@Temporal使用

简介: @Temporal使用

1.日期:

  1. @Temporal(TemporalType.DATE)
  2. @Column(name = "applyDate", nullable = false, length = 10)
  3. public Date getApplyDate() {
  4.  return applyDate;
  5. }
  6. 在页面端取值:2011-04-12 

 

2.时间:

  1. @Temporal(TemporalType.TIME)
  2. 在页面端取值:22:50:30


3.日期和时间(默认):

  1. @Temporal(TemporalType.TIMESTAMP)
  2. 在页面端取值:2011-04-1222:51:34.0


4.赋值:

  1. bo.setApplyDate(newDate());


5.MySQL数据中:

  1. `applyDate` datetime DEFAULT NULL COMMENT '订单生成时间'



目录
相关文章
|
自然语言处理 算法
SIFRank New Baseline for Unsupervised Keyphrase Extraction Based on Pre-Trained Language Model
在社交媒体上,面临着大量的知识和信息,一个有效的关键词抽取算法可以广泛地被应用的信息检索和自然语言处理中。传统的关键词抽取算法很难使用外部的知识信息。
161 0
SIFRank New Baseline for Unsupervised Keyphrase Extraction Based on Pre-Trained Language Model
|
编解码 计算机视觉
NeRF系列(3): Semantic-aware Occlusion Filtering Neural Radiance Fields in the Wild 论文解读
NeRF系列(3): Semantic-aware Occlusion Filtering Neural Radiance Fields in the Wild 论文解读
222 2
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
【论文精读】COLING 2022 -Event Detection with Dual Relational Graph Attention Networks
图神经网络(Scarselli et al, 2009)已被广泛用于编码事件检测的依赖树,因为它们可以基于信息聚合方案有效地捕获相关信息(Cao et al, 2021)。
178 0
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 数据可视化
EventGraph:Event Extraction as Semantic Graph Parsing 论文解读
事件抽取涉及到事件触发词和相应事件论元的检测和抽取。现有系统经常将事件抽取分解为多个子任务,而不考虑它们之间可能的交互。
82 0
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
SS-AGA:Multilingual Knowledge Graph Completion with Self-Supervised Adaptive Graph Alignment 论文解读
预测知识图(KG)中缺失的事实是至关重要的,因为现代知识图远未补全。由于劳动密集型的人类标签,当处理以各种语言表示的知识时,这种现象会恶化。
102 0
|
机器学习/深度学习 自然语言处理
【论文精读】COLING 2022 - DESED: Dialogue-based Explanation for Sentence-level Event Detection
最近许多句子级事件检测的工作都集中在丰富句子语义上,例如通过多任务或基于提示的学习。尽管效果非常好,但这些方法通常依赖于标签广泛的人工标注
95 0
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
Event Extraction by Answering (Almost) Natural Questions论文解读
事件抽取问题需要检测事件触发词并抽取其相应的论元。事件论元抽取中的现有工作通常严重依赖于作为预处理/并发步骤的实体识别,这导致了众所周知的错误传播问题。
129 0
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 数据挖掘
【文本分类】Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification
【文本分类】Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification
158 0
【文本分类】Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification
|
机器学习/深度学习
Time Complexity -mycodeschool
Time Complexity - why should we care? How to analyze Time Complexity? Time Complexity analysis - asymptotic notations. Time Complexity analysis -some general rules.
113 0
|
索引
对偶表示(Dual Representation)
对偶表示(Dual Representation)
129 1