NSDateFormatter

本文详细介绍了如何使用NSDateFormatter进行日期格式化,包括设置AM/PM符号、定义日期格式等操作。此外,还提供了获取当前年月日时分秒的方法,并附带了从字符串转换到NSDate的实用函数。
NSDateFormatter* dateFormatter = [[[NSDateFormatteralloc]init]autorelease];
 

[dateFormatter setAMSymbol:@"AM"];

[dateFormatter setPMSymbol:@"PM"];

[dateFormatter setDateFormat:@"dd/MM/yyyy hh:mmaaa"];

NSDate*date = [NSDatedate];

NSString* s = [dateFormatterstringFromDate:date];

显示效果为:10/05/201003:49PM

下面附上几个格式:这个是从Cocoachina上来的。呵呵。

yyyy:MM:dd G'at'HH:mm:ss zzz           1996.07.10AD at15:08:56PDT

EEE, MMM d,"yy                                         Wed,july 10, '99

h:mm a                                                     12:08 PM

hh 'o"clock' a,zzzz                                      12 o'clock PM, Pacific Daylight Time

K:mm a, z                                                0:00PM, PST

yyyyy,MMMM.dd GGG hh:mm aaa               01996.july.10AD12:08PM



HH 24小时制,hh 12小时制

下面是得到当前的年,月,日,时,分,秒。

NSCalendar *cal = [NSCalendar currentCalendar];

unsignedintunitFlags =NSYearCalendarUnit|NSMonthCalendarUnit|NSDayCalendarUnit|NSHourCalendarUnit|NSMinuteCalendarUnit|NSSecondCalendarUnit;

NSDateComponents*dd = [cal components:unitFlags fromDate:date]; 

inty = [ddyear];

intm = [ddmonth];

intd = [ddday];

inth = [ddhour];

intm = [dd minute];

ints = [dd second];

 

+(NSDate *)NSStringDateToNSDate:(NSString *)string {    
    NSDateFormatter *formatter = [[NSDateFormatter alloc] init];
    [formatter setTimeZone:[NSTimeZone timeZoneWithAbbreviation:@"UTC"]];
    //#define kDEFAULT_DATE_TIME_FORMAT (@"yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss'Z'")
    [formatter setDateFormat:kDEFAULT_DATE_TIME_FORMAT];
    NSDate *date = [formatter dateFromString:string];
    [formatter release];
    return date;
}


转载于:https://my.oschina.net/leeming/blog/52860

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值