SimpleDateFormat--java时间的格式设定

本文详细介绍了Java中日期时间格式的设定方法及各格式字符的含义,解释了如何使用SimpleDateFormat进行日期格式化,并列举了从年份到毫秒等各个时间元素的表示方式。

格式设定的代码如下:

java.util.Date current=new java.util.Date();

java.text.SimpleDateFormat sdf=new java.text.SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");

格式设定中字符的意思(注意:其中大小写表示的意思是不一样的)

字母    日期或时间元素              表示                示例
    G       Era 标志符                  Text                AD
    y       年                          Year                1996; 96
    M       年中的月份                  Month               July; Jul; 07
    w       年中的周数                  Number              27
    W       月份中的周数                Number              2
    D       年中的天数                  Number              189
    d       月份中的天数                Number              10
    F       月份中的星期                Number              2
    E       星期中的天数                Text                Tuesday; Tue
    a       Am/pm 标记                  Text                PM
    H       一天中的小时数(0-23)      Number              0
    k       一天中的小时数(1-24)      Number              24
    K       am/pm 中的小时数(0-11)    Number              0
    h       am/pm 中的小时数(1-12)    Number              12
    m       小时中的分钟数              Number              30
    s       分钟中的秒数                Number              55
    S       毫秒数                      Number              978
    z       时区                        General time zone   Pacific Standard Time; PST; GMT-08:00
    Z       时区                        RFC 822 time zone   -0800

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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