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我也要
今天公司一个模块从服务器迁移到k8s，出现时间toString()以后输出结果和以前不一致的情况，原因是以前是CST时间，k8s上统一设置环境时区为GMT-8了。
CST：China Standard Time（老外认为有其他含义，中国就这个缩写），中国标准时。
GMT：Greenwich Mean Time，格林威治标准时，地球每15°经度 被分为一个时区，共分为24个时区，相邻时区相差一小时；例: 中国北京位于东八区。
-Duser.timezone=GMT+08 启动命令设置jvm参数，修改时区。默认会读取服务器时区，中国企业服务器时区一般为：Asia/Shanghai，Asia/Shanghai是CST时间。
不设置-Duser.timezone时，代码输出结果如下：
System.out.println(new Date());
Thu Jul 从UTC、GMT到CST：软件开发的时区处理全链路实践指南
在计算机系统中，时间处理是数据一致性和全球协作的技术基石。其核心原理在于区分挂钟时间、Unix时间戳和ISO 8601等不同时间表示形式，并通过时区数据库（如IANA tzdata）管理全球复杂的时区规则。这一机制的技术价值在于确保分布式系统、跨时区服务在存储、计算和传输过程中的时间语义统一，避免因时区混淆导致的数据错乱、订单异常等严重问题。应用场景广泛覆盖数据库设计、API接口、前端展示及运维配置等全链路环节。本文聚焦UTC、GMT与易混淆的CST等核心概念，结合开发实践中常见的时区陷阱，提供从概念辨析到
别再乱用Asia/Shanghai了！Java8时区ZoneId避坑指南：从Etc/GMT-8到CTT的完整解析
本文深入解析Java8时区处理中的常见陷阱，特别是针对中国开发者的特殊场景。从ZoneId的构造规则到时区转换技巧，详细介绍了如何避免因时区配置错误引发的生产事故，并提供了最佳实践和诊断方法，帮助开发者正确处理跨时区数据同步问题。
别再被JSON里的时间坑了！SpringBoot中@JsonFormat时区问题（GMT+8）的完整避坑指南
本文深入解析SpringBoot中@JsonFormat注解的时区问题（GMT+8），提供从注解配置到数据库时区设置的全链路解决方案。通过实战案例和最佳实践，帮助开发者避免常见的时间戳时区陷阱，确保JSON序列化与数据库存储的时间一致性。特别推荐使用Asia/Shanghai时区标识和java.time类型处理多时区场景。
Java学习笔记（十一）：Date类、SimpleDateFormat类、Calendar类、JDK8时间相关类、包装类
java.util.Date`类 表示特定的瞬间，精确到毫秒。继续查阅Date类的描述，发现Date拥有多个构造函数，只是部分已经过时，我们重点看以下两个构造函数：从运行程序的此时此刻到时间原点经历的毫秒值,转换成Date对象，分配Date对象并初始化此对象，以表示分配它的时间（精确到毫秒）。：将指定参数的毫秒值date,转换成Date对象，分配Date对象并初始化此对象，以表示自从标准基准时间（称为“历元（epoch）”，即1970年1月1日00:00:00 GMT）以来的指定毫秒数。
java基础入门-11-【API（时间，包装类，练习）】
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mysql-connector-java 版本8以上使用注意
做一个新产品调试，测试库数据库突然被产品部的小弟弟给干掉了，加班，他们都没来，就自己本地搭一个服务器进行测试。 没想到一下出了好多问题。 下载了8.1.12的mysql 数据库，然后就使用了对应版本的mysql jar包，却发现发现连不上数据库。 第一次运行报错同时还警告数据库驱动字符串有问题，需要用 “com.mysql.cj.jdbc.Driver”，比以前多一个cj， 于是就更改了驱...
