JS计算两天的天数差

利用dayjs轻松实现跨月日期天数差计算 本文详细解析了JavaScript中跨月日期天数差计算的常见陷阱,并重点介绍了如何使用轻量级库dayjs的`.diff()`方法精准解决。通过`.startOf('day')`进行日期归一化,可有效避免时间部分和时区带来的误差,确保计算基于日历日期,从而准确处理月末月初等复杂场景。 阅读详情

JS计算两天的天数差

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>

<script>
var sDate1='2019-07-08';//第一个天数
var sDate2='2019-07-07';//第二个天数
var date = datedifference(sDate1, sDate2);//调用方法(得到的天数差)
alert(date);
//console(date);

//两个时间相差天数 兼容firefox chrome
    function datedifference(sDate1, sDate2) {    //sDate1和sDate2是2006-12-18格式  
       if(sDate1 < sDate2||sDate1 = sDate2){
           var dateSpan,
            tempDate,
            iDays;
        sDate1 = Date.parse(sDate1);
        sDate2 = Date.parse(sDate2);
        dateSpan = sDate2 - sDate1;
        dateSpan = Math.abs(dateSpan);
        iDays = Math.floor(dateSpan / (24 * 3600 * 1000));
        return iDays+1;
       }else{
            alert("请输入正确的时间");
       }
        
    };
</script>
</head>
<body>

</body>
</html>

 

仅当笔记;

论文浅读之PIP-Net: Patch-Based Intuitive Prototypes for Interpretable Image Classification 这篇文章的主要贡献包括:1 提出了一种新型的可解释图像分类模型PIP-Net,它基于原型部分学习可解释的原型,实现内置解释性。2 PIP-Net采用自监督学习的新正则化方法,学习原型之间的相似性,使得 latent 空间中的相似性能更好地与人类视觉感知相一致,从而减小了所谓的语义差距。3 PIP-Net可解释为一个稀疏的打分表,它可以检测图像是否属于任何类,或是否属于多个类。它也可以对OOD数据进行分类并说“我没有看到过这个”。 阅读详情

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