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mol.bdate = dateMB;把这段代码将类型string隐式转换为dateTime

时间: 2024-05-03 20:16:53 浏览: 123
可以使用DateTime.Parse()或DateTime.ParseExact()方法将字符串转换为DateTime类型,然后再将其赋值给mol.bdate。例如: ``` string dateMBStr = "2022-05-12"; DateTime dateMB = DateTime.Parse(dateMBStr); mol.bdate = dateMB; ``` 或者,如果你知道字符串的确切格式,可以使用DateTime.ParseExact()方法: ``` string dateMBStr = "05/12/2022"; DateTime dateMB = DateTime.ParseExact(dateMBStr, "MM/dd/yyyy", CultureInfo.InvariantCulture); mol.bdate = dateMB; ``` 注意,如果字符串的格式不正确,这些方法可能会抛出异常。因此,在转换之前,最好先验证字符串是否符合预期格式。
相关问题

mol = new Ctl.Model.beonduty();//排班信息表 mol.bdate = dateMB;

这段代码看起来是用 JavaScript 语言编写的,它创建了一个名为 `mol` 的变量,并将一个 `Ctl.Model.beonduty()` 对象赋值给它。这个对象似乎代表了排班信息表。然后,它设置了 `mol` 对象的 `bdate` 属性为 `dateMB` 变量的值。这里的 `dateMB` 变量可能是日期类型的数据,用于指定排班信息表的某个日期。

--請假開始區間 SELECT @bDate = CONVERT(VARCHAR(20), @bDate, 111) + ' 07:20:00' --請假開始日期 SELECT @eDate = CONVERT(VARCHAR(30), @eDate, 111) + ' 07:20:00' --請假結束日期 --SELECT @bDate = CONVERT(VARCHAR(20), dateadd(month,-1,@bDate) ,111) + ' 07:20:00' --SELECT @eDate=CONVERT(VARCHAR(30), dateadd(month,-1,@eDate), 111) + ' 08:00:00' print @bDate print @eDate --Declare @bDate varchar(20)='2024-03-21' ,@eDate varchar(20)='2024-04-21' ------------ 存入原始數據 INSERT INTO #Temp select distinct T1.Prenum 請假單號, UPPER(T1.EmpId) 員工編號, T4.UnitId 部門, T5.Parameterid_new 假別, replace(left(convert(varchar(20),T1.FromTime,120),16),'-','/') 請假起始時間,replace(left(convert(varchar(20),T1.ToTime,120),16),'-','/') 請假訖止時間, T1.PreReason 請假原因 from [SAL_ERP].HR.dbo.PEmpPresentCond T1, [SAL_ERP].HR.dbo.PresentMain T2, [SAL_ERP].HR.dbo.EmpBas T3, [SAL_ERP].HR.dbo.CompanyStruct T4, [SAL_ERP].HR.dbo.HCP_Parameter T5 where T1.PreNum=T2.PreNum and T1.EmpId=T3.EmpId and T3.UnitId=T4.UnitId and T1.Presentid=T5.Parameterid_new and T1.FromTime between @bDate and @eDate and T2.status='2' and T5.Parametertype='HRBF206' order by 請假起始時間,請假單號 exec('begin hcp.dodecrypt;end;') at SAL_HCPPROD;----插入請假資料要先解密 20240902 --HCP請假資料ACTIVE_ select * into #HCP from openquery(SAL_HCPPROD,'select COMPANY_ID,FLOWINS_SEQ,EMP_ID,ABSENCE_ID,BEGIN_TIME,END_TIME,CDAY from hcp.FL_ABSENCE_TW_V ') where --COMPANY_ID='3914' and BEGIN_TIME between @bDate and @eDate delete t1 from #Temp t1,#HCP t2 where t1.Empid=t2.EMP_ID and t1.PresentId=t2.ABSENCE_ID and t1.FromTime=t2.BEGIN_TIME and t1.ToTime=t2.END_TIME and t1.Prenum=t2.FLOWINS_SEQ -- --過濾已經拋轉成功的數據 --DELETE T2 from PresentToHCP_Log T1,#Temp T2 --where (T1.Result='Y' and T1.Prenum=T2.Prenum and T1.Empid=T2.Empid --and T1.Unitid=T2.Unitid --and T1.PresentId=T2.PresentId and T1.FromTime=T2.FromTime and T1.ToTime=T2.ToTime) --select distinct ErrorMsg from PresentToHCP_Log where Result<>'Y' DECLARE @Result VARCHAR(2)='', --拋轉結果 @Total INT=0, --總筆數 @OK INT=0, --成功筆數 @NG INT=0 --失敗筆數

<think>嗯,我现在需要分析用户提供的这段SQL代码,并解释它的功能,特别是关于“请假开始区间”的部分。让我先仔细阅读一下代码,理解每个部分的作用。 首先,代码开头有两个SELECT语句,将@bDate和@eDate变量转换为特定格式的日期时间字符串,比如将日期部分加上'07:20:00'的时间。例如,如果@bDate是2024-03-21,转换后会变成2024/03/21 07:20:00。接下来是两个被注释掉的SELECT语句,它们对日期进行了月份减一的操作,但用户可能暂时不需要关注这部分,因为已经被注释掉了。然后打印这两个变量,可能是为了调试或记录。 然后,代码将数据插入到#Temp临时表中,从多个HR相关的表中联合查询,筛选出在@bDate到@eDate时间范围内的请假记录,并按起始时间和单号排序。这里用到了表连接,条件包括时间范围、状态为'2',以及特定的参数类型'HRBF206',可能代表请假类型。 接着执行一个远程存储过程exec('begin hcp.dodecrypt;end;') at SAL_HCPPROD;,这可能是为了解密数据,确保在插入请假数据前数据是可读的。然后将HCP系统的请假数据通过openquery导入到另一个临时表#HCP中,同样筛选出在@bDate到@eDate之间的记录。 接下来,删除#Temp中与#HCP重复的数据,即已经存在于HCP系统的请假记录,避免重复处理。这里使用了delete语句,通过多个字段进行匹配,如员工ID、请假类型、开始和结束时间等。 之后的部分被注释掉了,可能原本是要根据日志表PresentToHCP_Log删除已成功处理的记录,但当前未启用。最后声明了几个变量来存储处理结果,如总笔数、成功和失败数。 需要确认的是,用户提供的代码主要是处理请假数据的抽取和去重,确保将未同步到HCP系统的请假记录插入到临时表中,排除已存在的记录。可能用于数据同步或报表生成,确保数据的准确性和唯一性。 在解释时,需要分步骤说明每个部分的功能,特别是日期处理、数据插入、去重逻辑以及远程解密过程。同时要注意代码中的注释和可能存在的潜在问题,比如时间格式转换是否正确,是否存在时区问题,以及跨服务器查询的性能影响等。</think>让我们逐步分析这段SQL代码的功能和执行流程,重点关注"请假开始区间"的处理: $@bDate$ 和 $@eDate$ 的处理: 1. 初始转换:将传入的日期参数转换为`YYYY/MM/DD 07:20:00`格式 $$@bDate = CONVERT(VARCHAR(20), @bDate, 111) + ' 07:20:00'$$ $$@eDate = CONVERT(VARCHAR(30), @eDate, 111) + ' 07:20:00'$$ 这里使用样式代码`111`实现`YYYY/MM/DD`格式,统一设置时间为07:20:00 2. 调试输出:通过`print`语句输出处理后的日期值 数据抽取阶段: 3. 原始数据存入临时表 `#Temp` - 从HR系统多个关联表(`PEmpPresentCond`、`PresentMain`等)抽取数据 - 关键条件: - 时间范围:`T1.FromTime between @bDate and @eDate` - 状态过滤:`T2.status='2'`(可能表示已批准的请假单) - 参数类型:`Parametertype='HRBF206'`(特定类型的请假) 数据解密处理: 4. 执行远程解密: $$exec('begin hcp.dodecrypt;end;') at SAL_HCPPROD;$$ 通过链接服务器`SAL_HCPPROD`调用解密存储过程,确保后续能读取加密数据 HCP系统数据比对: 5. 