rails格式化时间

【RT-DETR有效改进】计算训练好权重文件对应的FPS、推理每张图片的平均时间(科研必备) 本文给大家带来的改进机制是利用我们训练好的权重文件计算FPS,同时打印每张图片所利用的平均时间,模型大小(以MB为单位),同时支持batch_size功能的选择,对于轻量化模型的读者来说,本文的内容对你一定有帮助,可以清晰帮你展示出模型速度性能的提升以及轻量化的效果(模型大小),对于以提高精度为目的的读者本文也能够帮助大家展示出现阶段的模型速度指标。所以本文的内容是十分有用的机制,对于大家发表论文来说,下面的图片为运行后的效果可以看到,该有的指标均已打印(本文内容为我独家创新,全网无第二份)下面是效果图和文 阅读详情
#在3天内的:
#在当天24小时内的,用"n分钟前 1小时前 20小时前''表示,
#昨天,前天表示
#一年内的用月日时分:08-09 13:09 ;
#不在当年的用年月日表示,2012-03-05
def format_datetime(datetime = nil)
    return '' if datetime.to_s.empty?
    datetime = Time.parse datetime
    diff_second = Time.now.to_i - datetime.to_i 
    if diff_second < 3600
      return "#{diff_second / 60}分钟前"
    elsif diff_second < 3600 * 24
      return "#{diff_second / 3600}小时前"
    elsif diff_second < 3600 * 24 * 2
      return '昨天'
    elsif diff_second < 3600 * 24 * 3
      return '前天'
    elsif datetime.to_i < Time.parse("#{Time.now.year}-1-1").to_i
      return datetime.strftime('%Y-%m-%d')
    else
      return datetime.strftime('%m-%d %H:%S')
    end
  end



223916_bL9y_2663968.jpg
注意力机制篇 | YOLOv8改进之在C2f模块添加EMA注意力机制(附2种改进方法) EMA(Exponential Moving Average)注意力机制是一种用于增强模型性能的注意力机制,它通过对模型的特征图进行加权平均来提取更有用的特征信息。具体来说,EMA注意力机制通过引入一个权重因子来调整特征图中每个位置的重要性,从而使模型能够更好地关注重要的特征。🌈 阅读详情

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*单元测试(Unit Testing):**单元测试是软件测试的最底层,用于验证软件中最小的可测试单元——函数、方法或模块。系统测试是在集成测试之后进行的,它对整个系统进行测试,验证系统在不同部分集成在一起后是否满足需求和规格。: 集成测试是在单元测试之后进行的,它关注不同单元之间的交互和集成。对于不同安全级别的软件(IEC 62304 A类、B类、C类),在体系上要求输出的文件内容有所区别。**说明:**将集成测试和软件系统测试合并为一项单一的计划和一组活动是可接收的。

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CSTO
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