分析一下下面三条字符串中的二维码内容部门结合前面的描述 第一条 开始时间2023-05-03 07:58:00 结束时间2023-05-18 07:58:00 楼层 19 使用次数 无限次 二维码内容[020864030D6CA206D2AEAABB201702130511677955BBA167DFA8AA44DFE8FDECEAF7996F9046ADE703$OPEN,0110,1901,2,0,2305030748,2305180758,311242,14697,N,D1A4D1D188C8C99B*1A] 第二条 开始时间2023-05-31 08:25:00 结束时间2023-06-15 08:25:00 楼层 19 使用次数 无限次 二维码内容[02AAB937110D1B0C086214087EA53CD2BAB3BA4D4AC7174E056414F7815AC32D555544A9D11C827003$OPEN,0110,1901,2,0,2305310815,2306150825,311242,15135,N,D7498A8B7F3A0694*16] 第三条 开始时间2023-05-17 12:35:00 结束时间2023-05-31 12:35:00 楼层 19 使用次数 无限次 二维码内容[02AAB937121D1F36086514087EA53CD2BAB3BA4D4AC7174E056414F7815AC32D555544B94E7C819003$OPEN,0110,1901,2,0,2305171225,2305311235,311242,14912,N,057F2CA436C051CB*6F]

时间: 2023-10-01 09:08:31 浏览: 29
这三条字符串中的二维码内容包含了电梯的详细使用信息,格式为一段字符串加上二维码标识符$OPEN。其中,字符串部分包含了电梯码、开门状态、电梯编号、电梯所在楼宇编号、电梯运行状态、保留位、使用开始时间戳、使用结束时间戳、电梯控制器编号、保留位和数据校验码等信息。 以第一条记录为例,二维码内容为: [020864030D6CA206D2AEAABB201702130511677955BBA167DFA8AA44DFE8FDECEAF7996F9046ADE703$OPEN,0110,1901,2,0,2305030748,2305180758,311242,14697,N,D1A4D1D188C8C99B*1A] 其中,电梯码为020864030D6CA206D2AEAABB201702130511677955BBA167DFA8AA44DFE8FDECEAF7996F9046ADE703,开门状态为OPEN,电梯编号为0110,电梯所在楼宇编号为1901,电梯运行状态为2,保留位为0,使用开始时间戳为2305030748,使用结束时间戳为2305180758,电梯控制器编号为311242,保留位为14697,数据校验码为D1A4D1D188C8C99B*1A。 其他两条记录的二维码内容也可以按照此方式进行解析。
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分析一下下面三条字符串,下面是电梯码提取出来的,并且新生成一条 第一条 开始时间2023-05-03 07:58:00 结束时间2023-05-18 07:58:00 楼层 19 使用次数 无限次 020864030D6CA206D2AEAABB201702130511677955BBA167DFA8AA44DFE8FDECEAF7996F9046ADE703$OPEN,0110,1901,2,0,2305030748,2305180758,311242,14697,N,D1A4D1D188C8C99B*1A 第二条 开始时间2023-05-31 08:25:00 结束时间2023-06-15 08:25:00 楼层 19 使用次数 无限次 02AAB937110D1B0C086214087EA53CD2BAB3BA4D4AC7174E056414F7815AC32D555544A9D11C827003$OPEN,0110,1901,2,0,2305310815,2306150825,311242,15135,N,D7498A8B7F3A0694*16 第三条 开始时间2023-05-17 12:35:00 结束时间2023-05-31 12:35:00 楼层 19 使用次数 无限次 02AAB937121D1F36086514087EA53CD2BAB3BA4D4AC7174E056414F7815AC32D555544B94E7C819003$OPEN,0110,1901,2,0,2305171225,2305311235,311242,14912,N,057F2CA436C051CB*6F

这三条字符串看起来是电梯使用记录,每条记录都包含了楼层、使用时间、使用次数、电梯码等信息。 第一条记录开始时间为2023-05-03 07:58:00,结束时间为2023-05-18 07:58:00,使用楼层为19,使用次数为无限次。电梯码为020864030D6CA206D2AEAABB201702130511677955BBA167DFA8AA44DFE8FDECEAF7996F9046ADE703。该记录的其他信息包括:OPEN(电梯门状态)、0110(电梯编号)、1901(电梯所在楼宇编号)、2(电梯运行状态)、0(保留位)、2305030748(使用开始时间戳)、2305180758(使用结束时间戳)、311242(电梯控制器编号)、14697(保留位)、N(保留位)、D1A4D1D188C8C99B*1A(数据校验码)。 第二条记录开始时间为2023-05-31 08:25:00,结束时间为2023-06-15 08:25:00,使用楼层为19,使用次数为无限次。电梯码为02AAB937110D1B0C086214087EA53CD2BAB3BA4D4AC7174E056414F7815AC32D555544A9D11C827003。该记录的其他信息与第一条记录类似。 第三条记录开始时间为2023-05-17 12:35:00,结束时间为2023-05-31 12:35:00,使用楼层为19,使用次数为无限次。电梯码为02AAB937121D1F36086514087EA53CD2BAB3BA4D4AC7174E056414F7815AC32D555544B94E7C819003。该记录的其他信息与前两条记录类似。

