java 学会使用data类处理时间

2021-11-06 Java中的时间类的相关知识 时间API (1)概述 1、时间:就是1991年4月8日12点12分40秒,时间会因为时区的不同而不同。 2、时区:东八区(据英国格林尼治所跨的时区) 3、时间戳:指格林尼治时间1970年01月01日00时00分00秒(北京时间1970年01月01日08时00分00秒)起至现在的总毫秒数。时间戳在全世界都是固定的。 格林尼治标准时间(英国伦敦郊区的皇家格林尼治天文台的标准时间)的正午是指当太阳横穿格林尼治子午线时(也就是在格林尼治时间)的时间。因为本初子午线被定义为在通过那里的经线。 System.curr 阅读详情

Date类 

package com.yuyang.d1_date;

import java.util.Date;

public class DateDemo1 {
   /*
   学会使用date类处理时间,获取时间的信息
    */
    //1.创建时间类对象
   public static void main(String[] args) {
       Date d=new Date();
       System.out.println(d);
       //Date类记录时间有两种形式
       //1.日期对象
       //2.时间毫秒值
       long time1=d.getTime();
       System.out.println(time1);
       long time=System.currentTimeMillis();
       System.out.println(time);
//把时间毫秒值转日期对象

       long time2=System.currentTimeMillis();
       Date d2=new Date(time2);
       System.out.println(d2);
   }


}

SimpleDate类

package com.yuyang.d2_simpledateformat;

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

public class SimpleDateFormatDemo1 {
    public static void main(String[] args) {
        Date d=new Date();
        System.out.println(d);
        //格式化日期对象
        SimpleDateFormat sd=new SimpleDateFormat("yyyy年MM月dd日 HH:mm:ss EEE a");
        //开始格式化对象成字符串形式
        String rs=sd.format(d);
        System.out.println(rs);
        System.out.println(sd.format(d));
        //格式化时间毫秒值
        //需求121秒之后的时间是多少
        long time1=System.currentTimeMillis()+121*1000;
        System.out.println(sd.format(time1));
        System.out.println("-----------解析时间-------------");
    }
}
package com.yuyang.d2_simpledateformat;

import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;

public class SimpleDateFormatTest1 {
    //目标:请计算出2021年08月6日11点11分11秒,往后走2天14小时49分06秒后的时间是多少
    public static void main(String[] args) throws ParseException {
        //学会解析字符串时间对象成为时间对象
        //先把字符串时间拿到程序中来
        String dateStr="2021年08月6日 11:11:11";
        //把字符串时间解析时间对象,或者毫秒值(重点)
        SimpleDateFormat sdp=new SimpleDateFormat("yyyy年MM月dd日 HH:mm:ss");
        Date d=sdp.parse(dateStr);
        long time=d.getTime()+(2L*24*60*60+14*60*60+49*60+6)*1000;
        System.out.println(sdp.format(time));


    }
}
package com.yuyang.d2_simpledateformat;

import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;

public class SimpleDateFormatTest2 {
    public static void main(String[] args) throws ParseException {
        String startTime="2021-11-11 00:00:00";
        String endTime="2021-11-11 00:10:00";
        //小贾,小屁
        String xiaoJia="2021-11-11 00:03:47";
        String xiaoPi="2021-11-11 00:10:47";
        //3.解析时间
        SimpleDateFormat sdt=new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
        Date d1=sdt.parse(startTime);
        Date d2=sdt.parse(endTime);
        Date d3=sdt.parse(xiaoJia);
        Date d4=sdt.parse(xiaoPi);
        if(d3.after(d1)&&d3.before(d2)){
            System.out.println("xj可以成功");
        }else {
            System.out.println("xj失败");
        }
        if(d4.after(d1)&&d4.before(d2)){
            System.out.println("xp成功");
        }else{
            System.out.println("xp失败");
        }
    }
}

 

 

 

Spring Data JPA 极速入门 0.阅读完本文你将会学会 如何在Spring项目中引入Spring Data JPA 本文一共约1800读时长大概等于一首黑眼豆豆的《Where Is The Love?》。 1. 概述 这篇文章将重点介绍如何在Spring项目中引入Spring Data JPA,并全面配置持久化层。 2.Spring Data生成的DAO--不再有DAO的实现 DAO层的设计中含有很多样板代码,它应该被简化。这种简化的好处有很多:减少我们需要定义和维护的组件数量;维护数据访问模式的一致性;以及维护配置的一致性。 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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当你敲下,你不仅在告诉 Oracle “给我高薪员工”,更是在定义业务规则的边界、刻画数据世界的轮廓、行使作为开发者的数据主权。它是安全的盾牌:通过参数化查询,将恶意输入挡在数据库之外;它是性能的杠杆:一个索引友好的条件,能让查询从 10 秒降至 10 毫秒;它是逻辑的刻刀:用EXISTS刻画存在性,用雕琢文本结构,用分析函数+WHERE雕塑复杂排名;它更是协作的语言:一份清晰、健壮、可测试的WHERE逻辑,是 DBA、后端、前端共同理解业务的契约。所以,请永远怀着敬畏之心编写每一个。

千淘万漉虽辛苦,吹尽狂沙始到金 1万+
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一只小胖鱼
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