UTC时间

Matlab开发：GPS时间转换为UTC（GMT）时间。gps2utc函数将GPS时间标签转换为以闰秒为单位的UTC（GMT）时间。

这个应用程序基于一个包含各大城市、州、省的大型地点及其时区表。方法包括：通过timeZones()构建时间转换器对象，使用tz = t.zone(place)找到特定地点的时区（-11到+12），使用tm = t.st2utc(time, place)将本地标准时间转换为UTC，tm = t.dst2utc(time, place)将当地夏令时转换为UTC，tm = t.utc2st(time, place)将UTC转换为当地标准时间，tm = t.utc2dst(time, place)将UTC转换为当地夏令时，t.places()列出所有地点的时间。

批量处理SQL表分区时，需注意已在第一行标记红色的修改，特别是增加分区时，确保P_1D_20180528中的时间比右侧栏中的时间早一天。

查询当天：select * from [TABLE] where DateDiff(dd, [dateadd], getdate()) = 0 查询 24 小时内：select * from [TABLE] where DateDiff(hh, [dateadd], getdate()) < 24>

包含了所有常见SQL时间格式，一文掌握时间格式转换。

SAS 的时间序列，属于那种你用过一次就觉得“哦，原来可以这么干”的工具。它其实不难理解，就是把一堆按时间排的数拿来，去预测下一步要干嘛。挺适合做销量预测、网站访问量这类事儿。基本原理也不复杂。SAS 的套路是：先看趋势，再看波动，再加点统计方法，比如加权平均。简单来说，就是过去数据给多点权重，新数据靠后点，但整体来说，模型还蛮好调的。你可以试试XGBoost和LSTM来做时间序列预测，前者更偏向结构化数据，后者适合更复杂的时间依赖。比如你想预测明天的电量需求，用 LSTM 就挺合适。还有一些不错的参考资料我也整理出来了，像ForecastXGB的结合方式，还有用MATLAB实现的 CNN-B

g = BIRTH_DEATH(N)计算简单生死过程的存活时间。该过程始于单个个体，并且在任何时刻，种群中的个体以相同概率生出新个体或死亡。当种群为n时，以1/2的概率增至n+1，以1/2的概率减至n-1。生死事件之间的时间遵循指数分布。此算法最初为了分析Font-Clos等人在“阈值的危险”中发表的结果而编写。

使用 NOW() 函数可获取当前日期和时间，格式为 YYYY-MM-DD HH:MM:SS。

MySQL 日期时间函数 MySQL 提供了丰富的日期和时间函数，用于处理和操作日期和时间值。以下是一些常用的 MySQL 日期时间函数： 获取当前日期和时间 NOW(): 返回当前日期和时间。 CURDATE(): 返回当前日期。 CURTIME(): 返回当前时间。 日期和时间提取 YEAR(date): 从日期值中提取年份。 MONTH(date): 从日期值中提取月份。 DAY(date): 从日期值中提取日期。 HOUR(time): 从时间值中提取小时。 MINUTE(time): 从时间值中提取分钟。 SECOND(time): 从时间值中提取秒钟。 日期和时间计算 D

编写了一种算法，用于计算除去周末以外的时间段。