获取HCP系统请假记录: ```sql select * into #HCP from openquery(SAL_HCPPROD,'...') where BEGIN_TIME between @bDate and @eDate ``` 使用`openquery`跨服务器查询HCP生产环境的请假视图 数据去重逻辑: 6. 删除重复记录: ```sql delete t1 from #Temp t1,#HCP t2 where t1.Empid=t2.EMP_ID and t1.PresentId=t2.ABSENCE_ID and t1.FromTime=t2.BEGIN_TIME and t1.ToTime=t2.END_TIME and t1.Prenum=t2.FLOWINS_SEQ ``` 通过5个字段精确匹配,排除已存在于HCP系统的记录 最终结果处理: 7. 声明结果变量: ```sql DECLARE @Result VARCHAR(2)='', --拋轉結果 @Total INT=0, --總筆數 @OK INT=0, --成功筆數 @NG INT=0 --失敗筆數 ``` 主要功能总结: 这是一个请假数据同步程序,主要实现: 1. 标准化时间区间:统一请假时间起止点为07:20:00 2. 抽取指定时间段的原始请假数据 3. 与目标系统(HCP)进行数据比对 4. 排除已同步数据,保留待处理记录 5. 准备进行后续的数据传输操作(实际传输逻辑未展示) 潜在注意事项: - 时间标准化处理可能导致原始数据时间点偏移 - 跨服务器查询(SAL_HCPPROD)可能存在性能瓶颈 - 硬编码时间'07:20:00'需要确认是否符合业务规则 - 参数类型HRBF206的具体含义需要参考系统文档确认
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# 读取组信息(新增代码) df_group = pd.read_csv('项目-组.csv') df_group = df_group.drop_duplicates(subset='PMNameMsg', keep='first') # 合并数据(新增代码) merged_data = pd.merge( merged_data, df_group[['PMNameMsg', '组名', '组长']], on='PMNameMsg', how='left' ) # 处理工期列中的"协商"文本(替换为0) merged_data['工期'] = pd.to_numeric(merged_data['工期'].replace('协商', -999), errors='coerce').fillna(-999) # # 处理空值 # merged_data['GongQiHuanBan'] = merged_data['GongQiHuanBan'].fillna(0) # 新增日期列转换 merged_data['HuanBanDate'] = pd.to_datetime(merged_data['HuanBanDate'], errors='coerce') merged_data['HuanBanReDate'] = pd.to_datetime(merged_data['HuanBanReDate'], errors='coerce') # 日期格式转换 merged_data['SADate'] = pd.to_datetime(merged_data['SADate']) merged_data['UpdateTime'] = pd.to_datetime(merged_data['UpdateTime']) holidays = [ # 元旦(不调休) '2025-01-01', # 周三 # 春节(调休2天) '2025-01-28', '2025-01-29', '2025-01-30', '2025-01-31', '2025-02-01', '2025-02-02', '2025-02-03', '2025-02-04', # 1.28(除夕)-2.4 # 清明节(不调休) '2025-04-04', '2025-04-05', '2025-04-06', # 周五-周日 # 劳动节(调休1天) '2025-05-01', '2025-05-02', '2025-05-03', '2025-05-04', '2025-05-05', # 周四-周一 # 端午节(不调休) '2025-05-31', '2025-06-01', '2025-06-02', # 周六-周一 # 中秋节+国庆节(调休2天) '2025-10-01', '2025-10-02', '2025-10-03', '2025-10-04', '2025-10-05', '2025-10-06', '2025-10-07', '2025-10-08' # 周三-下周三 ] holiday_dates = pd.to_datetime(holidays) # 新增调休工作日列表(转换为日期格式) workdays_adjustment = [ '2025-01-26', # 周日补春节 '2025-02-08', # 周六补春节 '2025-04-27', # 周日补劳动节 '2025-09-28', # 周日补国庆 '2025-10-11' # 周六补国庆 ] adjustment_dates = pd.to_datetime(workdays_adjustment) # 转换日期格式 def calculate_workdays(start_date, end_date): # 处理未结案情况 end_date = end_date if pd.notnull(end_date) else pd.Timestamp.now() # 生成日期序列 date_range = pd.date_range(start=start_date.normalize(), end=end_date.normalize(), freq='D') # 修改过滤条件(增加调休判断) workdays = [date for date in date_range if ( (date.weekday() < 5) or # 常规工作日 (date in adjustment_dates) # 调休补班日 ) and (date not in holiday_dates) # 排除法定假日 ] return len(workdays) def compute_huanban_days(row): start = row['HuanBanDate'] if pd.isnull(start): return 0 end = row['HuanBanReDate'] if pd.notnull(row['HuanBanReDate']) else pd.Timestamp.now() if start > end: return 0 return calculate_workdays(start, end) merged_data['GongQiHuanBan'] = merged_data.apply(compute_huanban_days, axis=1) # 计算总工期 merged_data['总工期'] = merged_data['工期'] + merged_data['GongQiHuanBan'] # 计算实际工作日 merged_data['实际工作日'] = merged_data.apply( lambda x: calculate_workdays(x['SADate'], x['UpdateTime']), axis=1 ) # 判断超时 merged_data['是否超时'] = '否' merged_data['超时天数'] = 0 mask = merged_data['实际工作日'] > merged_data['总工期'] merged_data.loc[mask, '是否超时'] = '是' merged_data.loc[mask, '超时天数'] = merged_data['实际工作日'] - merged_data['总工期']StatusName为案件状态,当状态=办结或者=发件时,案件为已完成;等于其他情况,案件为正在办件。组名用来分组。是否超时列,存储了是和否。以程序查询时间开始,往前获取5个工作日,统计SADate在这个时间范围内的案件个数,为本周案件总数以组统计;并根据案件状态,分别统计本周已完成和正在处理的案件数量;根据是否超时,为是的,分组本周统计各组超时案件数量

def calculate_workday(): server = '100.20.00.10' database = 'D' username = '000' password = '@000' port = '1433' # 连接数据库并执行查询 conn = pymssql.connect(server, user=username, password=password, database=database, port=port) query ="SELECT * FROM DLCH.dbo.CH_MainDt WHERE ((YWNRId >= 1 AND YWNRId <= 41) OR (YWNRId >= 85 AND YWNRId <= 97)) ORDER BY CreateTime" # 获取查询结果,将结果写入df csv_data = pd.read_sql_query(query, conn) # 关闭数据库连接 conn.close() # 保证需要参与计算工期的列为数值 columns_to_convert = ['paraInt1', 'paraInt2', 'paraInt3', 'paraFloat1', 'paraFloat2', 'paraFloat5'] for column in columns_to_convert: csv_data[column] = pd.to_numeric(csv_data[column], errors='coerce') # 判断工期和工作量并将结果存入新的列中 def