时间计算

1、活动节点描述及计算公式 通过分析项目过程中哪个活动序列进度安排的总时差最少来预测项目工期的网络分析。 产生目的：为了解决，在庞大而复杂的项目中，如何合理而有效地组织人力、物力和财力，使之在有限资源下以最短的时间和最低的成本费用下完成整个项目。 关键路径是相对的，也可以是变化的。 关键路径可以有多条，关键路径上的活动时差为0。 活动节点图如下： ES：最早开始时间(Earliest Start) ，是指某项活动能够开始的最早时间，只决定于项目计划，只要计划的条件满足了就可以开始的时间。 EF：最早结束时间(Earliest Finish) ，是指某项活动能够完成的最早时间。其中EF = ES+DU， DU为活动持续时间，顺推法先知道开始时间。 LF：最迟结束时间 (Latest Finish)，是指为了使项目在要求完工时间内完成，某项活动 必须 完成的最迟时间。往往决定于相关方（客户或管理层）的限制。 LS：最迟开始时间 (Latest Start)，是指为了使项目在要求完工时间内完成，某项活动必须开始的最迟时间。其中LS = LF -DU，DU为持续时间，逆推法先知道结束时间。 顺推法 ： 1、任一活动的 最早开始时间 ，等于所有前置活动的 最早结束时间的最大者 ; 2、任一活动的 最早结束时间 ，等于该活动的 最早开始时间 + 该活动工期 ; 3、 没有前置活动的

1 /****** Object: StoredProcedure [dbo].[GetDateDiff] Script Date: 11/12/2019 16:14:05 ******/ 2 SET ANSI_NULLS ON 3 GO 4 SET QUOTED_IDENTIFIER ON 5 GO 6 --计算两个时间相差多少年月日的sql算法，用于新生儿年龄计算 7 ALTER PROCEDURE [dbo].[GetDateDiff] 8 @fromDate NVARCHAR(10) ,--开始日期 9 @toDate NVARCHAR(10) --结束日期 10 AS 11 DECLARE @YearDiff INTEGER 12 DECLARE @MonthDiff INTEGER 13 DECLARE @DayDiff INTEGER 14 DECLARE @ToMonth INTEGER 15 DECLARE @FromDay INTEGER 16 DECLARE @ToDay INTEGER 17 18 19 SET @YearDiff = LTRIM(DATEDIFF(yy, @fromDate, @toDate)) 20 SET @MonthDiff = LTRIM(DATEDIFF(mm, @fromDate, @toDate) % 12) 21 SET

//C#计算两个时间年份月份差 DateTime dt1 = Convert.ToDateTime("2008-8-8"); DateTime dt2 = System.DateTime.Now; int Year = dt2.Year - dt1.Year; int Month = (dt2.Year - dt1.Year) * 12 + (dt2.Month - dt1.Month); 计算两个日期的时间间隔 TimeSpan ts1=new TimeSpan(DateTime1.Ticks); TimeSpan ts2=new TimeSpan(DateTime2.Ticks); TimeSpan ts=ts1.Subtract(ts2).Duration(); dateDiff=ts.Days.ToString()+"天" +ts.Hours.ToString()+"小时" +ts.Minutes.ToString()+"分钟" +ts.Seconds.ToString()+"秒"; TimeSpan值包含了许多属性与方法，用于访问或处理一个TimeSpan值 下面的列表涵盖了其中的一部分： Add：与另一个TimeSpan值相加。 Days:返回用天数计算的TimeSpan值。 Duration:获取TimeSpan的绝对值。 Hours

转自：matlab/simulink/simpowersystem中连续vs离散! http://bbs.elecfans.com/jishu_369721_1_1.html matlab /simulink/simpowersystem 中连续vs离散! 本文中的一些具体数学推导见下面链接： 计算机仿真技术 1.连续系统vs离散系统 连续系统是指系统状态的改变在时间上是连续的，从数学建模的角度来看，可以分为连续时间模型、离散时间模型、混合时间模型。其实在simpowersystem的库中基本所有模型都属于连续系统，因为其对应的物理世界一般是电机、 电源 、电力 电子 器件等等。 离散系统是指系统状态的改变只发生在某些时间点上，而且往往是随机的，比如说某一路口一天的人流量，对离散模型的计算机 仿真 没有实际意义，只有统计学上的意义，所以在simpowersystem中是没有模型属于离散系统的。但是在选取模型，以及仿真算法的选择时，常常提到的discrete model、discrete solver、discrete simulate type等等中的离散到底是指什么呢？其实它是指时间上的离散，也就是指离散时间模型。 下文中提到的连续就是指时间上的连续，连续模型就是指连续时间模型。离散就是指时间上的离散，离散模型就是指离散时间模型，而在物理世界中他们都同属于连续系统

