后端开发笔记20240106

news/2024/2/23 13:11:07/文章来源:https://blog.csdn.net/qq_25310669/article/details/135635932

文章目录

  • 写在前面
  • 时间相关的减法操作
    • 两个date日期相减获得时间差
    • lacaltime和date做差
  • sql语句,select子句当作where查询的条件

写在前面

出来创业也一年多了,感觉这一年,后端的开发荒废了很多,都快不如专注做后端开发两三年的学弟学妹们了,逼着自己开了这个专栏,让自己坚持把每天开发的收获写一写。

时间相关的减法操作

两个date日期相减获得时间差

    public static String timeDistance(Date endDate, Date startTime){long nd = 1000 * 24 * 60 * 60;long nh = 1000 * 60 * 60;long nm = 1000 * 60;// long ns = 1000;// 获得两个时间的毫秒时间差异long diff = endDate.getTime() - startTime.getTime();// 计算差多少天long day = diff / nd;// 计算差多少小时long hour = diff % nd / nh;// 计算差多少分钟long min = diff % nd % nh / nm;// 计算差多少秒//输出结果// long sec = diff % nd % nh % nm / ns;return day + "天" + hour + "小时" + min + "分钟";}

思路就是获得2个日期的毫秒差异,然后对每天的毫秒数目做除法,获得天的差距。如果对天取摩,就是相差多少小时的毫秒数,再对小时的毫秒做除法,就是相差多少小时。以此类推。就可以得到差距多少分,多少秒。然后把前面的天小时,分钟,秒 联合起来,就是2个时间的差距的字符串。

lacaltime和date做差

    public long getMinutesDifference(Date date, LocalTime localTime) {// 将Date对象转换为LocalTimeLocalTime dateLocalTime = date.toInstant().atZone(ZoneId.systemDefault()).toLocalTime();// 计算时间差Duration duration = Duration.between(localTime, dateLocalTime);// 返回分钟差的绝对值return duration.toMinutes();}

这个案例是在考勤项目中遇到的,考勤时间是上午八点到下午20点,每天都如此,于是就用LocalTime记录的考勤规则。然后每天的实际打卡时间记录的是date,将这两个类型的数做减法,得到相差的分钟数目,根据正负,就可以得到是否迟到或者早退的情况。测试代码,如下。上面的这个函数,跟正常人的理解是一致的,如果前面的date是一个较晚的时间,返回的是正数,否则返回的是负数。一般LocalTime是考勤规则,Date是实际的打卡时间,做差,根据实际的业务去判断是否迟到早退。

    public static void main(String[] args) {
// 示例用法Date date = new Date();LocalTime localTime = LocalTime.of(20, 10);long minutesDiff = getMinutesDifference(date, localTime);System.out.println("分钟差值: " + minutesDiff);}

sql语句,select子句当作where查询的条件

    <!--  根据上班时间  查询上下班的考勤规则   2h --><select id="selectRuleByTimeAndStaffId" resultMap="AttendanceStaffScheduleItemResult">select *from attendance_staff_schedule_itemwhere schedule_id IN (select schedule_idfrom attendance_staff_schedule_itemwhere staff_id = #{staffId}and attendance_time >= DATE_SUB(#{arriveTime},INTERVAL 2 HOUR)and attendance_time <= DATE_SUB(#{arriveTime},INTERVAL -2 HOUR)and access_type = 0)</select>

这个sql将select查询的结果当作子句,传入where中作为条件。不用写多个sql语句来实现这个功能了。主要记录的就是select语句也可以配合in当作where条件中的参数。
DATE_SUB()是一个MySQL函数,用于从指定的日期或时间中减去一定的时间间隔。传入的数据如果是正数,就是增加。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.luyixian.cn/news_show_925680.aspx

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系dt猫网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

