java不同时区时间转换,Java不同时区(timezone)之间时间转换

本文介绍了如何在Java中进行不同时区时间转换,包括理解时区和夏令时的概念,提供了一种考虑夏令时因素的转换方法,并给出了具体的代码实现。此外,还提到了Java中处理时间的类,如Date、Calendar等。

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最近出现一个问题是这样的 我们的系统在国外打印的日志时间由于时差关系和国内不一致 看起来不方便 希望国外的日志和国内保持一致 即 需要对不同时区的时间做转换调整 统一为国内时间。 一、关于时区的一些概念

1.1 什么是时区

timezone 即由于世界各国家与地区经度不同 地方时也有所不同 按照经度将全球划分为24个时区。

时区有相应的英文字母缩写 例如GMT,UTC,CST等 常见的时区 具体参考 这里。

1.2 什么是夏令时

通俗易懂的解释就是 夏令时开始的时候 大家在夜里2点把表往前调一个小时 即本来两点 被你手动调成了三点 如果你七点起床 那你那天晚上就会少睡一个小时 为什么这么做是因为夏天的时候7点其实天已经亮了 这样你到了第二天晚上8点 其实是之前的7点 就应该睡觉了 这样就可以节省电了 所以夏令时叫 Daylight Saving Time DST 这篇文章讲了为什么要有夏令时 什么时候去修改表的时间 为什么是晚上2点修改 反对夏令时 还有人写paper说夏令时没什么用。

二、如何在不同时区之间转换时间

上部分分析了不同时区 还有夏令时的区别 即我们在转换时区的时候要考虑这两个问题 基本思路是

获取到源时区相对于GMT的差距 考虑夏令时 。获取到目的时区相对于GMT的差距 考虑夏令时 。用当前的时间 - 源差距 目的差距。

代码如下所示

public class TimeZoneTransform {

private static String dateTransformBetweenTimeZone(Date sourceDate, DateFormat formatter,

TimeZone sourceTimeZone, TimeZone targetTimeZone) {

Long targetTime sourceDate.getTime() - sourceTimeZone.getRawOffset() tar

### 如何在 CUDA 10.2 上安装 PyTorch 为了确保顺利安装适用于 CUDA 10.2 的 PyTorch 版本,建议通过 Anaconda 来管理依赖关系和环境。以下是具体操作指南: #### 创建并激活新的 Conda 环境 推荐先创建一个新的 Python 环境来隔离不同项目的库文件,防止版本冲突。 ```bash conda create -n pytorch_env python=3.7 conda activate pytorch_env ``` #### 配置国内镜像源加快下载速度 考虑到网络因素可能影响包的获取效率,可设置清华大学开源软件镜像站作为默认渠道之一[^5]。 ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ ``` #### 安装指定版本的 PyTorch 及其相关组件 根据需求选择合适的 PyTorch 和其他必要的扩展模块版本进行安装。对于 CUDA 10.2 用户来说,可以选择如下命令完成安装过程[^2]。 ```bash conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch ``` #### 验证安装情况 最后一步是在 Python 解释器内部验证是否正确加载了带有 GPU 支持功能的 PyTorch 库[^4]。 ```python import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) ``` 如果一切正常,则会显示相应的 PyTorch 版本号,并确认存在可用的 CUDA 设备支持。
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