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接收参数前边加一个@DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd")
@RequestMapping("/updateDate")
public String updateDate(@DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd") Date newDate) {
return "redirect:list.do";
}如果用实体类接收参数，则在Date属性上边加@DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
@DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
private Date createtime;<fmt:formatDate value="${item.createtime}" pattern="yyyy-MM-dd HH:mm:ss"/>注意：前台传过来的字符串长度不可以小于当前 pattern 格式的长度，并且保证格式一致
【向量数据库】Milvus向量数据库 ① 从入门到实战
Milvus是专为海量高维向量设计的开源数据库，支持AI搜索、图像识别、推荐系统等场景。相比传统关系型数据库（如PostgreSQL），它更高效处理语义检索、非结构化数据存储，可毫秒级响应亿级向量查询。单机场景下，推荐配置8GB内存/32GB硬盘，支持FAISS/HNSW等索引算法，支持GPU加速。本文涵盖优快云专属部署教程（CentOS脚本/配置调优），提供避坑指南与扩展资源，并对比分析与传统数据库差异。适合算法工程师、AI开发人员快速上手，附官方下载与性能测试技巧，手把手教你搭建高效向量检索系统！
后端接收日期类型_Angular发送到后端Java的请求中日期格式的问题
环境介绍我的前端使用的是Angular8(现在好像已经9了吧)，UI控件使用的是 ng-zorro-antd的一套。后端使用的是 Java8 + SpringBoot + Mybatis + MySQL我的问题发送给后端的请求中(使用post发送一个对象)有日期类型的属性(Angular中该属性的定义是：bill_date:Date;)，导致新增一行数据时出错，我在后端在控制器中打印日志，都没看到...
HCIA-Storage 存储工程师学习笔记——1. 存储技术趋势
文章目录1. 存储技术趋势1.1 数据、信息与数据存储1.2 存储技术的发展①存储架构的发展②存储介质的发展③ 接口协议的发展1.3 存储产品的发展趋势 华为HCIA-Storage认证地址：https://e.huawei.com/cn/talent/#/cert/roadmap 1. 存储技术趋势 1.1 数据、信息与数据存储 什么是数据？ 数据是对所有事物的数字表示。 数据的种类？ 结构化数据 半结构化数据 非结构化数据 数据的处理周期 数据处理是人或机器对数据进行的重组或重新排序，
对象转换为JSON字符串时,造成日期数据的格式不正确问题-JSONObject.toJSONString
JSONObject.toJSONString对象转换为JSON字符串时,造成日期数据的格式不正确问题
ESP32-P4开发板实战：从零配置VSCode环境到点亮MIPI-DSI屏幕（避坑指南）
本文详细介绍了ESP32-P4开发板在VSCode环境下的配置流程，包括SDK安装、idf_component.yml依赖管理，以及MIPI-DSI屏幕驱动的实现方法。通过实战指南帮助开发者避开常见配置陷阱，快速完成从环境搭建到屏幕点亮的全流程，适用于物联网和嵌入式开发场景。
从CT扫描到3D模型：手把手教你用NII文件在3D Slicer中重建脊柱（附Verse数据集实战）
本文详细介绍了如何利用NII文件在3D Slicer中从CT扫描数据重建脊柱3D模型的全流程，包括环境配置、数据获取、方向校准、结构分割和模型优化等关键步骤。通过Verse数据集实战演示，帮助医学从业者快速掌握医学图像处理技术，提升临床诊疗与教学效率。
springmvc 前台传日期（字符串） 后台用date接收封装失败（请求400）
springmvc 前台传日期（字符串） 后台用date接收封装失败（请求400） public int updateDbsFxxLBData(@DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd") Date operatetime) {} 接收参数前边加一个 @DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd") 如果用实体类接收参数在 属
解决VMware与Hyper-V/Device Guard冲突的实用指南
本文详细解析了VMware与Hyper-V/Device Guard冲突的根源，并提供了三种实用的解决方案：彻底关闭相关功能、通过启动配置实现选择性引导，以及使用VMware Workstation Pro的Hyper-V兼容模式。指南包含清晰的诊断步骤、操作命令和避坑建议，帮助用户根据自身需求灵活选择，实现虚拟化环境的稳定运行或高效共存。
解决如何在springMVC前台传递Date类型日期类型到后台并且回显
解决如何在springMVC前台传递Date类型日期类型到后台并且回显 参考博客： 在使用SpringMVC的时候，经常会遇到表单中的日期字符串和JavaBean的Date类型的转换，而SpringMVC默认不支持这个格式的转换，所以需要手动配置，自定义数据的绑定才能解决这个问题。 在需要日期转换的Controller中使用SpringMVC的注解@initbinder和Spring自带的W...