深度强化学习的变道策略:Harmonious Lane Changing via Deep Reinforcement Learning

偏理论&#xff0c;假设情况不易发生 摘要 多智能体强化学习的换道策略&#xff0c;不同的智能体在每一轮学习后交换策略&#xff0c;达到零和博弈。 和谐驾驶仅依赖于单个车辆有限的感知结果来平衡整体和个体效率&#xff0c;奖励机制结合个人效率和整体效率的和谐。 Ⅰ. 简…

Visual Studio 2022 成功配置QT5.12.10

目录 下载并安装Visual Studio 2022 Qt5.12.10下载 Qt5.12.10安装 Qt VS Tools for Visual Studio 2022下载 Visual Studio 2022配置 测试 下载并安装Visual Studio 2022 下载社区版并安装&#xff0c;这个比较快。 Qt5.12.10下载 官网下载很慢&#xff0c;还不如百度网…

论文笔记(四十)Goal-Auxiliary Actor-Critic for 6D Robotic Grasping with Point Clouds

Goal-Auxiliary Actor-Critic for 6D Robotic Grasping with Point Clouds 文章概括摘要1. 介绍2. 相关工作3. 学习 6D 抓握政策3.1 背景3.2 从点云抓取 6D 策略3.3 联合运动和抓握规划器的演示3.4 行为克隆和 DAGGER3.5 目标--辅助 DDPG3.6 对未知物体进行微调的后视目标 4. 实…

数据分析-Pandas如何整合多张数据表

数据分析-Pandas如何整合多张数据表 数据表&#xff0c;时间序列数据在数据分析建模中很常见&#xff0c;例如天气预报&#xff0c;空气状态监测&#xff0c;股票交易等金融场景。数据分析过程中重新调整&#xff0c;重塑数据表是很重要的技巧&#xff0c;此处选择Titanic数据…

Linux命令之服务器的网络配置hostname,sysctl,ifconfig,service,ifdown,ifup,route,ping的使用

1、查看当前主机名称&#xff0c;编辑配置文件修改主机名为你姓名拼音的首字母&#xff08;如张三&#xff0c;则为zs&#xff09; 2、查看本机网卡IP地址&#xff0c;编辑/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33&#xff0c;要求在一块物理网卡上绑定2个IP地址&#xff0…

【PHP】PHP利用ffmreg获取音频、视频的详细信息

目录 一、目的 二、下载并安装ffmreg 三、PHP代码 四、运行结果 一、目的 使用PHP利用ffmreg获取音频、视频的详细信息&#xff0c;音视频总时长、码率、视频分辨率、音频编码、音频采样频率、实际播放时间、文件大小。 二、下载并安装ffmreg 1、下载地址&#xff1a;htt…

探索web技术与低代码开发的融合应用

随着物联网、云计算和人工智能等技术的迅猛发展&#xff0c;现代软件开发正面临着日益增长的需求和复杂性。为了应对这一挑战&#xff0c;一种被称为低代码开发的快速、可视化开发方法逐渐崭露头角。本文将探讨低代码开发与web技术的融合应用&#xff0c;以及这种趋势对软件开发…

SDRAM小项目——命令解析模块

简单介绍&#xff1a; 在FPGA中实现命令解析模块&#xff0c;命令解析模块的用来把pc端传入FPGA中的数据分解为所需要的数据和触发命令&#xff0c;虽然代码不多&#xff0c;但是却十分重要。 SDRAM的整体结构如下&#xff0c;可以看出&#xff0c;命令解析模块cmd_decode负责…

银行储蓄系统的顶层数据流图及细化数据流图

绘制出银行储蓄系统的顶层数据流图及细化数据流图&#xff1b; 银行储蓄系统存、取款流程如下&#xff1a; 1&#xff09;业务员事先录入利率信息&#xff1b; 2&#xff09;如果是存款&#xff0c;储户填写存款单&#xff0c;业务员将存款单键入系统&#xff0c;系统更新储户存…

