墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
4.5w累计阅读
4.6w+平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
TemporalAdjusters.nextOrSame
/**
* 获取一个新的日期，它的值为指定日期的下一个星期几，如果当日符合，则返回当日
* @param date 指定日期
* @param dayOfWeek 星期几
* @return YYYY-MM-DD
*/
public String getNextOrSameWeekByCurrentDate(LocalDate date, DayOfWeek dayOfWeek) {
return date.with(TemporalAdjusters.nextOrSame(dayOfWeek)).toString();
}
android11-修改屏幕显示方向和触摸方向
参数0表示12点钟方向显示参数90表示3点钟方向显示参数180表示6点钟方向显示参数270表示9点钟方向显示。
深入了解Java8新特性-日期时间API之TemporalAdjusters与TemporalAdjuster
TemporalAdjusters与TemporalAdjuster的作用在于提供了一种统一的、类型安全的方式来处理日期时间的操作。在过去的版本中，Java的日期时间API主要依赖于Calendar类，但这个类在处理复杂的日期时间操作时显得不够灵活和类型安全。TemporalAdjusters的出现弥补了这一缺陷，使得日期时间操作更加简洁、易用和类型安全。 TemporalAdjusters的意义在于它为Java日期时间API注入了更多的活力，使其更加适应现代应用程序的需求。通过TemporalAdjust
LCD驱动芯片——BL55072A驱动程序
初始化子程序： START 0x7C； I2C子地址 0xEA；ICSET，软件复位芯片 0xC0；MODSET，关显示 0xF0；BLKCTL，关闪烁 0xA3；DISCTL，80Hz Line inversion，High Power mode 0xE8；ICSET，清复位bit1 STOP 显示刷新子程序： START 0x7C；I2C子地址 0xF0；BLKCTL，关闪烁 0xA3；DISCTL，80Hz Line inversion，High Power mode 0xE8或0xEC；ICSE
java8 TemporalAdjuster时间调节器的使用
TemporalAdjuster是Java 8引入的新的处理日期和时间API的一部分。 TemporalAdjuster是时间调节器，可以执行复杂的日期操作，例如，可以获得下一个星期日的日期、当月的最后一天(再也不用计算当月是28，29还是30天了)、下一年的第一天、下一个工作日等等。
Sentinel2 哨兵2数据下载方法（USGS）-史上最全讲解
本文讲述了从USGS官网下载Sentinel2的方法。主要包括USGS官网的注册和下载流程，以及选定研究区中所出现的问题、解决办法。
Win10系统内存占用异常飙升？三步排查法快速定位问题根源
本文针对Win10系统内存占用异常飙升问题，提供了一套三步排查法。首先利用任务管理器和资源监视器进行深度系统体检，定位隐形内存消耗者；其次通过干净启动和禁用非必要后台服务，揪出导致内存泄漏的第三方软件或驱动；最后进行终极深度清理，包括检查内存完整性、调整虚拟内存设置以及更新关键驱动程序，帮助用户快速恢复系统流畅运行。
java 当前时间下一周_关于Java：通过指定星期几来获取下一个日期
我需要使用日历来执行此方法，基本上我得到了星期几(1、2、3)，每个int代表星期几(星期一，星期二)不是按此顺序，但是逻辑是这样。我需要获取星期几的日期，假设今天是星期一，而用户选择Wednsesday，我需要获取下星期三的日期。我目前的逻辑是：calendar.set(Calendar.DAY_OF_WEEK, dayOfWeek);calendar.set(Calendar.HOUR_OF_...
避开这些坑！DS18B20温度读取不准、时序混乱的5个常见问题与调试方法
本文深入解析DS18B20温度传感器在应用中常见的5个问题，包括温度读取不准、时序混乱等，并提供详细的调试方法。通过硬件设计优化、精准延时实现和数据解析技巧，帮助开发者有效解决温度值跳变、初始化失败等典型问题，提升OneWire协议下的温度测量精度。
深入Java8-日期时间API：TemporalAdjusters、TemporalAdjuster类
JDK版本：11。
C语言关键字static的绝妙用途
为什么要说static妙，它确实是妙，在软件开发或者单片机开发过程中，大家总以为static就是一个静态变量，在变量类型的前面加上就自动清0了，还有就是加上static关键字的，不管是变量还是关键字，在局部变量中，变量仅限于局部可见，在全局区中，static变量或函数仅限于本文件可见，当然还有一个重要的特性被忽略了。。。。 就是static修饰的局部变量 它的数值 是上一次函数调用结
材料仿真软件：Quantum Espresso_（15）.声子与振动模式计算
通过上述步骤和代码示例，您应该能够使用 Quantum Espresso 进行声子与振动模式的计算。声子计算是材料科学研究中的重要工具，可以帮助我们更好地理解和设计材料的性能。希望本节内容对您有所帮助。
JDK8 时间管理类 - With & TemporalAdjusters
对于一些需要安排调度的应用程序来说,你通常需要计算例如"每月的第一个周二"这样的日期.TemporalAdjusters类提供了许多静态方法来进行常用的校正。 你可以将一个校正方法的结果传递给with方法.例如,你可以通过如下代码来计算某个月的第一个周二： LocalDate firstTuesday = LocalDate.of(year, month, 1) .with(TemporalAdjusters.nextOrSame(
LVGL 实战：倒计时翻页钟
环境：LVGL 9.x + PC 模拟器。每个数字做成上下两半的卡片，秒变时用绕中缝翻页：上半旧页折叠下去、下半新页展开上来，配合阴影遮罩做出立体感。从 02:00 倒计时到 0，闪一下再重置。界面文案用英文（默认字体无中文）。
localdatetime 获取天_java – 获取给定星期几的下一个LocalDateTime
无需手动进行任何计算.Returns the next day-of-week adjuster, which adjusts the date to the first occurrence of the specified day-of-week after the date being adjusted.public static void main(String[] args) {Loca...
