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    Power Pivot中DAX的时间函数

    差异情况 差异原因 Excel函数 Dax函数 函数名称 DateDif DateDiff 计算方式 根据实际时间 只根据计算条件 2....DateDif(date(2018,1,30),date(2018,2,1),m)=0 DateDiff(date(2018,1,30),date(2018,2,1),Month)=1 (三) 自动返回时间列函数...D) 作用 生成2个时间点之间的时间列表 E) 案例 CALENDAR(date(2018,1,1),DATE(2018,12,31)) 自动生成从2018年1月1日开始到2018年12月31日为止的单列日期表...填写1-12的月份数字 往前推或者往后延做成年份日期表 B) 返回 表——单列日期表 C) 注意事项 如果数据表中没有日期列则会出错 参数为正数则表示会计年份从1月往后算,负数则是从1月往前算。...D) 作用 自动生成会计日期列 E) 案例 自动生成时间日历表 CALENDARAUTO() 如果数据模型的日期范围是2018/5/1—2019/6/30,则生成的日期表范围为2018/1/1—2019

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    2.js中对于函数参数不确定的解决--arguments

    1.arguments对象 在函数代码中,使用特殊对象 arguments,无需明确指出参数名,就能访问它们。 例如,在函数 sayHello() 中,第一个参数是 message。...[0]); } 2.获得参数的个数 下面的代码将输出每次调用函数使用的参数个数: function howManyArgs() { alert(arguments.length); } howManyArgs...注释:与其他程序设计语言不同,ECMAScript 不会验证传递给函数的参数个数是否等于函数定义的参数个数。...开发者定义的函数都可以接受任意个数的参数(根据 Netscape 的文档,最多可接受 25 个),而不会引发任何错误。任何遗漏的参数都会以 undefined 传递给函数,多余的函数将忽略。...3.模拟函数重载 用 arguments 对象判断传递给函数的参数个数,即可模拟函数重载: function doAdd() { if(arguments.length == 1) { alert

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    使用 BPF 改变运行中的程序的函数参数

    本文探索使用 BPF 改变运行中的程序的函数参数,挖掘 BPF 的黑魔法。...() { for { greet(os.Args[1]) time.Sleep(time.Second) } } 注意到我们使用 //go:noinline 修饰了 main.greet 函数...这是我们的 BPF 程序,尝试修改函数参数为字符串 You are hacked!...,此操作存在风险,因此每当带有此函数的 BPF 程序被加载时,从 dmesg 中都可以看到如下日志: tracer[609901] is installing a program with bpf_probe_write_user...结论 本文探索使用 BPF 修改执行中的 Go 程序的函数参数, 由于 Golang 的 ABI 是使用栈来传递函数参数,通过读取栈上的指针地址,使用 bpf_probe_write_user 修改对应地址的内存内容来达成修改函数参数的目的

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    SQL知识大全(五):SQL中的时间函数

    点击上方蓝字关注我们 今天是SQL知识大全的第五讲,主要内容是和时间函数相关,主要包括了常用的时间函数,时间提取函数,时间计算函数以及时间和时间戳之间的转换。...常用的时间函数 to_date()函数 to_date()函数将字符串的日期转换为时间格式的日期,转换后的时间格式可以是如下形式: 格式 意义 YEAR 年的拼写 MM 数字月 MONTH 月的全拼...时间提取 时间提取函数包括year(),month(),day(),hour(),minute(),second()等,其用法都是一直的,这些函数分别返回 date 的年份,月份,日期,时间等,范围为...expr1 和 expr2 都是日期或日期时间表达式。运算中只用到了这些值的日期部分。...在大多数的UNIX系统中UNIX时间戳存储为32位,这样会引发2038年问题或Y2038。

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    如何建模时间序列的不确定性?

    在很多应用场景中,我们不仅希望能预测出未来的具体值,更希望能预测出未来取值不确定性,例如一个概率分布或者取值范围。...在很多应用场景中,未来的时间序列本身就具有很强的不确定性,如果能预测出一个取值区间,会对业务决策带来更大的帮助,让我们对未来的最好情况和最差情况心里有个数。...中开始被结合深度学习被应用到时间序列预测任务中。...那么只需要在每个隐状态后接一个output layer映射到一个3维向量,向量中每个元素对应一个分位数预测结果,代入上面loss函数即可。...相比只预测一个值,概率分布和区间的预估既能给出时间序列未来走向,也能让描绘出未来的不确定性,值得在实际工作中试一试这种预估方法。 END

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    燃烧木棍确定时间的面试题

    微博上看到的一道面试题,思维类的题目。 题目 一屋子的长短粗细不同密度不均的木棍儿,每根烧完都恰好需要1个小时。你有打火机,让你在屋子里想办法45分钟后准时出来,该怎么办。...因此,最先想到的就是,把木棍折半再折半(15分钟),再加上一根折半的木棍(30分钟),拼接上去烧完。 但很快我们就发现,题目里说,长短粗细不同密度不均。最关键的是密度不均,这就意味着不能折半。...答案 拿一根木头A和B,同时点燃A的两端,和B的一端。 在A燃尽的时候,点燃B的另一端。 A燃尽的时候,过了30分钟,B刚好烧掉了一半。此时再点燃B的另一端,就正好烧剩下的15分钟。...问题 为什么密度不均,两头同时烧时间还是会折半? 题目中说,每一根烧完是1小时(从一头开始烧)。在木棍是规则圆柱体的情况下,点燃一端,燃烧木头的速度是恒定的,排除其它因素,只和质量以及燃烧面积有关。...时间也就减半了.

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