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MySQL关于日期为零值的处理

前言： 前面文章我们介绍过日期和时间字段的查询方法，最近遇到日期值为零的问题。原来了解过和 sql_mode 参数设置有关，但还不是特别清楚，本篇文章将探究下MySQL怎么处理日期值为零的问题。...1.问题描述 这里我们说的日期为零值是指年、月、日为零，即'0000-00-00'。...显然，这是不合法的日期值，但由于设计问题或历史遗留问题，有时候数据库中有类似日期值为零的数据，默认情况下插入零值日期会报错，可以通过修改参数sql_mode模式来避免该问题。...其中 NO_ZERO_IN_DATE、NO_ZERO_DATE这两个变量影响MySQL对日期零值的处理。...如果你的业务有插入零值日期的需求，则可以选择sql_mode中不要包含NO_ZERO_DATE和NO_ZERO_IN_DATE，例如，某字段要求设置为DATE类型且不为空，默认值设为'0000-00-00

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    每日一题：从链表中删去总和值为零的连续节点

    从链表中删去总和值为零的连续节点 难度中等 给你一个链表的头节点 head，请你编写代码，反复删去链表中由 总和 值为 0 的连续节点组成的序列，直到不存在这样的序列为止。...删除完毕后，请你返回最终结果链表的头节点。 你可以返回任何满足题目要求的答案。 （注意，下面示例中的所有序列，都是对 ListNode 对象序列化的表示。）...，可以从每个结点出发，遍历它的后缀和，如果它的后缀和等于0了，说明当前遍历的起始结点到令后缀和等于0的这些结点是一组求和等于0的连续结点，应当删除掉，但是不要delete,因为经过测试如果delete掉头结点后...Leetcode会报错，猜测可能和 Leetcode 的测试用例的链表实现有关系，所以删除掉的方法就是cur->next = search->next,这里cur是起始结点的前一个结点，search是使前缀和等于...为了避免头结点删除后返回新的头结点的困难，同时可以和起始结点的前一个结点这一想法相配合，可以增加一个哨兵结点 newhead.

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    从链表中删去总和值为零的连续节点（哈希表）

    题目 给你一个链表的头节点 head，请你编写代码，反复删去链表中由 总和 值为 0 的连续节点组成的序列，直到不存在这样的序列为止。 删除完毕后，请你返回最终结果链表的头节点。...对于链表中的每个节点，节点的值：-1000 <= node.val <= 1000....哈希表 建立包含当前节点的前缀和sum为Key，当前节点指针为Value的哈希表 当sum在哈希表中存在时，两个sum之间的链表可以删除 先将中间的要删除段的哈希表清除，再断开链表 循环执行以上步骤 ?...，值为0 newHead->next = head; ListNode *prev = newHead, *cur = head, *temp; unordered_map...; it = m.find(sum); if(it == m.end()) m[sum] = cur; else//找到了一样的值

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    漫画：如何在数组中找到和为 “特定值” 的三个数？

    前一段时间，我们介绍了LeetCode上面的一个经典算法题【两数之和问题】。 这一次，我们把问题做一下扩展，尝试在数组中找到和为“特定值”的三个数。 题目的具体要求是什么呢？...我们随意选择一个特定值，比如13，要求找出三数之和等于13的全部组合。...小灰的思路，是把原本的“三数之和问题”，转化成求n次“两数之和问题”。 ?...我们以上面这个数组为例，选择特定值13，演示一下小灰的具体思路： 第1轮，访问数组的第1个元素5，把问题转化成从后面元素中找出和为8（13-5）的两个数： ? 如何找出和为8的两个数呢？...第3轮，访问数组的第3个元素6，把问题转化成从后面元素中找出和为7（13-6）的两个数： ? 以此类推，一直遍历完整个数组，相当于求解了n次两数之和问题。 ?