http://blog.csdn.net/lihaifeng555/article/details/4543752 目录 (?) [+] 111 基于统计的异常点检测算法 112 基于距离的异常点检测算法 113 基于密度的异常点检测算法 114 基于深度的异常点检测算法 115 基于偏移的异常点检测算法 116 高维数据的异常点检测算法 121 时间序列相关背景 122 基于离散傅立叶变换的时间序列相似性查找 111 完全匹配查找算法 1.1 常见异常点检测算法 在数据库中包含着少数的数据对象，它们与数据的一般行为或特征不一致，这些数据对象叫做异常点 (Outlier) ，也叫做孤立点。异常点的检测和分析是一种十分重要的数据挖掘类型，被称之为异常点挖掘 [28 ] 。 对于异常数据的挖掘主要是使用偏差检测，在数学意义上，偏差是指分类中的反常实例、不满足规则的特例，或者观测结果与模型预测值不一致并随时间的变化的值等等。偏差检测的基本目标是寻找观测结果与参照值之间有意义的差别，主要的偏差技术有聚类、序列异常、最近邻居法、多维数据分析等。除了识别异常数据外，异常数据挖掘还致力于寻找异常数据间隐含模型，用于智能化的分析预测。对于异常数据分析方法的研究是论文的重要内容之一，通过研究异常数据，找到适合出口企业产品质量深入分析和有效监管的方法和策略。 1.1.1 基于统计的异常点检测算法 从

1. Kmeans 步骤 常规的 Kmeans 步骤： 1. 初始化聚类中心 2. 迭代 1. 计算每个样本与聚类中心的欧式距离 2. 根据样本与聚类中心的欧式距离更新每个样本的类标签 3. 根据类标签更新聚类中心 本文中并行化的 Kmeans 的步骤： 初始化每个样本的类标签 迭代 统计每一类的样本和 统计每一类的样本个数 计算每一类的聚类中心：样本和 / 样本个数 计算每个样本与每个聚类中心的欧式距离 根据每个样本与聚类中心的欧式距离更新样本的类标签 如下所示： /* 样本聚类索引的初始化*/ KmeansCUDA_Init_ObjClusterIdx<<<>>>(); for ( int i = 0 ; i < maxKmeansIter; i++) { /* 统计每一类的样本和 */ KmeansCUDA_Update_Cluster<<<>>>(); /* 统计每一类的样本个数 */ KmeansCUDA_Count_objNumInCluster<<<>>>(); /* 聚类中心平均 = 样本和 / 样本个数 */ KmeansCUDA_Scale_Cluster<<<>>>(); /* 计算每个样本与每个聚类中心的欧式距离 */ KmeansCUDA_distOfObjAndCluster<<<>>>(); /* 根据每个样本与聚类中心的欧式距离更新样本的类标签 */

目录 Chapter 1. Introduction 1. What is a Physics Engine? Chapter 1. Introduction ​ 欢迎来到Havok Physics 2012 SDK，这是一种用于快速、实时刚体仿真的物理中间件技术。Havok可以用于对象需要在三维空间中进行实际交互的应用程序中。它已经被部署在300多个游戏中，跨越许多平台和许多游戏类型，包括动作冒险、角色扮演、第一和第三人称射击、体育和汽车游戏。完整的游戏列表可以在我们的网站上找到。 ​ 本章首先介绍了物理引擎，然后概述了Havok physics 2012 SDK以及如何在您的应用程序中使用它。您将在本手册的其余部分中找到关于这里介绍的概念和组件的更详细的信息。 1. What is a Physics Engine? 1.1 介绍 ​ 本节旨在提供与物理引擎相关的术语、方法和行为的一般理解。了解了物理模拟的行为之后，让Havok在你的游戏中工作将会变得更加容易。 1.2 物理模拟 ​ 物理模拟并不是一个新概念。自从计算机开始从装配线上脱落以来，科学家和程序员就用它们来模拟复杂的情况，如火箭轨迹(弹道运动)、液体流动(流体动力学)和其他复杂的项目。就所需的CPU资源而言，其中许多模拟非常昂贵。他们关心的是高水平的准确性，因此，计算需要以非常高的细节水平执行

