不知道大家有没有遇到过这样的问题,在ACCESS数据库中 使用 参数 化查询或者更新记录时,如果遇到DateTime类型就会 出错 。根据孟子E章所说是因为这可能是C#中的日期类型无法直接转换成Access中的日期类型OleDbType.DBDate所致。他的 解决方案 。 但如果我们
不知道大家有没有遇到过这样的问题,在ACCESS数据库中使用参数化查询或者更新记录时,如果遇到DateTime类型就会出错。根据孟子E章所说是因为“这可能是C#中的日期类型无法直接转换成Access中的日期类型OleDbType.DBDate所致”。他的解决方案。
但如果我们把参数类型改成OleDbType.DBDate,那么接着而来的问题就是dotNet的DateTime类型的时间部分将无法保存到ACCESS数据库中了。
这个问题我始终无法解决,唯一的办法就是直接写在SQL语句中,如“#1997-10-10 2:20:20#”。
大家有办法使用参数类型保存完整的DateTime吗?一起来讨论一下吧。

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今天的主角,是一对AI界相爱相杀的老冤家:Yann LeCun和Gary Marcus在正式讲述这一次的「新仇」之前,我们先来回顾一下,两位大神的「旧恨」。LeCun与Marcus之争Facebook首席人工智能科学家和纽约大学教授,2018年图灵奖(Turing Award)得主杨立昆(Yann LeCun)在NOEMA杂志发表文章,回应此前Gary Marcus对AI与深度学习的评论。此前,Marcus在杂志Nautilus中发文,称深度学习已经「无法前进」Marcus此人,属于是看热闹的不

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日前,美国西北大学工程师开发出有史以来最小的遥控步行机器人,它以一种小巧可爱的螃蟹形式出现。这种微小的“螃蟹”机器人宽度只有半毫米,可以弯曲、扭曲、爬行、行走、转弯甚至跳跃,无需液压或电力。IT之家了解到,相关研究成果发表在《科学・机器人》上。据介绍,这种机器人是用形状记忆合金材料所制造的,然后可以变成所需的形状,当你加热后又会变回原来的形状,而热量消失时可以再次弹回变形时的样子。据介绍,其热量是由激光所带来的。激光通过“螃蟹”加热合金,但因为它们非常小,所以热量传播非常快,这使得它们的响应速度

近几年,自我博弈中的强化学习已经在围棋、国际象棋等一系列游戏中取得了超人的表现。此外,自我博弈的理想化版本还收敛于纳什均衡。纳什均衡在博弈论中非常著名,该理论是由博弈论创始人,诺贝尔奖获得者约翰 · 纳什提出,即在一个博弈过程中,无论对方的策略选择如何,当事人一方都会选择某个确定的策略,则该策略被称作支配性策略。如果任意一位参与者在其他所有参与者的策略确定的情况下,其选择的策略是最优的,那么这个组合就被定义为纳什均衡。之前就有研究表明,自我博弈中看似有效的连续控制策略也可以被对抗策略利用,这表明

由于可以做一些没训练过的事情,大型语言模型似乎具有某种魔力,也因此成为了媒体和研究员炒作和关注的焦点。当扩展大型语言模型时,偶尔会出现一些较小模型没有的新能力,这种类似于「创造力」的属性被称作「突现」能力,代表我们向通用人工智能迈进了一大步。如今,来自谷歌、斯坦福、Deepmind和北卡罗来纳大学的研究人员,正在探索大型语言模型中的「突现」能力。解码器提示的 DALL-E神奇的「突现」能力自然语言处理(NLP)已经被基于大量文本数据训练的语言模型彻底改变。扩大语言模型的规模通常会提高一系列下游N

分子是维持物质化学稳定性的最小单位。对分子的研究,是药学、材料学、生物学、化学等众多科学领域的基础性问题。分子的表征学习(MolecularRepresentationLearning)是近年来非常热门的方向,目前可分为诸多门派:计算药学家说:分子可以表示为一串指纹,或者描述符,如上海药物所提出的AttentiveFP,是这方面的杰出代表。NLPer说:分子可以表示为SMILES(序列),然后当作自然语言处理,如百度的X-Mol,是这方面的杰出代表。图神经网络研究者说:分子可以表示为一个图(G

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