    2.4K10

    评价对象检测模型的数字度量:F1分数以及它们如何帮助评估模型的表现

    自定义yolo v5目标检测模型的F1分数曲线 从F1曲线来看，优化精度和召回率的置信度值为0.352。在许多情况下，较高的置信值是可取的。...从F1得分中得到的一个建议的单数字度量如下所示: ? 该值是通过对F1分数曲线的指数因子(称为gamma)进行积分来确定的。如果已知F1曲线的方程，可以使用这种形式。...该metric可以得到的最大值为1，最小值为0。yolo v5模型中F1分数曲线各点的建议metric值如下图所示： ? 蓝线表示公式7在每个数据点的计算值。...注意，随着数据点数量的增加，这个值会越来越小。浅橙色条表示所有计算的单数据点得分的累计。 由于伽玛因子，大多数F1得分在置信值为0.1或更少的情况下被推到零，F1得分贡献被抑制直到置信值为0.4。...在本例中，使用了0.05的增量，因此非惩罚积分和惩罚积分的最大值为0.05。当置信值接近0.4时，惩罚曲线的低置信值部分明显减少，严重程度逐渐减弱。所有惩罚曲线的f值均为1。

    4.4K60

    js递归算法实现，数组长度为5且元素的随机数在2-32间不重复的值

    生成一个长度为5的空数组arr。  生成一个（2－32）之间的随机整数rand。...把随机数rand插入到数组arr内，如果数组arr内已存在与rand相同的数字，则重新生成随机数rand并插入到arr内[需要使用递归实现，不能使用for/while等循环] 最终输出一个长度为5，且内容不重复的数组...arr[index]=randomNumber(arr); return nArr(length,arr); } 错误学习 Math.floor(Math.random()*31+2); 这样的写法是不严谨的...，俺学习到了 (●’◡’●) 取范围区间值应该这样写： Math.floor(Math.random() * (max - min + 1)) + min; 原因如下： // 在 2 - 5 区间内生成随机数...别人的实现方式 俺看了一个比较优雅的代码，代码实现如下： // 6 行写完 function buildArray(arr, length, min, max) { var num = Math.floor

    1.6K21

    【Leetcode -1171.从链表中删去总和值为零的连续节点 -1669.合并两个链表】

    Leetcode -1171.从链表中删去总和值为零的连续节点 题目：给你一个链表的头节点 head，请你编写代码，反复删去链表中由 总和 值为 0 的连续节点组成的序列，直到不存在这样的序列为止。...对于链表中的每个节点，节点的值： - 1000 <= node.val <= 1000....开始遍历 //从 cur 的val开始累减，如果累减的结果为0，即直接让prev的next指向cur的next struct ListNode* prev = dummy;...上图中蓝色的边和节点为答案链表。...prev，以及要删除的最后一个节点cur，tail2为链表2的尾部节点；然后将 prev 的 next 接到链表2的头节点，链表2的尾节点接到 cur 的 next； struct ListNode

    11410

    数据平滑9大妙招

    多项式拟合的目标是找到一个多项式函数，它在给定的数据点上经过并能够很好地拟合这些点。...数据插值：多项式插值是多项式拟合的特殊情况，它通过已知数据点之间的多项式来估计中间值。多项式拟合的一般原则是选择合适的多项式阶数。...X值x_new = np.linspace(min(x), max(x), 100)# 计算拟合后的Y值y_new = poly(x_new)# 绘制原始数据和三阶多项式拟合曲线plt.figure(figsize...对于每个数据点，它使用窗口内的数据点来执行多项式拟合，以获得该点的平滑估计值。多项式拟合：滤波器使用多项式来拟合窗口内的数据点。...较大的窗口和较高的多项式阶数可以提供更平滑的结果，而较小的窗口和较低的多项式阶数可以更好地保留数据的细节。

    4K44

    数据分享|R语言逐步回归模型对电影票房、放映场数、观影人数预测可视化

    下图是残差直方图，从图上可以发现， 所有点基本上是随机地分散在0周围，密度曲线近似为正态分布。...下图是残差直方图，从图上可以发现， 所有点基本上是随机地分散在0周围，密度曲线近似为正态分布。...左图是残差直方图，从图上可以发现， 所有点基本上是随机地分散在0周围，密度曲线近似为正态分布。...使用逐步回归之后的模型进行残差检验。下图是残差直方图，从图上可以发现， 所有点基本上是随机地分散在0周围，密度曲线近似为正态分布。...左图是残差直方图，从图上可以发现， 所有点基本上是随机地分散在0周围，密度曲线近似为正态分布。

