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
1.3k累计阅读
1.3k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
/**
* 获取当前月第一天
*/
public static LocalDate findCurrentMonthFirstDay() {
return LocalDate.of(LocalDate.now().getYear(), LocalDate.now().getMonth(), 1);
}
/**
* 获取当前月最后一天
*/
public static LocalDate findCurrentMonthLastDay() {
return LocalDate.now().with(TemporalAdjusters.lastDayOfMonth());
}
如何理解反步法设计控制器？
假设以二阶系统为例，被控对象的系统状态方程为： 基于反步控制的具体方法如下： 1.1步骤一 定义期望状态为xd，状态误差e1，为： e1=x1-xd; 则e1的导数为： 1.2步骤二 定义虚拟控制量为： e2定义为： 1.3步骤三 定义Lyapunov能量函数为： 1.4步骤四 定义总Lyapunov能量函数为： 因此设计的控制律为： 设计c>0，则： 满足Lyapunov的稳定性判定条件...
Java 8 LocalDate 获取本月第一天以及最后一天
获取本月第一天以及最后一天
SNAP计算哨兵二号的叶面积指数（LAI）
对于哨兵二号数据以及LANDSAT8数据，SNAP提供已经集成好的模块计算LAI。在Optical->Thematic Land Processing->Biopyhsical Processor目录下面。 对于经过Sen2Cor处理好的数据，需经过重采样才可进行计算。重采样工具在Raster->Geometric->Resampling。 如果选择Biopyhsical Processor S2_10m进行计算，需要将所有的波段都重采样为10米（哨兵二号的第二波段为10米，可据此波
Java8获取当前月的第一天和最后一天
需求描述：需要获取当前月份的第一天开始的时间，和最后一天的结束时间
小红书UID泄露风险揭秘：如何防止你的手机号被社工库关联（附防护指南）
本文揭示了小红书UID泄露的严重风险，详细解析了UID与手机号关联后被社工库利用的完整链条。通过分析黑产的数据整合技术，提供从基础到进阶的防护策略，包括密码管理、账号隔离和应急响应措施，帮助用户有效防范个人信息泄露风险。
模拟波束赋形 vs 数字波束赋形：5G天线设计中的成本与性能权衡
本文深入剖析了5G天线设计中模拟波束赋形与数字波束赋形的核心差异，重点探讨了二者在硬件成本、功耗、网络覆盖能力和频谱效率等方面的权衡。文章指出，模拟方案成本低但灵活性有限，数字方案性能强大但代价高昂，而混合波束赋形已成为主流折中方案。决策需紧密结合具体的部署场景、性能要求和总拥有成本进行综合考量。
java8获取本月第一天和最后一天
java8获取本月第一天和最后一天 LocalDate today = LocalDate.now(); // 获取本月的第一天 LocalDate firstday = LocalDate.of(today.getYear(), today.getMonth(), 1); // 获取本月的最后一天 LocalDate lastDay = today.with(TemporalAdjusters.lastDayOfMonth()); System.out.println(“本月的第一天：” + firstd
《UE4游戏开发》之 《音效系统的实现》
音效系统需要负责管理什么事情： 1.1 确定声音控制的分类：如背景音乐、技能音效、界面音效、角色配音等，不同游戏对声音有不同的分类 1.2 控制每个分类的声音的开启与关闭，以及调节每个分类声音的大小 解决如何分类： 2.1 首先需要知道ue4为声音分类提供了什么：SoundClass通常需要一个根分类【SC_RPG_Master】，便于总体控制音效，以及指定引擎默认启动的音效 打开SoundClass资产【SC_RPG_Master】，对根控制的设置，将逐级传递并按比例进行设置，以此达到控制一类声音的目的.
Java8 求本月的第一天和最后一天
java8 本月第一天最后一天
以太网以及车载以太网概述
千兆网线和百兆网线区别 1、所谓的百兆网线其实就是 五类线 和超五类线 ，而千兆网线主要是指六类线 和超六类线 ，另外还有古老的十兆网线也就是指 四类线 和 三类线 等。 2、在使用上，其实千兆网线和百兆网线是没什么区别的，千兆网线完全兼容百兆网络。 3、百兆网线的线芯是8芯，但上传和下载只用到了其中的4根，而千兆网线需要完全用到8根。 4、另外在线芯的排布上，千兆网线的线芯中间有个十字形的塑料架，用来把四组8芯的线分开，这个百兆网线是没有的， 5、所有的网线在外皮上都有种类标识，CAT5 CAT
YOLOv8与注意力机制融合：EMA（高效多维注意力）的原理剖析与实战应用
本文介绍了如何在YOLOv8目标检测模型中集成EMA（高效多尺度注意力）机制。主要内容包括：EMA注意力机制的工作原理解析，展示其多尺度特征融合和高效计算特性；详细的环境配置与依赖安装指南；EMA模块的完整代码实现，包含分组处理、空间注意力权重计算和特征融合等关键步骤；以及将EMA集成到YOLOv8网络结构的方法。通过添加EMA模块，可以提升模型对关键特征的关注能力，有效抑制背景干扰，从而增强目标检测性能。本教程提供了从原理到实现的完整解决方案。
Java8 获取某月的月首和月末时间
获取本月月首月末 public static void main(String[] args) { LocalDateTime now = LocalDateTime.now(); LocalDateTime startDate = now.withDayOfMonth(1).truncatedTo(ChronoUnit.DAYS); L...
