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NSDateFormatter *dateFormatter = [[NSDateFormatter alloc] init];
[dateFormatter setDateFormat:@"MMdd"];
NSString *fileDirName = [dateFormatter stringFromDate:[NSDate date]];
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华为产品安全基线
一、敏感信息安全传输 1、采用HTTPS安全协议传输 2、客户端本地保存的敏感信息，需要先加密再保存使用，不可逆支持PBKDF2（迭代10000次）加密保存，可逆支持AES256+IV保存，密钥支持可更新 二、认证鉴权 1、License中心与分析节点分布式部署，需要做用户名+口令安全认证，支持使用HTTPS安全协议。 2、客户端登录支持防暴力破解，支持验证码，多次连续尝试登陆失败后锁定账...
Roson讲Qt #9 QDateTimeEdit(日期时间编辑)
1.什么是QDateTimeEdit QDateTimeEdit类提供了一个用于编辑日期和时间的小部件。 QDateTimeEdit允许用户使用键盘或方向键来编辑日期和时间值，以增加和减少日期和时间值。箭头键可用于在QDateTimeEdit框中从一个区域移动到另一个区域。日期和时间按照格式设置，需使用setDisplayFormat()。 QDateTimeEdit *dateEdit = new QDateTimeEdit(QDate::currentDate()); ...
STM32L476低功耗实战：LPTIM精准定时唤醒STOP2模式与系统级功耗优化
本文深入探讨了STM32L476低功耗实战技巧，重点解析了LPTIM精准定时唤醒STOP2模式的配置与优化。通过详细的步骤指南和实战经验分享，帮助开发者实现系统级功耗优化，特别适合电池供电设备开发。文章涵盖LPTIM1定时器配置、STOP2模式进入流程及常见问题排查，助力将整机功耗降至8.2uA级别。
Qt时钟界面、数字时钟（12小时制24小时制切换、修改系统时间）
学习Qt之初参照网上资料，然后稍加修改的时钟界面，界面包含了时钟、数字时钟、12小时制和24小时制相互切换并且可以修改系统时间。 以下代码为时钟部分： clock.h #include <QWidget> #include <math.h> #include <QtGui/QDialog> #include <QResizeEvent...
Zemax：初学者的混合模式
光线以序列模式开始，然后接近非序列组件的入口端口。到达入口端口后，光线以非序列模式传播，然后接近出口端口。光线离开出口端口后，我们又回到序列模式。在此博客中，使用混合模式的示例将演示根据您自己的需要复制此工作流程所需的基本设置，以及一些有用的技巧。非序列组件表面类型必须在序列模式和非序列模式下定义。为了定义非序列组件的几何形状，请转到设置->编辑器->非序列，单击非序列编辑器。一旦我们进入非序列组件编辑器：表面 2 上的组件组，找到一个对象类型并进行定义。它能让您兼具序列模式的精确性和非序列模式的灵活性。
trae使用playwright MCP方法流程
trae使用playwright MCP方法流程
NSDateFormatter setDateFormat 自定义日期/时间格式
NSDateFormatter *dateFormatter =[[NSDateFormatter alloc] init];// NSString *tzStr = [[date description] substringFromIndex:20];// NSLog(@"\ndate\t:[%@]\ntime zone\t:[%@]", [date description], tzSt...
Java 开发打飞机小游戏（附完整源码）
上图 写在前面 技术源于分享，所以今天抽空把自己之前用java做过的小游戏整理贴出来给大家参考学习。java确实不适合写桌面应用，这里只是通过这个游戏让大家理解oop面向对象编程的过程，纯属娱乐。代码写的很简单，也很容易理解，并且注释写的很清楚了，还有问题，自己私下去补课学习。 完整代码 敌飞机 import java.util.Random; 敌飞机: 是飞行物，也是敌人 public class Airplane extends FlyingObject implements Enemy {
使用POI导出xls之后，单元格设置日期格式无效的问题
使用POI导出xls之后，单元格设置日期格式无效的问题
2026华为OD机试真题 9月27日 新系统 【均衡调度】
华为OD机试真题 新系统 9月27号【均衡调度】，提供C语言、Java、C++、Python、Go、JavaScript源码实现，并提供完整思路讲解，以及在线OJ模拟做题。华为OD机试真题 【均衡调度】多语言题解。
在windows安装程序时出现 系统无法打开指定的设备或文件的解决方案
本文主要介绍了在windows安装程序时出现 系统无法打开指定的设备或文件的解决方案，希望能对使用windows的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案
springboot时间格式化与空值格式化
在JSR310FormattedSerializerBase类createContextual方法中会检查序列化器，首先会获取目标对象字段上的JsonFormat，如果JsonFormat 不为空，会读取其属性值。本文我们就照着此目标来实现。响应参数带Time的采用的是“ yyyy-MM-dd’T’HH:mm:ss.SSS ”格式，并且DATE默认使用的是UTC时间，比北京时间慢。没那么简单，自定义转换器中重写了时间序列化方法，并没有重写反序列化方法，而之前配置的全局序列化也已经失效。
Open Dynamics Engine(ODE)物理引擎基础教程（I）——特点介绍
下一教程 Open Dynamics Engine(ODE)物理引擎基础教程（II）——相关概念 （在这一教程中将学习刚体、关节、碰撞的概念在ODE中的特点） 本文结构引言介绍特点使用ODE总结 引言 本文翻译自ODE官方教程英文版，有些地方增加了自己的理解。这一节介绍ODE的相关概念。 基础教程英文原版链接【http://ode.org/wiki/index.php?title=Manua...
