to_char(tldate,'yyyy') = 'now()'

时间: 2023-08-20 12:27:36 浏览: 45
上面的查询条件中,您使用了字符串 `'now()'`,但它实际上应该是一个函数调用 `now()`,因此查询条件应该写成: ```sql to_char(tldate, 'yyyy') = to_char(now(), 'yyyy') ``` 这将比较 `tldate` 的年份部分与当前年份是否相等,并返回匹配条件的所有行。请注意,这假设您正在使用 PostgreSQL 数据库,因为 `to_char()` 函数是 PostgreSQL 特有的函数,而 MySQL 中没有该函数。如果您正在使用 MySQL,可以使用 `YEAR()` 函数来提取日期时间值的年份部分,例如: ```sql SELECT * FROM mytable WHERE YEAR(tldate) = YEAR(NOW()); ``` 这将返回与当前年份匹配的所有行。
相关问题

from KBNZX.WMCTNTL ${if(len(port) == 0,"where port <> '长江港口' and to_char(tldate,'yyyy') = to_char(SYSDATE,'yyyy') ","where port = '" + port + "' and to_char(tldate,'yyyy') = to_char(SYSDATE,'yyyy') ")}

这段代码是一个 SQL 查询语句,使用了 IF 条件语句来动态生成 WHERE 子句。其中,len(port) == 0 表示如果 port 字段的长度为 0,即为空,则查询条件为 port <> '长江港口' and to_char(tldate,'yyyy') = to_char(SYSDATE,'yyyy'),否则查询条件为 port = '具体的港口名称' and to_char(tldate,'yyyy') = to_char(SYSDATE,'yyyy')。 这段代码的含义是查询满足条件的数据,其中 tldate 是一个日期字段,to_char(tldate,'yyyy') 表示取出 tldate 字段的年份。SYSDATE 表示当前系统时间。因此,查询的是当前年份的数据。 总的来说,这段代码是一个动态生成查询条件的 SQL 查询语句,根据 port 字段的值来生成不同的查询条件。

where to_char(tldate, 'yyyy') = to_char(GETDATE(), 'yyyy')

请注意,`GETDATE()` 函数是 Microsoft SQL Server 中获取当前日期和时间的方法,而不是 Oracle 数据库中的方法。在 Microsoft SQL Server 中,您可以使用 `YEAR()` 函数来提取日期时间值的年份部分,因此,在 Microsoft SQL Server 中,正确的查询条件应该是: ```sql WHERE YEAR(tldate) = YEAR(GETDATE()) ``` 这将比较 `tldate` 列的年份部分与当前年份是否相等,并返回匹配条件的所有行。 如果您想在 Oracle 数据库中使用类似的查询语句,可以使用 `SYSDATE` 函数来获取当前日期和时间,而不是 `GETDATE()` 函数。因此,在 Oracle 数据库中,查询条件应该是: ```sql WHERE to_char(tldate, 'yyyy') = to_char(SYSDATE, 'yyyy') ``` 这将比较 `tldate` 列的年份部分与当前年份是否相等,并返回匹配条件的所有行。

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import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np 定义基本循环神经网络模型 class RNNModel(nn.Module): def init(self, rnn_type, input_size, hidden_size, output_size, num_layers=1): super(RNNModel, self).init() self.rnn_type = rnn_type self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layers = num_layers self.encoder = nn.Embedding(input_size, hidden_size) if rnn_type == 'RNN': self.rnn = nn.RNN(hidden_size, hidden_size, num_layers) elif rnn_type == 'GRU': self.rnn = nn.GRU(hidden_size, hidden_size, num_layers) self.decoder = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, input, hidden): input = self.encoder(input) output, hidden = self.rnn(input, hidden) output = output.view(-1, self.hidden_size) output = self.decoder(output) return output, hidden def init_hidden(self, batch_size): if self.rnn_type == 'RNN': return torch.zeros(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size) elif self.rnn_type == 'GRU': return torch.zeros(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size) 定义数据集 with open('汉语音节表.txt', encoding='utf-8') as f: chars = f.readline() chars = list(chars) idx_to_char = list(set(chars)) char_to_idx = dict([(char, i) for i, char in enumerate(idx_to_char)]) corpus_indices = [char_to_idx[char] for char in chars] 定义超参数 input_size = len(idx_to_char) hidden_size = 256 output_size = len(idx_to_char) num_layers = 1 batch_size = 32 num_steps = 5 learning_rate = 0.01 num_epochs = 100 定义模型、损失函数和优化器 model = RNNModel('RNN', input_size, hidden_size, output_size, num_layers) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) 训练模型 for epoch in range(num_epochs): model.train() hidden = model.init_hidden(batch_size) loss = 0 for X, Y in data_iter_consecutive(corpus_indices, batch_size, num_steps): optimizer.zero_grad() hidden = hidden.detach() output, hidden = model(X, hidden) loss = criterion(output, Y.view(-1)) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0) optimizer.step() if epoch % 10 == 0: print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}")请正确缩进代码

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