Date类

类Date表示特定的瞬间,精确到毫秒(1000ms = 1s)
在java中,时间原点是公元19701月1日,午夜00:00:00

在lang包下的System类中,也有一个静态方法可以获取当前系统的时间
static long currentTimeMillis()
返回以毫秒为单位的当前时间。

package cn.itcast.demo03;

public class DateDemo {
	public static void main(String[] args) {
		//利用System的静态方法获取系统当前的时间的毫秒值
		//返回值是一个长整型
		Long l = System.currentTimeMillis();
		System.out.println(l);
	}
}

利用Date类的getTime() 可以一样获取系统当前的时间的毫秒值
setTime()可以将给定的长整型数转换成时间(不能小于1970年那个)

package cn.itcast.demo03;

import java.util.Date;

public class DtaeDemo_1 {
	public static void main(String[] args) {
		function();
		function1();
	}

	public static void function() {
		Date date = new Date();
		long time = date.getTime();
		System.out.println(time);
	}

	public static void function1() {
		Date date = new Date();
		date.setTime(4564846545551L);
		System.out.println(date);
	}
}

不过Date类大多方法都过时了,Calendar类更好用点

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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