Google GSON GsonBuilder().setDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")不能格式化Data
Google GSON GsonBuilder().setDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")不能格式化Data 在项目中遇到问题，数据库中保存的时间类型为datetime(MySQL)，实体类中对应数据类型为java.sql.Date，利用GsonBuilder().setDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")构造gson对象向客户端输
STM32F407中文手册
STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员，提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列，各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性，请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息，请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
霍尼韦尔SoftMaster使用说明
vue 中格式化时间 过滤器格式化时间
vue 中格式化时间 过滤器格式化时间 data.js 格式化方法使用 * // 对Date的扩展，将 Date 转化为指定格式的String // 月(M)、日(d)、小时(h)、分(m)、秒(s)、季度(q) 可以用 1-2 个占位符， // 年(y)可以用 1-4 个占位符，毫秒(S)只能用 1 个占位符(是 1-3 位的数字) // (new Date()).Format("yyyy-MM-dd hh:mm:ss.S") ==> 2006-07-02 08:09:04.423 // (ne
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")
Json Date日期格式化以及字段过滤
json 数据的日期格式化一直都是一个问题，没有能够按照自己想要的格式格式化的方法或者工具，所以把自己用过的整理一下. 引入jar包： jackson-all-1.8.5.jar 不一定固定这个版本. org.codehaus.jackson.map.ObjectMapper.class 需要导入这个转换对象. maven依赖：版本自适配 &amp;lt;dependency&amp;gt; &amp;l...
大中型超市收银系统(可直接运行)
光步前台收银系统系统功能：商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传，基本资料下载，开钱箱、小票打印、收款结算，支持多币种付款方式（现金、储值卡、礼券、微信等）,支持多种促销。运行环境：.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息，商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开
SpringBoot接口日期格式化实战指南
日期格式化是前后端交互中的关键技术点，涉及JSON序列化、参数绑定和数据库映射等核心环节。通过Jackson配置可实现全局格式化策略，而@JsonFormat和@DateTimeFormat注解则分别处理序列化和参数绑定场景。在金融系统、ERP对接等高精度业务中，时区处理和格式兼容尤为重要。本文以SpringBoot为例，详解如何避免TVBox配置、Wind金融数据等真实场景中的日期显示异常问题，并提供性能优化方案。
[Z]从 char 数据类型到 datetime 数据类型的转换导致 datetime 值越界
关于2147217913 从 char 数据类型到 datetime 数据类型的转换导致 datetime 值越界 的问题解决方法 收藏 最近收到玻利维亚客户的反馈，运行程序时总提示： 2147217913:La conversión del tipo de datos char a datetime produjo un valor datetime fuera de in...
(转)从 char 数据类型到 datetime 数据类型的转换导致 datetime 值越界。
中文的意思是： 从 char 数据类型到 datetime 数据类型的转换导致 datetime 值越界。 执行的SQL语句类似： INSERT INTO Table1(EventType,EventTime) VALUES('Abnormal error','2008-04-18 11:14:00') 客...
NSDateFormatter setDateFormat 自定义日期/时间格式
NSDateFormatter setDateFormat自定義日期/時間格式 參考: http://unicode.org/reports/tr35/tr35-6.html#Date_Format_Patterns 转载于:https://www.cnblogs.com/zhuolaiqiang...
sql大全（一）
都是写好的实用sql, 直接拿来使用吧。 总纲： 1. 设置内存选项 2. 实用文件及文件组 3. 调整temp数据库的文件属性 4. 日期概念理解中的一些测试 5. CINVERT在日期转换中的使用示例 6. SET DATEFORMAT对日期处理的影响 7. SET LANGUAGE对日期处理的影响示例 8. 日期格式化处理 9. 日...
Medusa国际化支持：多语言仪表盘应用的开发指南
Medusa是一个基于JavaFX的仪表盘库，它提供了丰富的可视化组件，帮助开发者快速构建美观且功能强大的仪表盘应用。本文将详细介绍如何利用Medusa的国际化功能，开发支持多语言的仪表盘应用，让你的应用能够轻松适应不同地区和语言环境。 ## 为什么需要国际化支持？ 在全球化的今天，一个优秀的应用往往需要面向不同国家和地区的用户。仪表盘作为数据可视化的重要工具，其显示的文本、日期、数字等内容如
Git LFS File Locking 提案解读：为锁创建与列表 API 引入 notes 备注字段
本文基于 Git LFS 仓库中的设计提案 [docs/proposals/locking_notes.md](https://link.gitcode.com/i/c379683adbc601b9f98717a823f482f4)，系统讲解如何为现有的 Git LFS File Locking（文件锁）REST API 增加一个可选的 `notes` 备注字段：锁创建时携带备注，列表（List
利用GSON对json数据中的时间类型字符串进行处理，并且进行数据库查询
1、在今天的项目中服务器给了一个“2015-12-14T08:43:20.168”类型的时间格式串，我要对他进行识别并且存储到SQLite中，最后还要利用时间进行查询和排序。 2、接下来讲诉处理步骤 首先、对该类型格式串进行格式化为Date类型并存储到数据库 new GsonBuilder().setDateFormat("yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.sss")
springboot2.0 fastjson 日期格式化不生效解决
网上有很多介绍，主要有两种。 1.在启动类中注入bean /** * 集成fastjson * * @return */ @Bean public HttpMessageConverters fastJsonHttpMessageConverters() { // 1. 需要定义一个converter转换消息的对象 Fa...
关于2147217913 从 char 数据类型到 datetime 数据类型的转换导致 datetime 值越界 的问题解决方法
最近收到玻利维亚客户的反馈，运行程序时总提示：2147217913:La conversión del tipo de datos char a datetime produjo un valor datetime fuera de intervalo.其英文意思是：The conversion of a char data type to a datetime data type resulte
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