C/C++获取系统时间

本文详细介绍了在C语言中实现精确时间显示的四种不同方法,从秒级到毫秒级,覆盖了使用标准库、Windows API、系统函数和直接获取当前时间等方案。每种方案都附带了代码示例,方便读者理解实现原理和具体用法。

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转载自http://www.cnblogs.com/mfryf/archive/2012/02/13/2349360.html,感谢原作者

//方案— 优点:仅使用C标准库;缺点:只能精确到秒级
#include <time.h> 
#include <stdio.h> 
int main( void ) 

    time_t t = time(0); 
    char tmp[64]; 
    strftime( tmp, sizeof(tmp), "%Y/%m/%d %X %A 本年第%j天 %z",localtime(&t) ); 
    puts( tmp ); 
    return 0; 
}
size_t strftime(char *strDest, size_t maxsize, const char *format, const struct tm *timeptr);
根据格式字符串生成字符串。
struct tm *localtime(const time_t *timer);
取得当地时间,localtime获取的结果由结构tm返回
返回的字符串可以依下列的格式而定:
%a 星期几的缩写。Eg:Tue 
%A 星期几的全名。 Eg: Tuesday
%b 月份名称的缩写。 
%B 月份名称的全名。 
%c 本地端日期时间较佳表示字符串。 
%d 用数字表示本月的第几天 (范围为 00 至 31)。日期
%H 用 24 小时制数字表示小时数 (范围为 00 至 23)。 
%I 用 12 小时制数字表示小时数 (范围为 01 至 12)。 
%j 以数字表示当年度的第几天 (范围为 001 至 366)。 
%m 月份的数字 (范围由 1 至 12)。
%M 分钟。 
%p 以 ''AM'' 或 ''PM'' 表示本地端时间。 
%S 秒数。 
%U 数字表示为本年度的第几周,第一个星期由第一个周日开始。 
%W 数字表示为本年度的第几周,第一个星期由第一个周一开始。 
%w 用数字表示本周的第几天 ( 0 为周日)。 
%x 不含时间的日期表示法。 
%X 不含日期的时间表示法。 Eg: 15:26:30
%y 二位数字表示年份 (范围由 00 至 99)。 
%Y 完整的年份数字表示,即四位数。 Eg:2008
%Z(%z) 时区或名称缩写。Eg:中国标准时间 
%% % 字符。

//方案二 优点:能精确到毫秒级;缺点:使用了windows API 
#include <windows.h> 
#include <stdio.h> 
int main( void ) 

SYSTEMTIME sys; 
GetLocalTime( &sys ); 
printf( "%4d/%02d/%02d %02d:%02d:%02d.%03d 星期%1d\n",sys.wYear,sys.wMonth,sys.wDay,sys.wHour,sys.wMinute, sys.wSecond,sys.wMilliseconds,sys.wDayOfWeek); 
return 0;
}
//方案三,优点:利用系统函数,还能修改系统时间
//此文件必须是c++文件
#include<stdlib.h>
#include<iostream>
using namespace std;
void main()
{
    system("time");
}
//方案四,将当前时间折算为秒级,再通过相应的时间换算即可
//此文件必须是c++文件
#include<iostream>
#include<ctime>
using namespace std;
int main()
{
time_t now_time;
now_time = time(NULL);
cout<<now_time;
return 0;
}

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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