取现在时间

原创 于 2008-02-26 11:34:00 发布 · 230 阅读 · 0 ·
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博客给出了一段代码 String NowTime = Fun.getDateStr(); ，用于获取日期字符串，体现了在编程中获取当前时间字符串的操作。
String NowTime = Fun.getDateStr(); 
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火山安卓取网络时间例程和时间戳例程.rar
06-26
时间戳是在特定时间点的数字表示，通常以秒或毫秒为单位，自1970年1月1日（UTC/GMT的午夜）开始计算。在Java和Android中，你可以使用`System.currentTimeMillis()`函数获取当前时间的时间戳，单位是毫秒。如果需要...
易语言取精确时间差
07-22
在易语言中，“取精确时间差”是一个常见的操作，它用于计算两个时间点之间的时间间隔，这对于很多应用程序来说是必不可少的功能，比如计时器、日志记录或者性能测试等。 在易语言中，获取当前时间可以使用“取系统...
易语言取系统运行总时间
07-23
1. **时间戳（Timestamp）**：时间戳是指从特定时间点（通常是1970年1月1日0时0分0秒格林尼治标准时间）到现在的秒数。在易语言中，获取时间戳通常通过内置函数来实现。 2. **系统函数**：易语言提供了一系列内建的...
易语言源码易语言取精确时间差源码.rar
02-18
为了获取更精确的时间差，易语言提供了“取精确时间”函数，它返回的是从系统启动到现在的毫秒数。通过比较两次调用“取精确时间”函数的结果，我们可以得到两个时间点之间的精确时间差。需要注意的是，尽管这种方法...
易语言取时间戳源码-易语言
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取时间戳()` 是易语言提供的内置函数，用于获取当前系统时间对应的Unix时间戳（从1970年1月1日00:00:00 UTC到现在的总秒数）。这个时间戳是一个整数值，可以用于各种时间相关的计算和比较。 在易语言的进阶教程中，...
数字营销基于AI驱动的全媒体发稿策略：企业品牌传播与效果评估系统化解决方案
12-19
内容概要：本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》，聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点，系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景，并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力，提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势，构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系，并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后，提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略，强调本土化传播与政府关系协同的重要性，助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群：企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员，尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标：①帮助企业科学制定媒体发稿策略，优化预算分配；②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题；③指导企业在重大营销节点（如春节、双11）开展高效传播；④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力； 阅读建议：建议结合自身企业所处阶段和发展目标，参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配，同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用，定期复盘数据以实现持续迭代。
20251217_162710.m4a
12-19
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测试和训练 adult 数据集 (Python 版本) 免 rootxposed 框架
12-19
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架，在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台，自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户，包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发（策略、模块等）的过程中有任何疑问，请查看VeighNa项目文档，如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助，也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得！ 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息？ 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】： AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本，重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块，为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习（ML）策略开发、投研和实盘交易解决方案： :bar_chart: dataset：因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计，支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎，实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158：源于微软Qlib项目的股票市场特征集合，涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model：预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板，大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计，支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法： * Lass...
不同机器学习方法寻找故障检测.zip
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
高尔基体染色 神经元Sholl分析最终版
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虚拟化身与网络世代
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本书探讨了虚拟化身在当代网络文化中的核心作用，分析了从早期多用户虚拟世界到现代社交媒体平台的演变过程。作者B. Coleman提出，我们不再仅仅是媒体的使用者，而是通过化身成为积极参与和共同设计数字体验的代理者。书中融合技术发展史、人机交互理论和社会实践案例，揭示了虚拟与现实交融的‘X-现实’趋势。无论是玩家在游戏中的角色扮演，还是用户在社交平台上构建的数字人格，都体现了网络主体在多重现实中协商身份、建立联系并行使能动性的新方式。通过对Second Life、Facebook、ARGs等平台的深入剖析，本书展现了数字化存在如何重塑人际关系、自我认知与社会结构，为理解沉浸式媒体时代的文化变迁提供了深刻洞见。