    28400

    【数值分析】使用最小二乘法计算若干个点的多项式函数 ( Java 代码实现 | 导入 commons-math3 依赖 | PolynomialCurveFitter 多项式曲线拟合 )

    ： 除了 x 和 y 值外 , WeightedObservedPoints 还支持为每个数据点设置 权重 ; 权重可以表示数据点的可靠性或重要性 , 用于影响拟合过程中的数据点权重 , 通过调用setWeight...的 权重可以用于指示数据点的可靠性，如 : 根据测量误差或其他因素为每个数据点分配权重 ; 三、PolynomialCurveFitter 多项式曲线拟合 PolynomialCurveFitter 是...commons-math3 库 中的一个类 , 用于拟合多项式曲线到一组数据点 ; PolynomialCurveFitter 可以根据给定的数据点 , 自动选择最佳的多项式阶数 , 并计算出拟合的多项式系数...进行多项式拟合 , 只需要提供数据点的 x 值 和 y 值 , PolynomialCurveFitter 可以根据这些数据点拟合出最佳的多项式曲线 ; 自动选择阶数 : PolynomialCurveFitter...可以根据数据点的数量自动选择最佳的多项式阶数 ; 该机制使用了一种称为 " Akaike’s Information Criterion " 的 统计指标 来评估不同阶数的多项式模型的拟合效果 , 并选择具有最小信息准则值的阶数

    1.1K30

    【数值计算方法】曲线拟合与插值：Lagrange插值、Newton插值及其pythonC实现

    插值（Interpolation） 指通过已知数据点之间的插值方法，来估计或推算出在这些数据点之间的数值。插值可以用于构建平滑的曲线或曲面，以便在数据点之间进行预测或补充缺失的数据。...拟合可以用于数据分析、曲线拟合、回归分析等领域。 投影（Projection） 指将一个向量或一组向量映射到另一个向量空间或子空间上的过程。...Lagrange插值使用基于Lagrange多项式的方法来构建插值多项式。 Lagrange多项式是通过将每个数据点与一个基函数相乘，并使得在其他数据点上该基函数为零来构造的。...差商是一个递归定义的概念，用于计算插值多项式中的系数。差商的计算可以通过表格形式进行，其中每一列都表示不同阶数的差商。通过计算差商，可以逐步构建插值多项式。...通过这种方法，可以在给定的数据点上获得一个平滑的插值函数，使得在这些数据点之间的任何位置上都可以估计函数的值。

    36520

    盘一盘 Python 系列 3 - SciPy

    在金融市场中，每个货币都有自己相对应的折现曲线，简单来说，就是在「标准日期」上一组折现因子 (discount factor) 或零息利率 (zero rate)。...那么在「非标准日期」上折现因子或零息利率怎么求呢？插值！ 本小节的知识点内容来之〖弄懂金融十大话题 (上)〗。 知识点 这里面说的插值是分段 (piecewise) 插值！...---- 分段线性 (piecewise linear) 函数 在这种情况，每一段函数都是一个线性函数，这种插值方法 优点是简单，在数据点上连续，而且形状保持性很好 (插出的值只和它相邻两个数据点有关...，别的数据怎么动都不影响它的插值) 缺点是在数据点上不可导 适用于曲线和波动率插值 不适用于在 Hull-White 模型下的曲线插值 (Hull-White 模型需要对曲线求二阶导) 分段线性函数连续但是不可导...，而且形状保持性不好 (插出的值和整个数据点有关，别的数据动以下都会影响它的插值) 适用于曲线的插值 分段三次样条函数连续而且二阶可导，通常称作 C2 函数。