在vue中2023-05-04T23:22:00+08:00转化为字符串’2023/05/04‘

勁 勂 勃 勄 勅 勆 勇 勈 勉 勊 勋 勌 勍 勎 勏 勐 勑 勒 勓 勔 動 勖 勗 勘 務 勚 勛 勜 勝可以使用`moment.js`库来进行日期格式化,首先需要安装moment.js: ```bash npm install moment --save ``` 然后在Vue组件中导入moment.js库: ```javascript import moment from 'moment'; ``` 最后 勞 募 勠 勡 勢 勣 勤 勥 勦 勧 勨 勩 勪 勫 勬 勭 勮 勯 勰 勱 勲 勳 勴 勵 勶 勷 勸 勹 勺在需要格式化的地方使用`moment()`方法将日期字符串转化为`moment`对象,然后调用`.format()`方法进行格式化: ```javascript let dateStr = '2023-05-04T23:22:00+08:00'; let date = moment(dateStr).format('YYYY/MM/DD'); // 格式化为'2023/05/04' ``` 这样就可以将日期字符串格式化为需要的格式了。

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data = ['2023-05-10 20:37:49', '2023-05-10 20:37:50', '2023-05-10 20:37:51', '2023-05-10 20:37:52', '2023-05-10 20:37:53', '2023-05-10 20:37:54', '2023-05-10 20:37:55', '2023-05-10 20:37:56', '2023-05-10 20:37:57', '2023-05-10 20:37:58', '2023-05-10 20:37:59', '2023-05-10 20:38:00', '2023-05-10 20:38:01', '2023-05-10 20:38:02', '2023-05-10 20:38:03', '2023-05-10 20:38:04', '2023-05-10 20:38:05', '2023-05-10 20:38:06', '2023-05-10 20:38:07', '2023-05-10 20:38:08', '2023-05-10 20:38:09', '2023-05-10 20:38:10', '2023-05-10 20:38:11', '2023-05-10 20:38:12', '2023-05-10 20:38:13', '2023-05-10 20:38:14', '2023-05-10 20:38:15', '2023-05-10 20:38:16', '2023-05-10 20:38:17', '2023-05-10 20:38:18', '2023-05-10 20:38:19', '2023-05-10 20:38:20', '2023-05-10 20:38:21', '2023-05-10 20:38:22', '2023-05-10 20:38:23', '2023-05-10 20:38:24', '2023-05-10 20:38:25', '2023-05-10 20:38:26', '2023-05-10 20:38:27', '2023-05-10 20:38:28', '2023-05-10 20:59:25', '2023-05-10 20:59:26', '2023-05-10 20:59:27', '2023-05-10 20:59:28', '2023-05-10 20:59:29', '2023-05-10 20:59:30', '2023-05-10 20:59:31', '2023-05-10 20:59:32', '2023-05-10 20:59:33', '2023-05-10 20:59:34', '2023-05-10 20:59:35', '2023-05-10 20:59:36', '2023-05-10 20:59:37', '2023-05-10 20:59:38', '2023-05-10 20:59:39', '2023-05-10 20:59:40', '2023-05-10 20:59:41', '2023-05-10 20:59:42', '2023-05-10 20:59:43', '2023-05-10 20:59:44', '2023-05-10 20:59:45', '2023-05-10 20:59:46', '2023-05-10 20:59:47', '2023-05-10 20:59:48', '2023-05-10 20:59:49', '2023-05-10 20:59:50', '2023-05-10 20:59:51', '2023-05-10 20:59:52', '2023-05-10 20:59:53', '2023-05-10 20:59:54', '2023-05-10 20:59:55', '2023-05-10 20:59:56', '2023-05-10 20:59:57', '2023-05-10 20:59:58', '2023-05-10 20:59:59', '2023-05-10 21:00:00'] 在data里面我想筛选出2023-05-09 18:04:13到2023-05-09 23:47:24之前的数据也包括2023-05-09 18:04:13和2023-05-09 23:47:24该怎么做

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