如果时间字段是timestamp类型：
UPDATE TABLE SET COLUMN_START_TIME = to_timestamp(to_CHAR(sysdate,'YYYY-MM-DD')||to_char(COLUMN_START_TIME,'hh24:mi:ss'),'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss');
如果时间字段是Date类型：
UPDATE TABLE SET COLUMN_START_TIME = to_date(to_CHAR(sysdate,'YYYY-MM-DD')||to_char(COLUMN_START_TIME,'hh24:mi:ss'),'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss');
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# 压缩文件中包含： 中文-英文对照文档 jar包下载地址 Maven依赖 Gradle依赖 源代码下载地址 # 本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明： ·本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； ·不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件；
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如因版本过旧，测试过程中有任何问题可联系作者获取最新版本，可提供私有化部署API。 1、集装箱箱号OCR识别技术实现流程 (1)图像预处理 目标检测：使用启智畅想模型定位集装箱区域，缩小处理范围。 角度矫正：通过透视变换（如霍夫变换检测边缘）校正倾斜或扭曲的箱号。 图像增强：灰度化、二值化、去噪、对比度调整等，提升文本可读性。 (2)字符区域定位 字符检测：基于深度学习的文本检测模型定位箱号区域。 区域筛选：根据集装箱号长度（11字符）和排列规则筛选候选区域。 (3)字符识别 端到端方法：使用网络神经以及深度学习模型直接识别字符序列，避免传统分割步骤。 字符分割：投影法、连通域分析或U-Net分割粘连字符。 字符识别：训练CNN分类模型，支持数字以及大小写字母（0-9,A-Z，排除部分易混字符如I和1/O和0）。 (4)校验码验证 校验码比对：将识别的前10位转换为ISO6346标准数值，按权重计算并与OCR结果比对。 校验机制：若校验失败，触发重新识别或人工复核。 2、集装箱箱号OCR识别技术的多场景应用 复杂环境：应对光照不均、污渍、锈蚀、反光等干扰。 特殊字体：集装箱号的特殊字体（如OCR-B字体）需针对性训练。 3.数据集与训练 数据收集：自建数据集。 数据增强：模拟真实场景的噪声、模糊、旋转、仿射变换等。 算法迭代：基于预训练模型（如ImageNet）微调，提升训练效率，通过在线学习更新集装箱箱号OCR识别模型，适应新字体或环境变化。 4.评估指标 字符级准确率：99.9%以上 校验码通过率：99.9%以上 推理速度（FPS)：毫秒级识别 通过结合深度学习的集装箱箱号OCR识别技术与规则校验，集装箱号OCR识别系统可达到高精度与高可靠性，广泛应用于物流追踪、海关通关和智能港口管理等场景
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