日期格式转化dateformat、simpleDateFormat

Java日期处理
本文介绍Java中日期和时间的处理方法,包括使用DateFormat进行格式化、SimpleDateFormat实现自定义格式及字符串与Date对象间的转换。
package ch11;

import java.text.DateFormat;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
import java.util.Locale;

/**
 * @author 作者  bin  
 * @version 创建时间:2011-1-20 下午06:07:17
 * 类说明
 */
public class MyTime {

	/**
	 * @param args
	 */
	public static void main(String[] args) {
		// TODO Auto-generated method stub
		System.out.println(System.currentTimeMillis());//用system得到系统当前时间戳

		Date date = new Date();//得到当前的系统时间
		DateFormat df1=null;//用import java.text.DateFormat;中的dateFormat实现
		DateFormat df2 = null;
		df1 = DateFormat.getDateInstance(DateFormat.YEAR_FIELD,new Locale( "en","US"));//用DateFormat函数实现时间格式化。后面是时间国际化
		df2 = DateFormat.getDateTimeInstance();
		System.out.println(df1.format(date));
		System.out.println(df2.format(date));
		
		String pat1 = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS";//由于dateformat不能实现自定义的时间格式 所以用simpleDateFormat实现
		String pat2 = "yyyy年MM月dd日HH时mm分ss秒SSS毫秒";
		SimpleDateFormat sdf1 = new SimpleDateFormat(pat1);
		SimpleDateFormat sdf2 = new SimpleDateFormat(pat2);
		System.out.println(sdf1.format(date));
		System.out.println(sdf2.format(date));
		
		
	    String strDate = "2008-10-19 10:11:30.345";//我们在做项目的时候常常用到前台传值string格式的时间过来,要对其进行处理再保存到数据库中
	    Date d =null;
	    try {
			d = sdf1.parse(strDate);//实现string类型的数据到date类型的数据的转化
		} catch (Exception e) {
			// TODO: handle exception
			e.printStackTrace();
		}
		System.out.println(sdf1.format(d));
		System.out.println(sdf2.format(d));
		
		System.out.println(date.getTime());//获得当前的时间戳;这个可以用来实现计算一个程序跑了多少时间

	}

}

 运行结果

1295521502921
January 20, 2011
2011-1-20 19:05:02
2011-01-20 19:05:02.921
2011年01月20日19时05分02秒921毫秒
2008-10-19 10:11:30.345
2008年10月19日10时11分30秒345毫秒
1295521502921

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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