目录 前言 目标 核心的设计原则 通用的数据处理流程 切合实际的解决方案 总结 延伸阅读 最后 作者： justmine 头条号： 大数据达摩院 创作不易，未经授权，禁止转载，否则保留追究法律责任的权利。 前言 这是分布式数据处理系统系列的第一篇，也是当下实时流计算引擎实现的奠基石，为了帮助大家从理论到实现形成一个完整的知识体系，计划分为理论篇(剖析分布式数据处理系统的核心思想)和实现篇(详解当下实时流计算引擎如何实现核心思想)；大数据的核心是分布式数据处理，建议大家关注[大数据达摩院]，后期更精彩哦。 先来一睹理论篇系列： 通俗易懂，揭秘分布式数据处理系统的核心思想(一) 通俗易懂，揭秘分布式数据处理系统的窗口模型(二) 通俗易懂，揭秘分布式数据处理系统的触发器模型(三) 通俗易懂，揭秘分布式数据处理系统的增量处理模型(四) 敬请期待... 为了分享对大规模、无边界、乱序数据流的处理经验 ，2015年谷歌发表了《The Dataflow Model》论文，剖析了流式（实时）和批量（历史）数据处理模式的本质，即 分布式数据处理系统 ，并抽象出了一套先进的、革新式的 通用数据处理模型 。在处理 大规模、无边界、乱序 数据集时，可以灵活地根据需求，很好地平衡数据处理 正确性、延迟程度、处理成本 之间的相互关系，从而可以满足任何现代数据处理场景，如：游戏行业个性化用户体验

伴随lambda表达式、streams以及一系列小优化，Java 8 推出了全新的日期时间API，在教程中我们将通过一些简单的实例来学习如何使用新API。Java处理日期、日历和时间的方式一直为社区所诟病，将 java.util.Date设定为可变类型，以及SimpleDateFormat的非线程安全使其应用非常受限。Java也意识到需要一个更好的 API来满足社区中已经习惯了使用JodaTime API的人们。全新API的众多好处之一就是，明确了日期时间概念，例如：瞬时（instant）、 长短（duration）、日期、时间、时区和周期。同时继承了Joda库按人类语言和计算机各自解析的时间处理方式。不同于老版本，新API基于ISO标准日历系统，java.time包下的所有类都是不可变类型而且线程安全。下面是新版API中java.time包里的一些关键类： Ins伴随lambda表达式、streams以及一系列小优化，Java 8 推出了全新的日期时间API，在教程中我们将通过一些简单的实例来学习如何使用新API。Java处理日期、日历和时间的方式一直为社区所诟病，将 java.util.Date设定为可变类型，以及SimpleDateFormat的非线程安全使其应用非常受限。Java也意识到需要一个更好的 API来满足社区中已经习惯了使用JodaTime API的人们

create or replace function F_GET_TEST(in_ny in date,in_project_id in number ) return number is sReturn number(17,2); /* 功能：测算“项目质量分数”, 入参：in_ny 月份 SCM_MDM_WBS_MONTH对应月份 与项目 in_project_id:项目id 返回：返回测算的值 */ begin --直接用项目报工总天数除以绩效团队报工天数 select 100+ nvl(sum(nvl(t.source,0)),0） into sReturn from SCM_MDM_QUALITY_SCORE t where t.project_id=in_project_id and to_char(t.create_date,‘YYYYMMDD‘)<= to_char(in_ny,‘YYYYMMDD‘)and t.use_flag=‘Y‘ ; return sReturn; end; 原文：https://www.cnblogs.com/zhangzhiqin/p/9240103.html