【顶级EI完整复现】DRCC考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度（Matlab代码实现）
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【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度（Matlab代码实现）》的技术文档，重点围绕电力系统中低碳经济调度问题展开，结合分布鲁棒优化（Distributionally Robust Optimization, DRO）与机会约束规划（Chance-Constrained Programming, CCP），引入N-1安全准则以提升系统在元件故障情况下的可靠性。该方法在不确定性环境下（如风电出力波动）保障调度方案的可行性与经济性，同时降低碳排放。文档提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现实验结果，适用于高水平学术研究与工程应用验证。; 适合人群：具备电力系统优化、运筹学及不确定性建模背景的研究生、科研人员及电力行业工程师，熟悉Matlab编程与优化工具箱（如YALMIP、CPLEX/Gurobi）者更佳；适合从事智能电网、低碳调度、鲁棒优化方向的研究者； 使用场景及目标：①复现顶级EI期刊论文中的分布鲁棒机会约束模型；②研究N-1安全准则在低碳经济调度中的集成方法；③掌握分布鲁棒优化在电力系统不确定性处理中的建模技巧；④为微电网、综合能源系统等场景下的可靠、低碳调度提供算法支撑； 阅读建议：建议结合文档中提供的网盘资源（含YALMIP-develop等工具包）进行代码调试与实验验证，重点关注不确定性建模、机会约束转化、鲁棒优化求解流程，并可进一步扩展至多能源协同、需求响应等复杂场景。
注塑成型监控系统，全球前9强生产商排名及市场份额（by QYResearch）.pdf
12-19
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【23年新算法】基于鱼鹰算法OOA-Transformer-BiLSTM多特征分类预测附Matlab代码 （多输入单输出）（Matlab代码实现）
12-19
【23年新算法】基于鱼鹰算法OOA-Transformer-BiLSTM多特征分类预测附Matlab代码 （多输入单输出）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种基于鱼鹰优化算法（OOA）优化Transformer-BiLSTM模型的多特征分类预测方法，适用于多输入单输出的预测场景，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法融合了新型元启发式优化算法OOA与深度学习结构Transformer和BiLSTM，旨在提升分类与预测精度，尤其在处理复杂非线性时序数据方面表现出较强能力。文档还列举了大量相关科研方向与技术应用案例，涵盖机器学习、深度学习、路径规划、电力系统优化等多个领域，突出其在科研仿真与工程实践中的广泛应用价值。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法开发工程师，尤其是关注智能优化算法与深度学习融合应用的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于时间序列分类与预测任务，如能源负荷预测、设备故障诊断、信号识别等；②为科研人员提供新算法复现与模型优化的技术参考，推动智能算法在实际系统中的落地；③促进OOA等新兴优化算法与主流神经网络架构的结合研究。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注OOA算法对模型超参数的优化过程以及Transformer-BiLSTM的特征提取机制，同时可参照文中其他案例拓展应用场景，提升综合建模能力。
【3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析和p-范数应力敏感度分析（Matlab代码实现）
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【3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析和p-范数应力敏感度分析（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于伴随方法的有限元分析与p-范数全局应力衡量的3D应力敏感度分析技术，重点实现了拓扑优化中的敏感度计算过程，并提供了完整的Matlab代码实现方案。该方法通过有限元建模和伴随法高效求解设计变量对应力响应的敏感度，利用p-范数将局部应力约束转化为全局可处理形式，适用于复杂三维结构的轻量化与强度优化设计。文中详细阐述了数学模型构建、数值实现流程及关键算法步骤，帮助读者掌握结构优化中应力约束处理的核心技术。; 适合人群：具备有限元分析基础、结构优化背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员和工程技术人员，尤其适合从事拓扑优化、结构设计等相关领域的从业者； 使用场景及目标：① 掌握基于p-范数的全局应力约束处理方法，解决传统拓扑优化中应力集中问题；② 学习伴随法在敏感度分析中的应用，提升对梯度信息计算的理解与实现能力；③ 借助提供的Matlab代码进行二次开发或科研复现，服务于航空航天、机械设计等领域的高性能结构优化需求；
【VSG 并网空载仿真】虚拟同步发电机并网空载仿真，包含有功-无功功率环与电压-电流双闭环研究（Matlab代码实现）
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【VSG 并网空载仿真】虚拟同步发电机并网空载仿真，包含有功-无功功率环与电压-电流双闭环研究（Matlab代码实现）内容概要：本文档介绍了基于Matlab/Simulink实现的虚拟同步发电机（VSG）并网空载仿真研究，重点涵盖有功-无功功率环控制与电压-电流双闭环控制系统的设计与实现。通过构建VSG的数学模型，模拟其在并网空载条件下的动态响应特性，深入分析了VSG的控制策略及其对电网稳定性的影响。同时，文档还涉及下垂控制与虚拟同步机两种grid-forming控制方式的性能对比，旨在为新能源并网系统提供更加稳定可靠的控制解决方案。配套代码可用于复现实验结果，便于进一步研究与优化。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab/Simulink仿真能力的高校研究生、科研人员及从事新能源并网技术开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：① 掌握虚拟同步发电机的基本原理与建模方法；② 学习并实现有功-无功功率解耦控制与电压-电流双闭环控制策略；③ 对比分析下垂控制与VSG控制在并网稳定性方面的差异；④ 支持相关课题的仿真验证与论文复现。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步运行仿真模型，理解各模块参数设置及其对系统动态性能的影响，重点关注控制器设计逻辑与仿真结果分析，以提升实际动手能力和科研创新能力。
time_t cur_time = time(NULL); 如何取现在几点几分
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如果你想得到现在的具体时间，如小时和分钟，你需要将`cur_time`转换为更易读的形式，通常通过`localtime`或`gmtime`函数配合`strftime`函数来完成。 例如： ```c #include #include int main() { time_t cur_...
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