关于java 日期和时间的迁移应用

Oracle老司机避坑指南:OceanBase迁移实战中的5个高频Java问题 本文为Oracle数据库迁移至OceanBase的Java开发者提供了实战避坑指南,重点解析了迁移过程中五个高频Java问题:驱动连接配置、事务隔离级别差异、序列与自增ID策略、日期时间处理陷阱以及特定SQL语法与优化器提示。文章旨在帮助开发者规避常见风险,确保迁移过程平稳高效,充分发挥OceanBase分布式架构的优势。 阅读详情

 要求:存取年月日的信息     

从用户角度出发 存入数据后 由用户规定传入天数,计算机做出相应的计算

这个问题我们要考虑年月日的限制条件以及递推关系

1.年份需要写前给出区间,在进行判断。

2.月份在一到十二月之间。

3.天数的限定在每月的天数可能不同,需要进行设计。(考虑闰年的问题)

下面是源代码:

/*
 * Date 	存储 年-月-日 信息
 * 原则: 一切从用户角度出发
 * 功能:
 *		1) 初始化
 *			i.	传入年/月/日
 *			2.  不传,今天		回头
 *		2) 多少天之后的年/月/日
 *		3) 多少天之前的年/月/日
 */
public class Date {
	public int year;
	public int month;
	public int day;
	
	public int[] day_of_month = {
		31, 28, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31
	};
	
	// 构造方法
	// 年支持的范围 [1840, 2020]
	// 月支持的范围 [1, 12]
	// 日支持的范围
	public Date(int year, int month, int day) {
		// 用户传入参数的合法性校验
		if (year < 1840 || year > 2020) {
			System.err.println("年的支持范围是 [1840, 2020]");
			return;
		}
		
		if (month < 1 || month > 12) {
			System.err.println("不是地球人的月份");
			return;
		}
		
		if (day < 1 || day > calcDaysOfMonth(year, month)) {
			System.err.println("天数不对");
			return;
		}
		
		this.year = year;
		this.month = month;
		this.day = day;
	}
	
	public int calcDaysOfMonth(int year, int month) {
		if (month != 2) {
			return day_of_month[month - 1];
		}
		
		if (isLeapYear(year)) {
			return 29;
		} else {
			return 28;
		}
	}
	
	public boolean isLeapYear(int year) {
		if (year % 4 == 0 && year % 100 != 0) {
			return true;
		}
		
		if (year % 400 == 0) {
			return true;
		}
		
		return false;
	}
	
	public Date after(int days) {
		day += days;
		
		while (day > calcDaysOfMonth(year, month)) {
			day -= calcDaysOfMonth(year, month);
			month += 1;
			
			if (month > 12) {
				month = 1;
				year += 1;
			}
		}
		
		return this;
	}
	
	public Date before(int days) {
		day-=days;
		while(day>calcDaysOfMonth(year,month))
		{
			days-=calcDaysOfMonth(year,month);
			month-=1;
			if(month<1){
				month=12;
				year-=1;
			}
		}
		return this;
	}
	
	public String toString() {
		return String.format("%04d-%02d-%02d", year, month, day);
	}
	
	public static void main(String[] args) {
		Date d = new Date(2019, 7, 20);
		Date r = d.after(80);
		System.out.println(r.toString());
	}
}




















根据上述代码,总结后,我们可以得到时分秒的转换:

代码如下:

package wxl;
public class Time {
	public int hour;
	public int minute;
	public int second;	
public Time(int hour,int minute,int second)
{
	if(hour<0||hour>23)
	{
		System.err.println("小时的支持范围是 [0, 23]");
		return;
	}
	if (minute < 0 || minute > 59) {
		System.err.println("不是地球人的分");
		return;
	}
	if(second<0||second>59)
	{
		System.err.println("不是地球人的秒");
		return;
	}
	this.hour=hour;
	this.minute=minute;
	this.second=second;
}
public Time after(int seconds) {
	second+=seconds;
	while(second>=60)
	{
		second-=60;
		minute++;
		if(minute>=60)
		{
			minute-=60;
			hour++;
		}
		if(hour>=24)
		{
			hour=hour%24;
		}
	}	
	return this;
}
public String toString() {
	return String.format("%4d:%02d:%02d", hour, minute, second);
}
public static void main(String[] args) {
	Time d = new Time(23,58,58);
	Time r = d.after(7200);
	System.out.println(r.toString());
}
}

	
	

 

Java日历应用开发:源代码与打包教程 Java的日期时间库自Java 1.0版本以来已经经历了多次迭代和更新,从最初的类,到Java 8中引入的java.time包,每一个版本的更新都带来了对日期时间处理的重大改进和优化。在深入探讨各个类和方法之前,回顾一下Java日期时间库的历史及其演进过程,有助于更好地理解其设计理念和当前的用法。最初的日期时间处理在Java中是非常基础的,仅仅通过类提供,这一类有着诸多设计上的缺陷,比如它既是日期又是时间的容器,设计上并不是线程安全的,并且在处理时区和闰秒等复杂情况时显得力不从心。 阅读详情

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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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王翔乐
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