ActualValue; pid->ek_sum += pid->ek; if(pid->ek_sum > pid->Sum_max) pid->ek_sum = pid->Sum_max; if(pid->ek_sum < pid->Sum_min) pid->ek_sum = pid->Sum_min; Pos = pid->KP * pid->ek + pid->KI * pid->ek_sum + pid->KD * (pid->ek - pid->ek_1); pid->ek_2 = pid->ek_1; pid->ek_1 = pid->ek; if(flag == 1) { if(Pos > pid->PIDmax) Pos = pid->PIDmax; if(Pos < pid->PIDmin) Pos = pid->PIDmin; } pid->PIDout = Pos; return pid->PIDout;

这段代码是一个PID控制器的实现。PID控制器是一种常用的反馈控制算法,用于控制系统的稳定性和精度。 首先,代码定义了一个名为`Pos`的浮点型变量,并初始化为0。 然后,代码计算了误差项`ek`,通过将设定值`pid->SetValue`减去实际值`pid->ActualValue`得到。 接下来,代码累加误差项到积分项`ek_sum`中。 然后,代码对积分项进行限幅处理。如果积分项大于设定的最大限制值`pid->Sum_max`,则将积分项设置为最大限制值;如果积分项小于最小限制值`pid->Sum_min`,则将积分项设置为最小限制值。 接着,代码根据PID控制器的参数计算出控制量`Pos`。使用比例参数`pid->KP`乘以误差项`pid->ek`,加上积分参数`pid->KI`乘以积分项`pid->ek_sum`,再加上微分参数`pid->KD`乘以误差项与上一次误差项之差`(pid->ek - pid->ek_1)`。 代码接着更新上一次误差项和当前误差项。将当前误差项赋值给上一次误差项`pid->ek_1`,而将当前误差项`pid->ek`赋值给上上次误差项`pid->ek_2`。 然后,代码根据标志位`flag`进行输出限幅。如果`flag`为1,说明需要进行输出限幅处理。如果控制量`Pos`大于设定的最大输出限制值`pid->PIDmax`,则将控制量设置为最大输出限制值;如果控制量小于最小输出限制值`pid->PIDmin`,则将控制量设置为最小输出限制值。 最后,代码将控制量`Pos`赋值给PID控制器结构体中的输出量`pid->PIDout`,并返回该输出量。 总结起来,这段代码根据PID控制器的参数和当前误差项计算出控制量,并对积分项进行限幅处理和输出限幅处理,最后返回PID控制器的输出量。

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帮我解释一下 PID_TypeDef g_location_pid; /* 位置PID参数结构体*/ /** * @brief 初始化PID参数 * @param 无 * @retval 无 / void pid_init(void) { /位置环初始化/ g_location_pid.SetPoint = (float)(50PPM); /* 设定目标Desired Value*/ g_location_pid.ActualValue = 0.0; /* 期望值*/ g_location_pid.SumError = 0.0; /* 积分值*/ g_location_pid.Error = 0.0; /* Error[1]/ g_location_pid.LastError = 0.0; / Error[-1]/ g_location_pid.PrevError = 0.0; / Error[-2]/ g_location_pid.Proportion = L_KP; / 比例常数 Proportional Const*/ g_location_pid.Integral = L_KI; /* 积分常数 Integral Const*/ g_location_pid.Derivative = L_KD; /* 微分常数 Derivative Const*/ g_location_pid.IngMax = 20; g_location_pid.IngMin = -20; g_location_pid.OutMax = 150; /* 输出限制 / g_location_pid.OutMin = -150; } /* * 函数名称:位置闭环PID控制设计 * 输入参数:当前控制量 * 返 回 值:目标控制量 * 说 明:无 */ int32_t increment_pid_ctrl(PID_TypeDef PID,float Feedback_value) { PID->Error = (float)(PID->SetPoint - Feedback_value); / 偏差 / #if INCR_LOCT_SELECT PID->ActualValue += (PID->Proportion * (PID->Error - PID->LastError)) / E[k]项 / + (PID->Integral * PID->Error) / E[k-1]项 / + (PID->Derivative * (PID->Error - 2 * PID->LastError + PID->PrevError)); / E[k-2]项 / PID->PrevError = PID->LastError; / 存储误差,用于下次计算 / PID->LastError = PID->Error; #else PID->SumError += PID->Error; if(PID->SumError > PID->IngMax) { PID->SumError = PID->IngMax; } else if(PID->SumError < PID->IngMin) { PID->SumError = PID->IngMin; } PID->ActualValue = (PID->Proportion * PID->Error) / E[k]项 / + (PID->Integral * PID->SumError) / E[k-1]项 / + (PID->Derivative * (PID->Error - PID->LastError)); / E[k-2]项 / PID->LastError = PID->Error; #endif if(PID->ActualValue > PID->OutMax) { PID->ActualValue = PID->OutMax; } else if(PID->ActualValue < PID->OutMin) { PID->ActualValue = PID->OutMin; } return ((int32_t)(PID->ActualValue)); / 返回实际控制数值 */ }

import pandas as pd import numpy as np import os from pprint import pprint from pandas import DataFrame from scipy import interpolate data_1_hour_predict_raw = pd.read_excel('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx' ) data_1_hour_actual_raw = pd.read_excel('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx' ) data_1_day_actual_raw = pd.rea df_1_predict = data_1_hour_actual_raw df_1_actual = data_1_day_actual_raw df_1_predict.set_axis( ['time', 'place', 'so2', 'no2', 'pm10', 'pm2.5', 'o3', 'co', 'temperature', 'humidity', 'pressure', 'wind', 'direction'], axis='columns', inplace=True) df_1_actual.set_axis(['time', 'place', 'so2', 'no2', 'pm10', 'pm2.5', 'o3', 'co'], axis='columns', inplace=True) modeltime_df_actual = df_1_actual['time'] modeltime_df_pre = df_1_predict['time'] df_1_actual = df_1_actual.drop(columns=['place', 'time']) df_1_predict = df_1_predict.drop(columns=['place', 'time']) df_1_predict = df_1_predict.replace('—', np.nan) df_1_predict = df_1_predict.astype('float') df_1_predict[df_1_predict < 0] = np.nan # 重新插入time列 df_1_actual.insert(0, 'time', modeltime_df_actual) df_1_predict.insert(0, 'time', modeltime_df_pre) # 线性插值的方法需要单独处理最后一行的数据 data_1_actual = df_1_actual[0:-3] data_1_predict = df_1_predict data_1_predict.iloc[-1:]['pm10'] = 22.0 data_1_actual_knn = df_1_actual[0:-3] data_1_predict_knn: DataFrame = df_1_predict for indexs in data_1_actual.columns: if indexs == 'time': continue data_1_actual['rownum'] = np.arange(data_1_actual.shape[0]) df_nona = data_1_actual.dropna(subset=[indexs]) f = interpolate.interp1d(df_nona['rownum'], df_nona[indexs]) data_1_actual[indexs] = f(data_1_actual['rownum']) data_1_actual = data_1_actual.drop(columns=['rownum']) for indexs in data_1_predict.columns: if indexs == 'time': continue data_1_predict['rownum'] = np.arange(data_1_predict.shape[0]) df_nona = data_1_predict.dropna(subset=[indexs]) f = interpolate.interp1d(df_nona['rownum'], df_nona[indexs]) data_1_predict[indexs] = f(data_1_predict['rownum']) data_1_predict = data_1_predict.drop(columns=['rownum']) writer = pd.E

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