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    如何将 Python datetime.datetime 转换为 Excel 序列号?

    解释 我们首先导入所需的模块:用于处理日期的日期时间和用于计算时差的时间增量。...datetime 模块提供了许多用于处理日期和时间的函数,包括: datetime.now() − 返回当前日期和时间 datetime.fromordinal() − 将序列号转换为 datetime...例 import datetime # Create a datetime object date_time = datetime.datetime.now() # Convert the datetime...此模块提供用于操作日期和时间的类。 datetime 对象是使用 datetime.datetime.now() 方法创建的。此方法返回当前日期和时间。...最后,print() 函数用于在控制台上显示序列号。 输出 738736 代码的输出是序列号。此数字表示自 1 年 1899 月 日(Excel 认为是时间开始的日期)以来的天数。

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    datetime?timestamp?还是 int?

    int 等等。...从 MySQL5.6.4 开始,DATETIME 类型开始支持毫秒,DATETIME(N) 中的 N 表示毫秒的精度,例如,DATETIME(6) 表示可以存储 6 位的毫秒值,那么此时,DATETIME...3. int 字符串费空间,TIMESTAMP 和 DATETIME 如果没有吃透则总感觉乱乱的,所以也有人存时间戳,存一个 int 类型的数值,用一个时间戳来表示时间。...用 int 保存时间的话,当我们需要进行日期排序以及按照日期范围查询的时候,就变成了普通的数字比较了,那么效率肯定是杠杠滴。...不过 int 有一个致命的问题就是可读性太差,所以用不用 int 就要仔细斟酌看情况了。 好啦,小伙伴们留言说说你日常开发日期用的哪种类型呢?出于什么样的考虑用了该类型?

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    如何将生产环境的字段类型从INT修改为BIGINT

    另一个方案就是建议使用INT的负值。这意味着要重新设定INT从-1 到-2.147 billion 行,这也只是短时间的解决问题。不能一劳永逸或者长期作为处理方式。...就是去创建一个副本表,唯一不同就是使用BIGINT代替INT,然后小批量的赋值数据,保证两个表示同步,通过使用cdc或者触发器来捕捉原表的修改完成对目标表的插入。...Person.IndividualSurveySchemaCollection) NULL, rowguid UNIQUEIDENTIFIER ROWGUIDCOL NOT NULL, ModifiedDate DATETIME...下面提供了用于Person表的SSIS包中使用的查询。...总结 有许多方法可以将数据类型更改用于生产数据库。您选择的选项通常取决于可用的停机时间窗口。总得来说,标准方法和后面的方法都是比较好的方式,同时确保数据的完整性是第一位的。

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    如何将生产环境的字段类型从INT修改为BIGINT

    另一个方案就是建议使用INT的负值。这意味着要重新设定INT从-1 到-2.147 billion 行,这也只是短时间的解决问题。不能一劳永逸或者长期作为处理方式。...就是去创建一个副本表,唯一不同就是使用BIGINT代替INT,然后小批量的赋值数据,保证两个表示同步,通过使用cdc或者触发器来捕捉原表的修改完成对目标表的插入。...Person.IndividualSurveySchemaCollection) NULL, rowguid UNIQUEIDENTIFIER ROWGUIDCOL NOT NULL, ModifiedDate DATETIME...下面提供了用于Person表的SSIS包中使用的查询。...总结 有许多方法可以将数据类型更改用于生产数据库。您选择的选项通常取决于可用的停机时间窗口。总得来说,标准方法和后面的方法都是比较好的方式,同时确保数据的完整性是第一位的。

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    如何将Apache Hudi应用于机器学习

    以及特征存储如何将整体的端到端ML管道重构为特征工程和模型训练管道。 2. 什么是MLOps MLOps是最近出现的一个术语,描述了如何将DevOps原理应用于自动化ML系统的构建,测试和部署。...Hopsworks特征存储 用于机器学习的特征存储是一种特征计算和存储服务,它使特征可以被注册、发现和用作ML管道的一部分以及用于模型推理的在线应用程序。...它们通常实现为双数据库系统:低延迟在线特征存储(通常是键值存储或实时数据库)和横向扩展SQL数据库,用于存储大量特征数据,用于训练和批处理应用程序。...离线特征存储可以存储大量特征数据,这些特征数据用于创建训练/测试数据以用于模型开发,或者用于批处理应用程序以用于模型评分。...我们需要确定生产中的输入特征在统计上是否不同于用于训练模型的输入特征。

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    如何将 Transformer 应用于时间序列模型

    虽然transformers 在文本到文本或文本到图像模型中非常有效,但将transformers 应用于时间序列时存在一些挑战。...虽然稳定扩散模型使用嵌入来生成图像,但嵌入可用于生成对时间序列模型有用的附加输出。...Transformer 如何工作 为了理解如何将 Transformer 应用到时间序列模型中,我们需要关注 Transformer 架构的三个关键部分: 嵌入和位置编码 编码器:计算多头自注意力 解码器...目前的方法 自回归积分移动平均 (ARIMA) 模型适用于某些时间序列,但需要深入了解相关趋势、季节性变化和残差值,即使如此,它也仅适用于线性相关性。...通过允许一个头专注于长期依赖性,而另一个头专注于短期依赖性,将多头注意力应用于时间序列可以产生类似的好处。

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