YOLOv13优化Faster_Block：卷积（Partial Convolution）、多层感知机（MLP）结构和残差连接
Faster_Block 代表了现代深度学习中效率与性能平衡的一个典型案例。它通过部分卷积技术巧妙地减少了计算开销，同时通过精心设计的架构保持了强大的特征学习能力。这种设计思想对于移动端部署、实时应用和大规模模型训练都具有重要意义。 未来的发展方向可能包括更智能的动态分割策略、与新兴硬件的深度适配，以及与其他先进技术（如自注意力机制、神经架构搜索等）的结合。Faster_Block 的成功展示了在深度学习领域，创新往往来自于对问题本质的深刻理解和巧妙的工程实现。
ardupilot 方向余弦矩阵/旋转矩阵的理解
本节主要记录自己对ardupilot中用到的方向余弦矩阵/旋转矩阵的理解，欢迎批评指正，有些资料参考网上写的比较好的资料，免得查找资料麻烦。旋转矩阵的坐标理解：表示从旋转矩阵的下标的坐标系的坐标变换到上标表示的坐标系坐标下。旋转矩阵的坐标系理解：表示从旋转矩阵的上标的坐标系变换到下标表示的坐标系下。从旋转矩阵的投影更好理解，比如下面旋转矩阵的第一行是左边坐标系的第一维分量在右边坐标系的投影。
SpringMVC在后台获取前台输入的时间
前台: 后台: @ModelAttribute Date date 报404，类型不匹配 1. springmvc中前台Date类型直接传到后台需要添加一个时间属性编辑器 @InitBinder public void initBinder(ServletRequestDataBinder bin) { SimpleDateFormat sdf =
Marvell 88Q6113 如何制作一个完整的量产固件88Q6113_flash.bin并进行烧录
本章节介绍如何基于Marvell工具链，制作一个完整的量产固件88Q6113_flash.bin，集成用户自定义的配置文件 config.bin，用于88Q6113的Flash烧录。注：Marvell 88Q5072 与 Marvell 88Q6113 的配置流程是一样的。
Java springMVC前端传入字符串、后台接收Date的错误解决
今天在一个基于SSM的项目里出现以下报错 Cannot convert value of type [java.lang.String] to required type [java.util.Date] for property 'xxx': no matching editors or conversion strategy found 报错内容大概理解，就是前端输入给后台的是一个...
Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10
英文版 Outlook Express6.0， 兼容Win7/Win10/WinXP，解压就可用。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
工作中使用到的单词（软件开发）
１．エイリアス alias 别名 powershell使用 get-help 命令时，会得到与此命令 相关（别名）的命令 ２．プロキシ proxy 代 理 ３．プロモート promote 促进，提升 开发的系统新功能上线发布，有时会使用到这个词，比如 STプロモート 还有使用リリース这个词的。比如STリリース。个人认为两者含义相同。 ４．見逃し み................................................................
Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf
作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...
spring mvc前台时间字符串到后台Date的转换
无意中发现对于时间字符串转Date类，根本不用自己去写转换类，spring mvc已经实现了该功能，还是基于注解的，轻松省事，使用org.springframework.format.support.FormattingConversionServiceFactoryBean 之后，只要在vo里加注解就行了 Java代码 @DateTimeFormat(patte
jre9下载 jdk9
(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】
spring mvc 后台只接收String类型，所以需要对日期类型处理
一、只需要在方法中加入 @InitBinder protected void initBinder(WebDataBinder binder) { SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"); binder.registerCustomEditor(Date.cla
SpringMVC从前端接收一个日期类型（Date）
<a href="account/deleteAccount?date=2018-01-01">根据日期删除账户</a> （1） @RequestMapping("/deleteAccount") public String deleteAccount(String date) { System.out.println("删除了账户。。。。"+date); return "success"; } （2） @RequestMapping("/deleteAccount") publi
@requestbody接收json参数 映射到 实体类中 Date（时间日期）类型转换问题
前台ajax提交, 后台@requestbody接收json参数 映射到 实体类中 Date（时间日期）类型转换问题(在字段上面加上两个注解即可)date类型字段的序列化和反序列化 @JsonFormat(pattern = "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSZ", locale = "zh", timezone = "GMT+8")1.pattern 指定转化的格式SSSZ(S...
springmvc接收日期参数转换
一、InitBinder绑定：对于当前controller有效 @InitBinder public void init(WebDataBinder binder) { binder.registerCustomEditor(Date.class, new CustomDateEditor(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"), true)); ...
Springmvc提交日期类型参数
转自：https://blog.youkuaiyun.com/qq_14952009/article/details/46651927 背景介绍 在springmvc框架中，前台传入到后台的form会经过springmvc自动封装到pojo类中，后台接受的时候可以在参数内直接接受这个java类。 传参 通常情况下，前台的表单的类型诸如int,string等，都会根据pojo中字段的...
springMVC前台传递日期类型到后台
在使用SpringMVC的时候，经常会遇到表单中的日期字符串和JavaBean的Date类型的转换，而SpringMVC默认不支持这个格式的转换，所以需要手动配置，自定义数据的绑定才能解决这个问题。 在需要日期转换的Controller中使用SpringMVC的注解@initbinder和Spring自带的WebDateBinder类来操作。 WebDataBinder是用来绑定请求参数到指定的
@requestBody:Spring MVC对Json字符串参数的处理(坑)
@requestBody标签 优势:简单实现对Json字符串的解析,并将结果注入到JavaBean中@RequestMapping("/addUser") @ResponseBody public Object addUser(@RequestBody User user){ //addUser return true; }缺点: 1:Json字符串不能包含多余的信息 2:Json
解决springMVC不能识别Date的方法
因为springmvc不能自动识别date类型，所以有如下两种方式: 1.在实体类的date属性上面加注解@DateTimeFormat(pattern = "格式") 例子: @DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd") private Date createtime; 2.写一个自定义类型转换器 第一步: 即要创建一个转换类型的类...
springmvc 接收字符串的Date 方法及返回字符串类型DATE给前端
前端发过来的date类型数据 接收不了 也不行 后来发现一个单个 date配的方法 @DateTimeFormat(pattern="yyyy-MM-dd HH:mm:ss") 就可以了 @JsonFormat(pattern="yyyy-MM-dd HH:mm:ss",timezone = "
springMVC 在controller中将参数封装成对象--日期格式处理问题
核心思想 写一个自定义的类，继承java.text.SimpleDateFormat，自己处理两种日期的格式package com.momfo.manger.util;import java.text.AttributedCharacterIterator; import java.text.DateFormatSymbols; import java.text.FieldPosition; im
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