pscad IEEE标准系统搭建说明
pscad IEEE标准系统搭建说明，包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。
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")
java temporal,java8 自定义TemporalAdjuster
有的时候，你需要进行一些更加复杂的操作，比如，将日期调整到下个周日、下个工作日，或者是本月的最后一天。这时，你可以使用重载版本的with方法，向其传递一个提供了更多定制化选择的TemporalAdjuster对象，更 加 灵 活 地 处 理 日 期看下接口定义,就一个方法@FunctionalInterfacepublic interface TemporalAdjuster {Temporal ...
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
next和nextOrSame，previous和previousOrSame区别
今天是星期五，2020-06-19 调用nextOrSame和previousOrSame返回都是今天，2020-06-19 调用previous，返回2020-06-12 调用next，返回2020-06-26 //上个星期五的日期 如果今天是星期五，则返回下周五的日期 LocalDate previousSaturdayInThisMonth = today.with(TemporalAdjusters.previous(DayOfWeek.FRIDAY)); //(往前包括当天.
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
http://www.yiibai.com/java8/java8_temporaladjusters.html
原文：http://www.yiibai.com/java8/java8_temporaladjusters.html TemporalAdjuster 是做日期数学计算。例如，要获得“本月第二个星期六”或“下周二”。 让我们来看看他们的操作。 选择使用任何编辑器创建以下java程序在 C:/> JAVA Java8Tester.java import java.tim...
java时间器,Java 日期时间调整器
Java日期时间调整器我们可能要将日期和时间调整为该月的第一个星期一或下一个星期二。我们可以使用TemporalAdjuster界面来调整日期和时间。接口有一个方法，adjustInto()，它接受一个时间并返回一个时间。TemporalAdjusters类包含返回不同类型的预定义日期调整器的静态方法。以下代码显示了如何计算2014年1月1日之后的第一个星期一：import java.time.D...
java初始时间_java求已知时间的本周，本月，本年的起始时间
有一些项目需要展示本日，本周，本月，本年的相关统计信息，这时就需要根据当前日期(或者所在系统的时间)，来确定本周本年本月的起始时间。(java8 以上版本)代码如下：package com.jdwa.utill;import java.time.DayOfWeek;import java.time.LocalDate;import java.time.LocalDateTime;import ja...
Java 8 LocalDate 获取月首月末日期：原理、实践与避坑指南
在Java开发中，日期时间处理是基础且高频的需求，尤其在报表统计、数据归档等场景，精确获取月份边界日期至关重要。Java 8引入的`java.time`包提供了全新的日期时间API，其核心类`LocalDate`采用不可变设计，确保了线程安全，并通过结构化存储年月日信息，使得日期计算高效可靠。`TemporalAdjusters`作为日期调整的工具类，提供了`firstDayOfMonth()`和`lastDayOfMonth()`等预定义调整器，能优雅地解决获取月首月末的问题，显著提升代码的可读性和健壮性
时间调节器TemporalAdjuster
序号 方法 描述 1 dayOfWeekInMonth 返回同一个月中每周的第几天 2 firstDayOfMonth 返回当月的第一天 3 firstDayOfNextMonth 返回下月的第一天 4 firstDayOfNextYear 返回下一年的第一天 5 firstDayOfYear 返...
Spring Boot日期计算实战：基于java.time封装月初月末等高频场景工具类
日期时间处理是后端开发的基础能力，尤其在涉及报表统计、定时任务和业务逻辑时，对月初、月末、上月等时间边界的计算需求极为普遍。Java 8引入的java.time包（JSR-310）以其不可变性、线程安全和清晰的API设计，成为现代Java项目处理日期时间的标准。其核心类如LocalDate、LocalDateTime以及TemporalAdjusters，为日期计算提供了强大且安全的基础支持。掌握这些API并封装成可复用的工具类，能极大提升代码的健壮性和可维护性，避免因时区、月份边界和魔法数字引发的隐蔽Bu
Java 8时间处理实战：精准计算本周、本月、本季度、本年首末日
在Java后端开发和数据分析中，日期时间处理是高频且基础的技术需求，尤其涉及按周、月、季度等周期进行数据统计与查询时，准确计算时间边界至关重要。Java 8引入的`java.time` API（JSR-310）提供了一套全新的日期时间库，其核心类如`LocalDate`具有不可变和线程安全的特性，从设计上解决了旧版`Date`和`Calendar`类的诸多缺陷。通过`TemporalAdjusters`这一时间调节器工具类，开发者能以声明式、高可读性的方式，精准地将日期调整到特定时间周期的起始或结束位置，例
使用LocalDate获取本周周一和周日
LocalDate today = LocalDate.now(); LocalDate monday = today.with(TemporalAdjusters.previousOrSame( DayOfWeek.MONDAY)); LocalDate sunday = today.with(TemporalAdjusters.nextOrSame(DayOfWeek.SUNDAY ));
java TemporalAdjuster类中的工厂方法
作用 将日期调整到下个周日、下个工作日，或者本月的最后一天 实例 public static void main(String[] args) { final LocalDate localDate = LocalDate.of(2019, 4, 20); final LocalDate date1 = localDate.with(TemporalAdjusters...
常用工具类
主要介绍几个经常会用到的工具类
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
2119
扫一扫