跨时区时间转换实战：从UTC到北京时间的编程实现
本文深入探讨了跨时区时间转换的核心原理与实战编程，重点解析了如何将UTC时间准确转换为北京时间。文章通过JavaScript和Java的代码示例，详细说明了时间格式转换的常见陷阱与最佳实践，帮助开发者掌握处理国际化时间数据的关键技能，确保应用在全球用户间的时间显示准确无误。
Java 中的日期时间总结
大家好，我是 god23bin，在日常开发中，我们经常需要处理日期和时间，日期和时间可以说是一定会用到的，现在总结下 Java 中日期与时间的基本概念与一些常用的用法。
Java时间格式转换实战：从yyyyMMddHHmmssSSS到yyyy-MM-dd HH:mm:ss的完整解析
本文详细解析了Java中将紧凑时间格式`yyyyMMddHHmmssSSS`转换为标准格式`yyyy-MM-dd HH:mm:ss`的完整实战方法。通过核心类`SimpleDateFormat`的解析与格式化两步操作，结合线程安全、时区处理等避坑指南，并介绍了Java 8+更现代的`DateTimeFormatter`方案，帮助开发者高效、稳健地处理各类时间格式转换需求。
Java实现时间转UTC格式：让时间与世界同步！
本文介绍了Java中使用SimpleDateFormat类将时间转换为UTC格式的方法。主要包括以下内容： SimpleDateFormate类的介绍和用法 如何将时间转换为UTC格式 如何进行测试
显著性算法 + 伪彩变换
利用opencv得到显著图和伪彩图
【STM32学习】（29）STM32实现595驱动三个数码管（标准库和HAL库实现）
我选用的单片机型号为：STM32F103系列 74LS595是一个串转并行输出的芯片，它能为单片机节省很多的IO口，应用场景广泛。 现要求三个数码管动态显示，常规设计都是并行实现，需要8个IO数据口，然后还需要3个IO片选数码管接口，这样大大占用了IO口，导致连接的外设变少。因此我们引入74LS595芯片。电路设计如下： 只需要三个共阴极数码管与三个595芯片级联即可完成，通过RCLK，SCK，SER三个IO即可完成对数码管的动态控制并显示。电路焊接的实物图如下： 要求完成功能：实现数.
faster lio 回环 加入GTSAM优化的记录
对Faster lio 加入回环、gtsam优化，在室外建图遇到的问题和过程
Jmeter压测报告
账户分析压测报告 一、测试内容 本次测试是针对账户分析进行的压力测试，在账户分析查询接口中，只对用户资产查询接口进行压力测试，其中不包含用户签名校验功能。 二、测试方法 本次采用apache的开源测试工具jmeter，采用本地动态拼装请求数据并通过http协议GET方式发送每日盈亏查询请求。并采用1000个用户账号测试访问情况。...
iOS安全和逆向系列教程 第18篇：iOS应用脱壳技术详解与实战
iOS应用脱壳技术详解与实战 摘要： 本文深入剖析了iOS应用脱壳技术，首先解释了加壳(如FairPlay DRM)与脱壳的基本概念及必要性。通过otool命令可以检测应用的加密状态。文章详细介绍了三种主流脱壳工具：经典dumpdecrypted工具的使用方法、现代化Clutch工具的安装配置以及基于Frida的高级脱壳方案frida-ios-dump。针对特殊情况，还提供了使用LLDB手动dump内存的技术细节，包括查找基地址、计算dump范围和内存读取等操作。最后介绍了修复Mach-O文件头的Pytho
Qt —— 百度地图 - 3、Qt调用高德在线地图功能示例（附源码）
Qt - 地图相关 —— 3、Qt调用高德在线地图功能示例（附源码）
StarRC:版本陈旧引发的多corner提取RC失败
运行StarRC提取多corner RC时会遇到提取失败的情况，当分次提取各个corner RC时却成功了，这种时候优先考虑nxtgrd版本陈旧的情况。解决办法是找到nxtgrd对应的itf文件，然后使用新版starrc去产生nxtgrd。debug方法也简单，在运行StarRC开始阶段会报告如下信息，就证明nxtgrd太老了。我正在「拾陆楼」和朋友们讨论有趣的话题，你⼀起来吧？
ABAP Reduced Message Types：用精简 IDoc + Change Pointer，把主数据分发做得又快又省
本文介绍了SAP系统集成中主数据分发的精简优化方法。通过创建"精简消息类型"(Reduced Message Types)，可以在不改标准IDoc类型的前提下，只发送接收系统真正需要的数据。文章详细解析了主数据变更链路的完整流程，包括变更文档、变更指针和IDoc生成机制，并重点说明了如何在BD53事务中创建精简消息类型、选择保留字段、激活变更指针等实操步骤。此外，还介绍了通过BD59过滤对象和BD64分发模型实现更精确的数据分发，以及变更指针的激活验证、IDoc生成作业和定期清理等运维要
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.
该资源为搭建Linux系统Java环境用，资源的后缀为tar.gz格式的压缩包
计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
IDEA的使用指南
IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.
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