Cron job 的day saving问题

本文介绍如何通过编辑系统的 /etc/environment 文件中的 TZ 行来更改夏令时开始和结束的具体日期及时间。此方法适用于希望自定义夏令时切换时间而非采用默认区域设置的情况。
Changing the effective date to switch to DST

 If you wish to change the date or time at which the system switches to DST and back to Standard Time from the defaults for your zone, edit the TZ line in /etc/environment. Change the line to read something like the following: TZ=CST6CDT,M3.2.0/2:00:00,M11.1.0/2:00:00The above example would effect a change to Daylight Savings Time at 2:00 AM on the second Sunday in March and change back at 2:00 AM on the first Sunday in November, and keep the US Central Time Zone time offset from GMT. The breakdown of the string is: CST6CDT is the time zone you are in; M3 is the third month; .2 is the second occurrence of the day in the month; .0 is Sunday; /1:00:00 is the time. In more detail, the format is TZ = local_timezone,date/time,date/time. Here date is in the form of Mm.n.d, day d(0-6) of week n (1-5, where week 5 means "the last d day in month m" and which may occur in either the fourth or the fifth week) of month m of the year. Week 1 is the first week in which the day d occurs. Day zero is Sunday. This format is compliant with POSIX 1003.1 standards for Extensions to Time Functions. NOTE: This can be changed in the smit chtz panel as well.
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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