    3.3K80

    平滑轨迹插值方法之多项式插值（附代码）

    并且，根据实际应用对于“平滑”的要求，通常会有以下不同的约束： 要求生成的参考曲线是连续的； 在1的基础上，要求参考曲线的速度是连续的； 在1和2的基础上，要参考曲线的加速度是连续的； 注意：速度是位置对时间的导数...考虑2个数据点之间插值的情况，其数学表达式为： 其中，为待确定的参数。...3.2 给定每一个点的位置信息，但中间点的速度未给定 如果我们只是通过给定一系列的位置信息（），而中间点的速度信息并未给定，整条曲线最开始的起点和最终的终点速度需要直接给定，一般为零，。...中间各个数据点的速度我们可以通过启发式方法得到，即通过求解位置对时间的导数得到，那么对于第个中间点，我们有： 其中，，表示曲线的导数或者“斜率”，为符号函数，返回值为或者。...直观上的理解也就是说，考察第个数据点，如果其导数在该点进行了符号反转，则该点速度为0，否则，该点速度为其导数。 三次多项式插值能够保证位置曲线和速度曲线是连续的，但加速度曲线不一定连续。

    3K30

    【数值计算方法（黄明游）】函数插值与曲线拟合（二）：Newton插值【理论到程序】

    插值（Interpolation）   指通过已知数据点之间的插值方法，来估计或推算出在这些数据点之间的数值。插值可以用于构建平滑的曲线或曲面，以便在数据点之间进行预测或补充缺失的数据。 2....拟合可以用于数据分析、曲线拟合、回归分析等领域。 3. 投影（Projection）   指将一个向量或一组向量映射到另一个向量空间或子空间上的过程。...P(x) = \sum_{i=0}^{n} y_i L_i(x)   通过这种方法，可以在给定的数据点上获得一个平滑的插值函数，使得在这些数据点之间的任何位置上都可以估计函数的值。...Lagrange多项式是通过将每个数据点与一个基函数相乘，并使得在其他数据点上该基函数为零来构造的。最终的插值多项式是将所有这些基函数相加得到的。...差商是一个递归定义的概念，用于计算插值多项式中的系数。差商的计算可以通过表格形式进行，其中每一列都表示不同阶数的差商，通过计算差商，可以逐步构建插值多项式。

    12810

    利用matlab实现非线性拟合（上）

    0 前言 一般而言，通过已有的数据点去推导其它数据点，常见的方法有插值和拟合。插值适用性较广，尤其是线性插值或样条插值已被广泛的应用。...其中已知函数的的表达式为y=0.03 x^4 - 0.5 x^3 + 2 x^2 - 4，在此基础上添加了一些噪声点。拟合曲线依然采用4阶进行拟合，结果如下。 ?...比如还是这个上面这个例子，阶数越多，曲线越能够穿过每一个点，但是曲线的形状与理论曲线偏离越大。所以选择最适合的才是最好的。 ? 2 线性拟合 线性拟合就是能够把拟合函数写成下面这种形式的： ?...上面这个函数够复杂吧，但是未知数满足线性拟合的要求，所以可以被非常简单的拟合出来。假设a=2.5，b=0.5，c=-1，加入随机扰动。拟合的最终效果为： ?...最终得到的拟合参数为：a=2.47，b=0.47，c=-0.66。

    2.5K30

    数据分享|R语言逐步回归模型对电影票房、放映场数、观影人数预测可视化

    下图是残差直方图，从图上可以发现， 所有点基本上是随机地分散在0周围，密度曲线近似为正态分布。...下图是残差直方图，从图上可以发现， 所有点基本上是随机地分散在0周围，密度曲线近似为正态分布。...左图是残差直方图，从图上可以发现， 所有点基本上是随机地分散在0周围，密度曲线近似为正态分布。...使用逐步回归之后的模型进行残差检验。下图是残差直方图，从图上可以发现， 所有点基本上是随机地分散在0周围，密度曲线近似为正态分布。...左图是残差直方图，从图上可以发现， 所有点基本上是随机地分散在0周围，密度曲线近似为正态分布。

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