临时存放 简单 时间

public static void test(){
Calendar now = Calendar.getInstance();
int year = now.get(Calendar.YEAR);
int date = now.get(Calendar.DAY_OF_MONTH);
int month = now.get(Calendar.MONTH) + 1;
int hour = now.get(Calendar.HOUR);
int min = now.get(Calendar.MINUTE);
int sec = now.get(Calendar.SECOND);

SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");

Calendar calendar = Calendar.getInstance();
calendar.roll(Calendar.DAY_OF_YEAR,-1);
System.out.println("昨天:"+df.format(calendar.getTime()));

calendar= Calendar.getInstance();
calendar.set(Calendar.HOUR, 6);
calendar.set(Calendar.MINUTE, 0);
calendar.set(Calendar.SECOND, 0);
System.out.println("今天:"+df.format(calendar.getTime()));

calendar= Calendar.getInstance();
calendar.roll(Calendar.DAY_OF_YEAR,1);
System.out.println("明天:"+df.format(calendar.getTime()));
}


select to_date('2005-01-01 13:14:20','yyyy-MM-dd HH24:mm:ss') from dual;
select to_char(sysdate,'yyyy-MM-dd HH24:mi:ss') from dual;
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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