SimpleDateFormat是线程不安全, 关于时间处理推荐进行如下,如果是jdk低于1.7用:public final static String DATE_PATTERN = "yyyy-MM-dd";private static ThreadLocal<DateFormat> threadLocal = new ThreadLocal<DateFormat>() { @Override protected DateFormat initialValue() { return new SimpleDateFormat(DATE_TIME_PATTERN); } }; /** * 线程安全的转换 * * @param dateStr * @return * @throws ParseException */ public static Date parseSync(String dateStr) throws ParseException { return threadLocal.get().parse(dateStr); } /** * 线程安全的时间工具类 * * @param date * @return */ public static String formatSync(Date date) { return threadLocal.get().format(date); } jdk1.8提供新的时间处理,是线程安全的: public static Date parseSync8(String dateStr, String pattern) { if (StringUtils.isEmpty(pattern)) { pattern = DATE_PATTERN; } java.time.format.DateTimeFormatter formatter = java.time.format.DateTimeFormatter.ofPattern(pattern); java.time.LocalDate date = java.time.LocalDate.parse(dateStr, formatter); ZoneId zoneId = ZoneId.systemDefault(); ZonedDateTime zdt = date.atStartOfDay(zoneId); return Date.from(zdt.toInstant()); } public static String formatSync8(Date date, String pattern) { if (StringUtils.isEmpty(pattern)) { pattern = DATE_PATTERN; } java.time.format.DateTimeFormatter formatter = java.time.format.DateTimeFormatter.ofPattern(pattern); ZoneId zoneId = ZoneId.systemDefault(); LocalDateTime now = date.toInstant().atZone(zoneId).toLocalDateTime(); return now.format(formatter); }
相关推荐
CAT24C16 EEPROM的I²C页写与页读底层实现
I²C是一种广泛应用于嵌入式系统的双线同步串行通信协议,其核心在于严格的时序控制、地址寻址机制与主从应答逻辑。理解I²C总线物理层(上拉电阻、SCL/SDA电气特性)、协议层(START/STOP、ACK/NACK、7位地址格式)及外设寄存器操作(如SR1状态标志、CCR时钟分频),是实现可靠通信的基础。在实际工程中,EEPROM类器件(如CAT24C16)因其非易失性、页缓冲区结构和写保护(WP)功能,成为数据持久化关键载体;其16字节页写约束、内部写周期(5–10ms)与地址指针自动递增等特性,直接决定
【Java常用工具类】线程安全的日期类
文章目录其他工具类【Java常用工具类】数学计算【Java常用工具类】字符串方法解释1、formatNowOfTimestamp,格式化当前时间为【年月日时分秒】,时间戳2、formatNowOfMin,格式化当前时间为【年-月-日 小时:分钟】3、formatNowOfSec,格式化当前时间为【年-月-日 小时:分钟:秒】4、formatNowOfHour,格式化当前时间为【年-月-日 小时】5、formatNowOfDay,格式化当前时间为【年-月-日】6、dateToLocalDate,data 转
字符串替换—牛客网(C++实现)
一.题目描述 请你实现一个简单的字符串替换函数。原串中需要替换的占位符为"%s",请按照参数列表的顺序一一替换占位符。若参数列表的字符数大于占位符个数。则将剩下的参数字符添加到字符串的结尾。 给定一个字符串A,同时给定它的长度n及参数字符数组arg,请返回替换后的字符串。保证参数个数大于等于占位符个数。保证原串由大小写英文字母组成,同时长度小于等于500。 测试样例: “A%sC%sE”,7,[‘...
关于Java8中为什么日期LocalDate是线程安全的分析
前几篇文章分析了Java8中新的日期API各种类的用法,这篇文章分析一下新的API为什么是线程安全的,Java 8 的日期和时间类之所以是线程安全的,因为它们是不可变的(immutable)。在这个示例中,我们创建了两个线程,并且每个线程都使用LocalDate.now()方法获取当前日期,并将其打印出来。当然,如果在多线程中把他用作成员变量的话应该加final关键字修饰,不能让这个变量在别的线程中指向新的对象,那样还是线程不安全的,例如在别的线程又重新赋值一遍。那么其余线程看到的日期的状态将会被改变。
01 Python学习总结:Python简介及入门
Python 是一门高级编程语言,以其简洁、易读和强大的功能而广受欢迎。它适用于多种应用场景,包括 Web 开发、数据分析、人工智能、自动化脚本等。以下是 Python 的简介及入门知识总结,帮助你快速了解并开始学习 Python。
Android Telephony主要模块及功能
Telephony的代码主要由五个模块组成 1.Telephony Frameworks 代码区域: frameworks/opt/telephony/ 其中主要的文件在如下目录 /frameworks/opt/telephony/src/java/com/android/internal/telephony/ 其中比较常见的有以下几类文件 1.BaseCommands、RIL构成R
Java线程安全的时间类
你还在使用Date和Calendar吗,快换一下吧!