cal_workday(csv_data): csv_data['工期'] = '-999' csv_data['工作量'] = '' csv_data['工作量'] = csv_data['工作量'].astype(str) # 转化成字符串形式 # 处理 YWNRId=7 mask_7 = (csv_data['YWNRId'] == 7) & (csv_data['paraFloat1'].notna()) csv_data.loc[mask_7, '工期'] = csv_data.loc[mask_7, 'paraFloat1'].apply( lambda x: 7 if x <= 50000 else min(7 + 2 * math.ceil((x - 50000) / 50000), 25) ) # YWNRId=85 csv_data.loc[csv_data['YWNRId'] == 85, '工期'] = 3 # YWNRId=11, csv_data.loc[csv_data['YWNRId'] == 11, '工期'] = 10 csv_data = cal_workday(csv_data) csv_data.to_csv('计算结果.csv', index=False, encoding='utf_8_sig') # 执行主函数 calculate_workday()代码为计算工期的函数,调用此函数,并利用输入的查询日期,计算案件是否超时,超时了多久。计算规则:查询的日期-(收件登记时间+工期(工作日)+节假日+缓办案件时间)=剩余天数(工作日)大于等于0,未超时;<0,超时

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根据提供的文件信息,我们可以提取以下知识点: 1. 网站建设意向表概念: 网站建设意向表是指在网站开发过程中,客户或项目负责人填写的一份表单,用以明确表达网站建设的需求、目标、功能、风格偏好等关键信息。它是项目开发前期沟通的载体,确保开发团队能够准确理解客户需求并据此进行网站设计和功能实现。 2. 美化版的含义: 美化版通常指的是对原有产品、设计或界面进行视觉上的改进,使之更加吸引人和用户体验更佳。在网站建设的上下文中,美化版可能指对网站的设计元素、布局、色彩搭配等进行更新和优化,从而提高网站的美观度和用户交互体验。 3. 代码和CSS的优化: 代码优化:指的是对网站的源代码进行改进,包括但不限于提高代码的执行效率、减少冗余、提升可读性和可维护性。这可能涉及代码重构、使用更高效的算法、减少HTTP请求次数等技术手段。 CSS优化:层叠样式表(Cascading Style Sheets, CSS)是一种用于描述网页呈现样式的语言。CSS优化可能包括对样式的简化、合并、压缩,使用CSS预处理器、应用媒体查询以实现响应式设计,以及采用更高效的选择器减少重绘和重排等。 4. 网站建设实践: 网站建设涉及诸多实践,包括需求收集、网站规划、设计、编程、测试和部署。其中,前端开发是网站建设中的重要环节,涉及HTML、CSS和JavaScript等技术。此外,还需要考虑到网站的安全性、SEO优化、用户体验设计(UX)、交互设计(UI)等多方面因素。 5. 文件描述中提到的威海卫国旅游网: 威海卫国旅游网可能是一个以威海地区旅游信息为主题的网站。网站可能提供旅游景点介绍、旅游服务预订、旅游攻略分享等相关内容。该网站的这一项目表明,他们关注用户体验并致力于提供高质量的在线服务。 6. 文件标签的含义: 文件标签包括“下载”、“源代码”、“源码”、“资料”和“邮件管理类”。这些标签说明该压缩文件中包含了可以下载的资源,具体内容是网站相关源代码以及相关的开发资料。另外,提到“邮件管理类”可能意味着在网站项目中包含了用于处理用户邮件订阅、通知、回复等功能的代码或模块。 7. 压缩文件的文件名称列表: 该文件的名称为“网站建设意向表 美化版”。从文件名称可以推断出该文件是一个表单,用于收集网站建设相关需求,且经过了视觉和界面的改进。 综合上述内容,可以得出结论,本表单文件是一个为特定网站建设项目设计的需求收集工具,经过技术优化并美化了用户界面,旨在提升用户体验,并且可能包含了邮件管理功能,方便网站运营者与用户进行沟通。该文件是一份宝贵资源,尤其是对于需要进行网站建设或优化的开发者来说,可以作为参考模板或直接使用。
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【FPGA设计高手必读】:高效除法的实现与基2 SRT算法优化

# 1. FPGA设计中的高效除法基础 ## 为何高效除法在FPGA设计中至关重要 在数字电路设计领域,尤其是在现场可编程门阵列(FPGA)中,高效的除法器设计对于实现高性能运算至关重要。由于除法运算相对复杂,其硬件实现往往涉及大量的逻辑门和触发器,消耗的资源和执行时间较多。因此,开发者必须设计出既高效又节省资源的除法器,以适应FPGA设计的性能和资源限制。此外,随着应用领域对计算速度和精度要求的不断提升,传统算法无法满足新需求,这就推动了高效除法算法的研究与发展。 ## 高效除法实现的挑战 实现FPGA设计中的高效除法,面临着诸多挑战。首先,除法操作的固有延迟限制了整体电路的性能;其