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 12:12:42 浏览: 145
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。
相关问题

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 */ }

这段代码是一个PID控制器的实现,用于控制某个系统的输出值达到设定值。PID控制器包含比例、积分、微分三个控制参数,分别代表了控制器对于当前误差的处理方式。在这段代码中,PID控制器的参数结构体为`PID_TypeDef`,包含了设定目标值、实际值、误差、累积误差、上一次误差、上上次误差以及比例、积分、微分三个控制参数。`pid_init()`函数用于初始化PID参数,`increment_pid_ctrl()`函数是PID控制器的主要实现函数,在该函数中根据不同的控制方式(增量式或位置式),计算出实际控制值并返回。其中,增量式控制方式需要多个误差值的参与计算,而位置式控制方式只需要当前误差值即可。

帮我优化这段sql:SELECT asewo.code_s as code,asewo.order_type_s as orderType,asewo.equipment_name_s as equipmentName,asewo.executor_s as executor, asewo.plan_start_time_T as planStartTime,asewo.plan_finish_time_T as planFinishTime,asewo.tpm_key_s as tpmKey,asewo.shop_s as shop, asewo.line_S as line,asewo.actual_start_time_t as startTime,asewo.actual_finish_time_t as finishTime,asewo.executor_account_s as executorAccounts, asewo.source_type_s as sourceType,asewo.SOURCE_ORDER_S as sourceOrder,asewo.CREATION_TIME as creationTime FROM AT_AS_EM_Work_Order asewo WHERE to_char(asewo.plan_start_time_T,'yyyy_mm-dd hh24:mi') <= to_char(plan_finish_time_T,'yyyy_mm_dd hh24:mi') AND asewo.ORDER_STATUS_S='创建' AND asewo.executor_s='H007063' AND asewo.EQUIPMENT_NAME_S like '%机%' GROUP BY asewo.shop_s, asewo.line_S

可以尝试以下几种优化方式: 1. 建立索引:为了让查询更快速,可以在 `AT_AS_EM_Work_Order` 表中建立索引,包括 `plan_start_time_T`、`plan_finish_time_T`、`ORDER_STATUS_S`、`executor_s` 和 `EQUIPMENT_NAME_S` 字段。 2. 修改查询条件:可以将日期格式化的操作移动到查询条件外部,在查询条件内直接比较日期类型的字段。同时可以将 `GROUP BY` 字段减少到仅保留 `shop_s` 字段,这样可以让查询更快速。 修改后的 SQL 可以是这样的: ``` SELECT asewo.code_s as code, asewo.order_type_s as orderType, asewo.equipment_name_s as equipmentName, asewo.executor_s as executor, asewo.plan_start_time_T as planStartTime, asewo.plan_finish_time_T as planFinishTime, asewo.tpm_key_s as tpmKey, asewo.shop_s as shop, asewo.line_S as line, asewo.actual_start_time_t as startTime, asewo.actual_finish_time_t as finishTime, asewo.executor_account_s as executorAccounts, asewo.source_type_s as sourceType, asewo.SOURCE_ORDER_S as sourceOrder, asewo.CREATION_TIME as creationTime FROM AT_AS_EM_Work_Order asewo WHERE asewo.plan_start_time_T <= asewo.plan_finish_time_T AND asewo.ORDER_STATUS_S = '创建' AND asewo.executor_s = 'H007063' AND asewo.EQUIPMENT_NAME_S LIKE '%机%' GROUP BY asewo.shop_s ``` 3. 分批查询:如果数据量非常大,可以将查询分批进行,每次查询一部分数据,然后将结果合并。这样可以减少单次查询的数据量,从而提高查询效率。
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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