SLAM Cartographer(18)后端优化问题求解器
了解经过闭环检测构建了子图与节点之间的约束之后,通过后端优化求解器进行优化求解。核心是基于Ceres库进行SPA(Sparse Pose Adjustment)的优化方法,把后端优化问题描述成为一个最小二乘的问题求解
Java中SimpleDateFormat的线程安全性问题
在日常开发中,我们经常会用到时间,我们有很多办法在Java代码中获取时间。但不同的方法获取到的时间格式不尽相同,这时就需要一种格式化工具,把时间显示成我们需要的格式,最常用的方法就是使用SImpleDateFormat类。这是一个看上去功能比较简单的类,但使用不当,也有可能导致很大的问题.在《阿里巴巴Java开发手册》中,有明确规定【强制】SimpleDateFormat是线程不安全的类,一般不要定义为static变量,如果定义为static,必须加锁,或者使用DateUtils工具类。
FPGA实现串口的任意字节数接收
基于FPGA的任意字节数(单字节、多字节)的串口(UART)接收,真的不来看看吗?
Android 14.0 系统设置显示主菜单添加屏幕旋转菜单实现旋转屏幕功能
在14.0的系统rom定制化开发中,在对系统设置进行定制开发中,有产品需求要求增加 旋转屏幕功能的菜单,就是在点击旋转屏幕菜单后弹窗显示旋转0度,旋转 90度,旋转180度, 旋转270度针对不同分辨率的无重力感应的大屏设备的屏幕旋转功能的实现, 接下来就来分析实现这个功能
java中线程安全的时间类,【Java】JAVA日期安全格式化之SimpleDateFormat和jodaTime,DateTimeFormatter...
SimpleDateFormat线程不安全的日期格式化库package com.rumenz.task;import java.text.SimpleDateFormat;import java.util.concurrent.CountDownLatch;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent...
修复Oracle MySQL Server 安全漏洞(CVE-2023-0464)
修复Oracle MySQL Server 安全漏洞(CVE-2023-0464)
Java8 新特性LocalDate 线程安全的时间处理类
Java8 新特性中推出了日期处理类LocalDate,实在是太方便了,主要用到是下面的3个类。 java.time.LocalDate ->只对年月日做出处理 java.time.LocalTime ->只对时分秒纳秒做出处理 java.time.LocalDateTime ->同时可以处理年月日和时分秒 优点: 除了使用起来更加简单和灵活,主要是传统的时期处理类Da...
Camera2Demo
在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。
calendar java 线程安全_Java8 新特性LocalDate 线程安全的时间处理类
Java8 新特性中推出了日期处理类LocalDate,实在是太方便了,主要用到是下面的3个类。java.time.LocalDate ->只对年月日做出处理java.time.LocalTime ->只对时分秒纳秒做出处理java.time.LocalDateTime ->同时可以处理年月日和时分秒优点:除了使用起来更加简单和灵活,主要是传统的时期处理类Date、Calenda...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
【潜意识Java】深度剖析Java的时间处理:从Date到LocalDateTime
家人们,今天咱们来聊聊 Java 里的时间处理。在开发中,时间处理是个常见需求,从记录日志时间戳,到实现定时任务、计算时间差,都离不开它。但 Java 的时间处理演进了多次,从早期的Date类,到后来的Calendar,再到 Java 8 引入的,这里面门道不少。我也是在不断踩坑和学习中,才把这些知识摸透,现在就把经验分享给大伙。
win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar
win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。
Java 中的各种日期类及其使用场景
Date 更多的是用来记录一个时间,对时间的处理不直接在 Date 中进行,而是通过下面介绍的 Calender 等类处理。用于对日期的操作,类中定义了相当多操作日期的方法,但它没有专门的格式化方法,需要自己实现。
java date获取年月日_java中的LocalDateTime
在项目开发中经常会设计到时间的处理,java8新特性提供了3个处理时间的类型:LocalDate表示日期,LocalTime表示时间,LocalDateTime表示日期和时间。1.原有Date类型存在问题1.1 为什么不使用已有的类型Date来处理时间呢?因为Date如果不格式化,打印出的时间可读性较差。Sat Jul 04 16:56:38 CST 2020需要使用SimpleDateForma...