深度学习预备知识-数据存储、数据预处理

1.数据操作 存储 为了能够完成各种数据操作&#xff0c;我们需要某种方法来存储和操作数据。 通常&#xff0c;我们需要做两件重要的事&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;获取数据&#xff1b; &#xff08;2&#xff09;将数据读入计算机后对其进行处理。 如果没有某…

JVM实战(19)——JVM调优工具概述

作者简介&#xff1a;大家好&#xff0c;我是smart哥&#xff0c;前中兴通讯、美团架构师&#xff0c;现某互联网公司CTO 联系qq&#xff1a;184480602&#xff0c;加我进群&#xff0c;大家一起学习&#xff0c;一起进步&#xff0c;一起对抗互联网寒冬 学习必须往深处挖&…

ChatGPT 和文心一言哪个更好用?

ChatGPT 和文心一言哪个更好用&#xff1f; 直接让文心一言来回答&#xff1a; ChatGPT和文心一言都是人工智能语言模型&#xff0c;各有其优势和特点。以下是它们在智能回复、语言准确性、知识库丰富度等方面的比较&#xff1a; 智能回复&#xff1a;ChatGPT和文心一言在智能…

react、Vue打包直接运行index.html不空白方法

react vue 在根目录下创建 vue.config.js 文件&#xff0c;写入 module.exports {publicPath: ./, }

大模型学习之书生·浦语大模型5——基于LMDeploy大模型量化部署实践

目录 大模型部署背景 LMDeploy部署 量化 TurboMind API server 动手实践环节

项目解决方案:“ZL铁路轨行车辆”实时视频监控系统

目 录 一、建设背景 1.1 政策背景 1.2 现状 二、建设目标 三、建设依据 四、建设原则 4.1经济高效性 4.2系统开放性 4.3系统继承性 4.4系统扩展性 4.5系统经济性 4.6系统安全性 五、系统架构 5.1系统架构图 5.2技术架构 1、DVS 2、中心管理服务…

Macbook空间不足怎么解决?

随着使用时间的增长&#xff0c;我们会发现Mac电脑的存储空间越来越少&#xff0c;这时候我们就需要对Mac电脑进行清理&#xff0c;以释放更多的存储空间。那么&#xff0c;Mac空间不足怎么解决呢&#xff1f; 1.清理垃圾文件 Mac空间不足怎么解决&#xff1f;首先要做的就是清…

【C++】“Hello World!“

&#x1f984;个人主页:修修修也 &#x1f38f;所属专栏:C ⚙️操作环境:Visual Studio 2022 ​ 2024.1.14 纪念一下自己编写的第一个C程序 #include<iostream>int main() {/*我的第一个C程序*/std::cout << "Hello world!:>" <<std::endl;ret…

数据结构与算法:归并排序

数据结构与算法&#xff1a;归并排序 归并思想递归法非递归 归并思想 在讲解归并排序前&#xff0c;我们先看到一个问题&#xff1a; 对于这样两个有序的数组&#xff0c;如何将它们合并为一个有序的数组&#xff1f; 在此我们处理这个问题的思路就是&#xff1a;开辟一个新的…

Docker RTMP服务器搭建与视频流推送示例(流媒体服务器tiangolo/nginx-rtmp,推流客户端ffmpeg)

文章目录 RTMP服务器搭建与视频流推送第一部分&#xff1a;搭建RTMP服务器&#xff08;流媒体服务器&#xff09;1.1 安装Docker1.2 搭建RTMP服务器 第二部分&#xff1a;使用ffmpeg进行视频推流&#xff08;推流客户端&#xff09;2.1 安装ffmpeg2.2 使用ffmpeg推流 第三部分&…

不同打包工具下的环境变量配置方式对比

本文作者为 360 奇舞团前端开发工程师 天明 前言 在现代的JavaScript应用程序开发中&#xff0c;环境变量的配置是至关重要的。不同的应用场景和部署环境可能需要不同的配置&#xff0c;例如开发、测试和生产环境。最常见的需求是根据不同的环境&#xff0c;配置如是否开启sour…