db2 修改语句的修改时间怎么获取当前时间,怎么写

时间: 2024-03-01 20:52:37 浏览: 19
在 DB2 数据库中,可以使用系统函数 `CURRENT_TIMESTAMP` 获取当前时间,可以在修改语句中使用该函数来获取当前时间并更新到相应的字段中。具体语法如下: ``` UPDATE 表名 SET 字段名 = CURRENT_TIMESTAMP WHERE 条件; ``` 其中,`表名` 是要修改的表名,`字段名` 是要更新的字段名,`条件` 是更新记录的条件,可以根据需要添加。通过将 `CURRENT_TIMESTAMP` 赋值给要更新的字段,就可以将当前时间保存到该字段中。
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db2 锁表解锁语句

在DB2中,锁表和解锁表的语句如下: 锁表语句: LOCK TABLE table_name IN SHARE MODE; LOCK TABLE table_name IN EXCLUSIVE MODE; 解锁语句: COMMIT; 其中,第一条锁表语句是在共享模式下锁定表,允许其他用户读取表中的数据,但不允许其他用户修改表中的数据。第二条锁表语句是在独占模式下锁定表,不允许其他用户读取或修改表中的数据。 解锁语句是提交当前事务,释放所有锁定的资源。 需要注意的是,锁定表可能会导致其他用户的阻塞,因此应该尽量避免长时间锁定表。

db2 修改表名sql

要修改DB2中表的名称,可以使用RENAME TABLE语句。该语句的语法如下: ``` RENAME TABLE old_table_name TO new_table_name ``` 其中,old_table_name是要修改的表的当前名称,new_table_name是要修改为的新名称。请确保新名称是唯一的,不与任何现有的表名称冲突。 例如,如果要将表mytable重命名为newtable,可以使用以下SQL语句: ``` RENAME TABLE mytable TO newtable ``` 当然,在执行此操作之前,建议先备份表数据以防止数据丢失。

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###function approximation f(x)=sin(x) ###2018.08.14 ###激活函数用的是sigmoid import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-3, 3, 600) # print(x) # print(x[1]) x_size = x.size y = np.zeros((x_size, 1)) # print(y.size) for i in range(x_size): y[i] = math.sin(2*math.pi*0.4*x[i])+ math.sin(2*math.pi*0.1*x[i]) + math.sin(2*math.pi*0.9*x[i]) # print(y) hidesize = 10 W1 = np.random.random((hidesize, 1)) # 输入层与隐层之间的权重 B1 = np.random.random((hidesize, 1)) # 隐含层神经元的阈值 W2 = np.random.random((1, hidesize)) # 隐含层与输出层之间的权重 B2 = np.random.random((1, 1)) # 输出层神经元的阈值 threshold = 0.005 max_steps = 1001 def sigmoid(x_): y_ = 1 / (1 + math.exp(-x_)) return y_ E = np.zeros((max_steps, 1)) # 误差随迭代次数的变化 Y = np.zeros((x_size, 1)) # 模型的输出结果 for k in range(max_steps): temp = 0 for i in range(x_size): hide_in = np.dot(x[i], W1) - B1 # 隐含层输入数据 # print(x[i]) hide_out = np.zeros((hidesize, 1)) # 隐含层的输出数据 for j in range(hidesize): # print("第{}个的值是{}".format(j,hide_in[j])) # print(j,sigmoid(j)) hide_out[j] = sigmoid(hide_in[j]) # print("第{}个的值是{}".format(j, hide_out[j])) # print(hide_out[3]) y_out = np.dot(W2, hide_out) - B2 # 模型输出 # print(y_out) Y[i] = y_out # print(i,Y[i]) e = y_out - y[i] # 模型输出减去实际结果。得出误差 ##反馈,修改参数 dB2 = -1 * threshold * e dW2 = e * threshold * np.transpose(hide_out) dB1 = np.zeros((hidesize, 1)) for j in range(hidesize): dB1[j] = np.dot(np.dot(W2[0][j], sigmoid(hide_in[j])), (1 - sigmoid(hide_in[j])) * (-1) * e * threshold) dW1 = np.zeros((hidesize, 1)) for j in range(hidesize): dW1[j] = np.dot(np.dot(W2[0][j], sigmoid(hide_in[j])), (1 - sigmoid(hide_in[j])) * x[i] * e * threshold) W1 = W1 - dW1 B1 = B1 - dB1 W2 = W2 - dW2 B2 = B2 - dB2 temp = temp + abs(e) E[k] = temp if k % 100 == 0: print(k) plt.figure() plt.plot(x, Y) plt.plot(x, Y, color='red', linestyle='--') plt.show()这个程序如何每迭代100次就输出一次图片

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