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我也要
Firstly I use @JsonFormat to format a date which was selected from the database, like this:
@JsonFormat(shape= JsonFormat.Shape.STRING, pattern="yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
private Date createTime;
Then I realized that the return value to the front end is wrong(it is different from the value of the database), so I added time zone, like this:
@JsonFormat(locale = "zh", timezone = "GMT+8", pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
private Date createTime;
Problem solved!
告别Godot默认编辑器：手把手教你用VSCode配置C#开发环境（附中文注释避坑指南）
本文详细介绍了如何将VSCode配置为Godot引擎的C#开发环境，提升游戏开发效率。从环境准备、扩展配置到解决中文编码问题，提供完整的避坑指南和高级调试技巧，帮助开发者充分利用VSCode的智能补全和调试功能，打造高效工作流。
@JsonFormat 使用方法
@JsonFormat
飞控算法-姿态解算之互补滤波
飞控乱入之姿态解算 姿态解算是通过读取各个传感器的数据进行融合最终得到当前飞行器的姿态，姿态通常用Euler角（Roll-Pitch-Yaw）来表示 姿态解算框架 姿态解算的数据源可来自于陀螺仪或加速度计，他们分别都可以得到当前姿态，但实际上他们都有各自的传感器性能的优缺点，需要取长补短，进行数据融合才能得到真实的姿态，这种方法简称 互补滤波 算法 传感器特性 互补滤波 姿态解...
详细分析Java中的@JsonFormat注解和@DateTimeFormat注解
主要用于控制如何将 Java 对象中的日期时间格式化为 JSON 输出（即从后端到前端的格式化） 适用于序列化和反序列化 JSON 数据，通常用在实体类中的日期字段上 主要用于将前端传来的日期时间字符串转换为 Java 对象（即从前端到后端的解析） 适用于处理 Web 请求中的日期时间参数，通常与 @RequestParam、@PathVariable、@RequestBody 等注解结合使用。
手把手教你用NetToPLCsim搭建西门子S7-1200仿真环境（附避坑指南）
本文详细指导如何利用NetToPLCsim与PLCSIM搭建西门子S7-1200仿真环境，实现无硬件条件下的PLC程序测试与上位机通信开发。内容涵盖软件选型、环境部署、关键参数配置及通信测试，并重点提供了连接失败、数据读写错误等常见问题的深度避坑指南，帮助工程师高效构建可靠的虚拟调试工作流。
Unity集成阿里Qwen2.5-Omni全模态大模型实战：语音交互与多模态AI开发指南
本文详细介绍了在Unity中集成阿里Qwen2.5-Omni全模态大模型的实战指南。通过C#脚本开发，实现语音交互、图像分析等多模态AI功能，涵盖API调用、音频处理、流式响应解析等核心步骤，为游戏、虚拟人等Unity应用提供沉浸式智能交互解决方案。
SpringBoot - @JsonFormat注解详解
@JsonFormat注解是一个时间格式化注解，用于格式化时间。 比如存储在MYSQL中的数据是dateTime类型，将数据获取以后封装到实体类中的时候，就会变成英文的时间格式(Wed Jul 27 02:26:43 CST 2022)，而不是yyyy-MM-dd HH:mm:ss格式的时间(2022-07-27 02:26:43)，@JsonFormat注解就可以解决这个问题。......
OpenHarmony实战开发-如何实现文件分布式同步编辑
在分布式文件场景中，分布式设备管理包含了分布式设备搜索、分布式设备列表弹窗、远端设备拉起三部分。首先在分布式组网内搜索设备，然后把设备展示到分布式设备列表弹窗中，最后根据用户的选择拉起远端设备。两台设备组网的分布式场景是工作中常常需要的。这样的分布式场景有助于加快工作效率，减少工作中的冗余，本例将为大家介绍如何实现上述功能。 (2)订阅分布式数据变化：通过this.distributedObject.on(‘status’, this.statusCallback)监听分布式数据对象的变更。
@JsonFormat 和 @DateTimeFormat 时间格式化注解详解（不看血亏）
前后数据交互过程中，Date类型的数据经常会出现类型映射转换的错误，为了达到业务的目标时间格式，通常会使用@JsonFormat 和 @DateTimeFormat，但是这两者有什么区别呢？ 目录一、示例代码 一、示例代码 先准备一个简单POJO，拥有Date类型的成员变量： @Data public class DateEntity { @JsonFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss", timezone = "GMT+8") // @DateT.