一文看懂Java8时间API:高效时间处理的必备指南
Java 8 时间 API 以简洁、安全、功能强大的设计,为时间处理带来了全新的体验。通过LocalDate、LocalTime、LocalDateTime等核心类,以及DateTimeFormatter的格式化与解析,开发者能够轻松完成各种时间相关的操作。同时,时区处理和日期时间计算功能,进一步满足了复杂业务场景的需求。在实际开发中,合理运用 Java 8 时间 API,不仅能提升代码的可读性与安全性,还能提高开发效率。
并发编程-12线程安全策略之常见的线程不安全类
文章目录脑图概述字符串拼接子之StringBuilder、StringBufferStringBuilder (线程不安全)StringBuffer (线程安全)小结时间相关的类 SimpleDateFormat、第三方库joda-time、JDK8提供的类SimpleDateFormat (线程不安全的写法)SimpleDateFormat (线程安全的写法-堆栈封闭)joda-time (线程...
Java工具类Date详解:时间处理的基石与现代替代方案
本文系统介绍了Java日期时间处理的演进过程。首先剖析了遗留的java.util.Date类,包括其基于时间戳的实现原理、设计缺陷(API混乱、可变性、时区问题等)以及基本用法(创建、格式化、与Calendar配合)。随后重点介绍了Java 8引入的全新java.time API,对比新旧API在线程安全、不可变性、设计清晰度等方面的差异,并详细说明了如何在两种API间进行转换。文章特别强调了SimpleDateFormat的线程安全问题及解决方案,为开发者提供了处理日期时间的完整知识框架和实践指南。
java8中的时间处理
转自:https://blog.youkuaiyun.com/u012107143/article/details/78790378 jdk出到8版本后,原先熟悉的用来处理时间的jdk类型如Date,Calendar,SimpleDateFormat等在新的项目里也不再使用,包括之前就被发现的线程安全问题,在jdk8的新时间处理类中,线程安全问题得到了解决 //世界标准时间,其中T表示时分秒的开始(或者日期与时间的间隔),Z表示这是一个世界标准时间 2017-12-13T01:47:07.081Z //本地时间,也
Java-时间处理----Joda-time
参考: https://github.com/JodaOrg/joda-time https://www.joda.org/joda-time/userguide.html# Joda-Time为Java date和time类提供了一个高质量的替代品。该设计支持多个日历系统,同时仍然提供了一个简单的API。 “默认”日历是XML使用的ISO8601标准。 Maven configurat...
Java语言中的Calendar和Date两个类区别
Java中不同类对时间处理的区别对比
calendar当前时间整点_JAVA8时间处理,丢掉Date&SDF
前言在 jdk1.8 之前,Java 时间处理这方面,常用的是 Date 类然后使用SimpleDateFormat格式化,在 Java8 中提供了全新的时间类,让我们来一起看下吧首先 我们先看看jdk1.8前使用的方式会有哪些安全性问题;看看 SimpleDateFormat 中的 format 方法privateStringBufferformat(Datedate,Str...
Java时间日期库java.time:什么是java.time包?如何替代旧的Date与Calendar?
Java时间日期库java.time:什么是java.time包?如何替代旧的Date与Calenda。我目前是COC北京城市开发者社区主理人COC西安城市开发者社区主理人,以及云原生开发者社区主理人,在多个技术领域如云原生、前端、后端、运维和AI都具备丰富经验。我的博客内容涵盖广泛,主要分享技术教程、Bug解决方案、开发工具使用方法、前沿科技资讯、产品评测、产品使用体验,以及产品优缺点分析、横向对比、技术沙龙参会体验等。我的分享聚焦于云服务产品评测、AI产品对比、开发板性能测试和技术报告。目前,我活跃在。
389



被折叠的 条评论
为什么被折叠?