改如何修正: <select id="getCurrentTask" resultType="com.sottop.sokonmobile.sokonmobile.qingdao.entity.AsEmWorkOrderEntity"> SELECT asewo.code_s as code,asewo.order_type_s as orderType,asewo.equipment_name_s as equipmentName,asewo.executor_s as executor, asewo.plan_start_time_T as planStartTime,asewo.plan_finish_time_T as planFinishTime,asewo.tpm_key_s as tpmKey,asewo.shop_s as shop, asewo.line_S as line,asewo.actual_start_time_t as startTime,asewo.actual_finish_time_t as finishTime,asewo.executor_account_s as executorAccounts, asewo.source_type_s as sourceType,asewo.SOURCE_ORDER_S as sourceOrder,asewo.CREATION_TIME as creationTime FROM AT_AS_EM_Work_Order asewo WHERE to_char(asewo.plan_start_time_T,'yyyy_mm-dd hh24:mi') <= to_char(plan_finish_time_T,'yyyy_mm_dd hh24:mi') AND asewo.ORDER_STATUS_S='创建' AND asewo.executor_s=#{executor} <if test="orderType!=null and orderType!=''"> AND asewo.order_type_s=#{orderType} </if> ORDER BY asewo.creation_time DESC Union All SELECT asewo.code_s as code,asewo.order_type_s as orderType,asewo.equipment_name_s as equipmentName,asewo.executor_s as executor, asewo.plan_start_time_T as planStartTime,asewo.plan_finish_time_T as planFinishTime,asewo.tpm_key_s as tpmKey,asewo.shop_s as shop, asewo.line_S as line,asewo.actual_start_time_t as startTime,asewo.actual_finish_time_t as finishTime,asewo.executor_account_s as executorAccounts, asewo.source_type_s as sourceType,asewo.SOURCE_ORDER_S as sourceOrder,asewo.CREATION_TIME as creationTime FROM AT_AS_EM_Work_Order asewo WHERE asewo.ORDER_STATUS_S='创建' AND asewo.executor_s=#{executor} <if test="orderType!=null and orderType!=''"> AND asewo.order_type_s=#{orderType} </if> ORDER BY asewo.creation_time DESC </select>

%Matlab程序读取sst数据: close all clear all oid='sst.mnmean.nc' sst=double(ncread(oid,'sst')); nlat=double(ncread(oid,'lat')); nlon=double(ncread(oid,'lon')); mv=ncreadatt(oid,'/sst','missing_value'); sst(find(sst==mv))=NaN; [Nlt,Nlg]=meshgrid(nlat,nlon); %Plot the SST data without using the MATLAB Mapping Toolbox figure pcolor(Nlg,Nlt,sst(:,:,1));shading interp; load coast;hold on;plot(long,lat);plot(long+360,lat);hold off colorbar %Plot the SST data using the MATLAB Mapping Toolbox figure axesm('eqdcylin','maplatlimit',[-80 80],'maplonlimit',[0 360]); % Create a cylindrical equidistant map pcolorm(Nlt,Nlg,sst(:,:,1)) % pseudocolor plot "stretched" to the grid load coast % add continental outlines plotm(lat,long) colorbar % sst数据格式 % Variables: % lat % Size: 89x1 % Dimensions: lat % Datatype: single % Attributes: % units = 'degrees_north' % long_name = 'Latitude' % actual_range = [88 -88] % standard_name = 'latitude_north' % axis = 'y' % coordinate_defines = 'center' % % lon % Size: 180x1 % Dimensions: lon % Datatype: single % Attributes: % units = 'degrees_east' % long_name = 'Longitude' % actual_range = [0 358] % standard_name = 'longitude_east' % axis = 'x' % coordinate_defines = 'center' % % time % Size: 1787x1 % Dimensions: time % Datatype: double % Attributes: % units = 'days since 1800-1-1 00:00:00' % long_name = 'Time' % actual_range = [19723 74083] % delta_t = '0000-01-00 00:00:00' % avg_period = '0000-01-00 00:00:00' % prev_avg_period = '0000-00-07 00:00:00' % standard_name = 'time' % axis = 't' % % time_bnds % Size: 2x1787 % Dimensions: nbnds,time % Datatype: double % Attributes: % long_name = 'Time Boundaries' % % sst % Size: 180x89x1787 % Dimensions: lon,lat,time % Datatype: int16 % Attributes: % long_name = 'Monthly Means of Sea Surface Temperature' % valid_range = [-5 40] % actual_range = [-1.8 36.08] % units = 'degC' % add_offset = 0 % scale_factor = 0.01 % missing_value = 32767 % precision = 2 % least_significant_digit = 1 % var_desc = 'Sea Surface Temperature' % dataset = 'NOAA Extended Reconstructed SST' % level_desc = 'Surface' % statistic = 'Mean' % parent_stat = 'Mean' 解释这个代码的意思,并将其转换为python代码

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