《哥谭神话-工程篇》01.Palantir 平台架构解析-混乱数据如何转化唯一真相源？
Palantir 平台的架构哲学可以概括为将洞察落地为行动，其核心是将“获取唯一真相”能力深度嵌入现有的、复杂的工作流程中，成为提升运营效率和决策质量的倍增器。
告别JTAG！用Artix-7和SPI Flash实现FPGA远程升级的保姆级教程
本文详细介绍了如何利用Artix-7 FPGA和SPI Flash实现FPGA远程升级（OTA）的完整方案。通过硬件连接、Vivado工程配置和STM32模拟更新等步骤，帮助开发者告别传统的JTAG烧录方式，实现高效、安全的远程固件更新，特别适用于嵌入式系统开发中的现场维护场景。
java的@JsonFormat和@JSONField的使用详解
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08-StarRocks性能调优FAQ
StarRocks性能调优摘要 本文提供了StarRocks数据库性能调优的常见问题解答，涵盖查询优化、索引设计、分区策略和系统配置等关键方面。主要内容包括：查询优化技巧（使用EXPLAIN分析、避免全表扫描、优化JOIN和聚合查询）；索引选择与维护建议（高频查询列索引、复合索引）；分区策略设计（时间分区、范围分区）及其管理方法；以及系统内存配置优化（JVM参数调整、查询内存限制设置）。这些优化措施可显著提升StarRocks的查询性能和系统效率。
@JsonFormat与@DateTimeFormat详解以及注意事项总结
@JsonFormat @JsonFormat ，使用该注解前需要添加 jackson 相关的依赖包 用于服务器传给前端json数据时对Date类型时间进行的格式化 @JsonFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss", timezone = "GMT+8") pattern就表示需要转变的格式，timezone表示处在的时区（国内是东八区） 因为，jacks...
Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10
英文版 Outlook Express6.0， 兼容Win7/Win10/WinXP，解压就可用。
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
@JsonFormat 注解的使用
@JsonFormat 是Jackson中定义的一个注解，可以在数据返回前端时进行格式化；
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
SpringBoot_JsonFormat日期序列化
JsonFormat用来表示json序列化的一种格式或者类型。@JsonFormat注解是一个时间格式化注解，比如我们存储在mysql中的数据是date类型的，当我们读取出来封装在实体类中的时候，就会变成英文时间格式，而不是yyyy-MM-dd HH:mm:ss这样的中文时间，因此我们需要用到JsonFormat注解来格式化我们的时间。同时前端调用后端接口传参时，也需要通过注解来反序列化成Date对象。
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")
一文了解Jackson注解@JsonFormat及失效解决
一文了解Jackson注解@JsonFormat及失效解决。
@JsonFormat
当然如果是 SpringBoot项目就不需要自己手动添加依赖了，则只需在创建项目时候添加web依赖即可，因为在spring-boot-start-web 起步依赖下已经包含了jackson的相关依赖了。@JsonFormat注解，是在Jackson中定义的一个注解，是一个时间格式化注解。此注解用于属性上，作用是把DATE类型的数据转化成为我们想要的格式。@JsonFormat注解不是spring自带的注解，而是Jackson的注解，所以使用该注解前需要添加jackson相关的依赖包。
@DateTimeFormat和@JsonFormat介绍
@DateTimeFormat和@JsonFormat介绍
@JsonFormat、@JSONField、@DateTimeFormat的使用以及其区别
三者出处 1、JsonFormat来源于jackson，Jackson是一个简单基于Java应用库，Jackson可以轻松的将Java对象转换成json对象和xml文档，同样也可以将json、xml转换成Java对象。Jackson所依赖的jar包较少，简单易用并且性能也要相对高些，并且Jackson社区相对比较活跃，更新速度也比较快。 2、JSONField来源于fastjson，是阿里巴巴...
@JsonFormat 和 @@DateTimeFormat 时间格式化注解详解（一篇带你解决问题）
既可以约束前端传入的时间类型参数格式，也可以约束后端响应前端的时间类型格式；只能约束前端入参时间类型的格式，并不会修改原有的日期对象的格式，如果想要获得期望的日期格式，是需要自己手动转换的；如果单独使用@DateTimeFormat 时，响应给前端的时间会比实际时间晚8个小时（时区原因）。
@JsonFormat 和 @DateTimeFormat 注解区别及作用
标题
@JsonFormat 使用和转换配置失效问题解决
1.@JsonFormat 作用 @JsonFormat注解是一个时间格式化注解，可以将date日期格式转化为json的时候，输出的指定格式例如：yyyy-MM-dd HH:mm:ss 2.@JsonFormat 使用方法 maven引入： <dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId> <artifactId>...
@JsonFormat 详解（在序列化和反序列化 JSON 数据时控制日期和时间的格式）
是 Jackson 库提供的注解，用于在序列化和反序列化 JSON 数据时控制日期和时间的格式。
@JsonFormat用法
在上面的代码中，publishDate字段被@JsonFormat注解修饰，指定了日期格式为yyyy-MM-dd HH:mm:ss，时区为GMT+8。@JsonFormat是Jackson库中的一个注解，用于指定Java对象序列化成JSON字符串时的格式。它可以用于日期、时间、数字等类型的字段上。当将Book对象序列化成JSON字符串时，publishDate字段将按照上述指定的格式进行序列化。
spring时间格式化注解@JsonFormat与@DateTimeFormat注解的使用方法
首先先说下为什么要使用这两个注解： 1.从数据库获取时间传到前端展示的时候，我们可能会看到Thu Aug 05 10:25:06 CST 2020这样的时间格式，无法得到一个满意的时间格式，我们可以看到在数据库中显示的是正确的时间格式，获取出来却变成了很丑的时间戳，@JsonFormat注解就可以解决这个问题。 2.我们使用WEB服务传递时间给后台，比如前端添加时间数据等，前端传递给后台的时间格式不一致的时候，我们就可以用到@DataTimeFormat这个注解就能解决这个问题了。 @JsonForm
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