1、 快速掌握R：初学者的计量经济学指南
本博文旨在为初学者提供一个快速掌握R语言的指南，特别是针对计量经济学领域的应用。内容涵盖了R的基本操作、数据管理、可视化、函数编写以及高级统计分析方法，如OLS回归、异方差修正和集群标准误差计算等。通过实际示例和详细说明，帮助读者在数据分析和科学研究中更加得心应手。
java8获取本周本月第一天和最后一天
本月 LocalDate today = LocalDate.now(); //本月的第一天 LocalDate firstday = LocalDate.of(today.getYear(),today.getMonth(),1); //本月的最后一天 LocalDate lastDay =today.with(TemporalAdjusters.lastDayOfMonth()); System.out.println("本月的第一天" + firstday); System.out.println("
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")
OV9734 DATASHEET，完整规格书
OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等
java 8 获取时间日期 查询本周、本月、本季度、本年的第一天和最后一天
【代码】java 8 查询本周、本月、本季度、本年的最后一天。
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大
LocalDate获取当天,本月第一天,本月最后一天,今年第一天,今年最后一天
使用jdk1.8的LocalDate获取当天,本月第一天,本月最后一天,今年第一天,今年最后一天 LocalDate localDate = LocalDate.now(); //今天 Date day = Date.from(localDate.atStartOfDay(ZoneId.systemDefault()).toInstant()); //这个月的第一天 Date monthStart = Date.from(localDate.w
java date类型的相关操作
Java 8 中获取某一天最大时间和最小时间如下： import java.text.SimpleDateFormat; import java.time.Instant; import java.time.LocalDateTime; import java.time.LocalTime; import java.time.ZoneId; import java.util.Date; public class GetMaxMinTime { public static void main(Strin
localdatetime 后一天_localDateTime用法
public static voidmain(String ... args) {LocalDateTime localDateTime=LocalDateTime.now();//localDateTime转字符串String str = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(localDateTime);// 字符串...
Java8获取年、月、周数据和某一天的开始结束时间
在Java8中使用 LocalDate 、LocalDateTime、TemporalAdjusters、TemporalField 获取 上周、上个月、去年、本周、本月、今年、下周、下个月、明年的相关数据 public static void main(String[] args) { DateTimeFormatter dtf = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); LocalDate today = L
java spring boot 年初第一天，月份第一天，月份最后一天，年份最后一天，前天，明天，后天，月份发生天，下个月第一天，下个月最后一天，上个月第一天，上个月最后一天
java 时间工具类 年初第一天，月份第一天，月份最后一天，年份最后一天，前天，明天，后天，月份发生天，下个月第一天，下个月最后一天，上个月第一天，上个月最后一天
LocalDateTime获取当天,前一周,本月开始时间和结束时间
当天开始时间和结束时间 //当天开始时间和结束时间 打印结果-->开始时间:2021-12-29T00:00 结束时间:2021-12-29T23:59:59.999999999 LocalDateTime startDateTime = LocalDateTime.of(LocalDate.now(), LocalTime.MIN); LocalDateTime endDateTime = LocalDateTime.of(LocalDate.now(), LocalTime.MAX); Syste
Java8 LocalDate LocalDateTime操作
Java8 LocalDate LocalDateTime操作
关于Java日期的时间的处理总结
1.先说一下以前对日期的处理方式： SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss a"); Date date = new Date();// 获取当前时间 System.out.println("现在时间：" + sdf.format(date)); 2.说一说Java8新特性对时间的一个处理:Local...
java LocalDateTime的使用
LocalDateTime的基本使用
基于Java8Date-Time API的日期工具类
在旧版的 Java 中，日期时间 API 存在诸多问题，其中有： 非线程安全 − java.util.Date 是非线程安全的，所有的日期类都是可变的，这是Java日期类最大的问题之一。 设计很差 − Java的日期/时间类的定义并不一致，在java.util和java.sql的包中都有日期类，此外用于格式化和解析的类在java.text包中定义。java.util.Date同时包含日期和时间，而java.sql.Date仅包含日期，将其纳入java.sql包并不合理。另外这两个类都有相同的名字，这本身就是
LocalDateTime 的用法
LocalDateTime
java 取月份最后一天_java 获取指定月份的第一天和最后一天
package com.guanlan.layout.txz.util;import java.text.ParseException;import java.text.SimpleDateFormat;import java.util.Calendar;import java.util.Date;/*** Created by qwerthink on 2017/3/30.*/public cl...
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
2万+
扫一扫
