一.时间处理的方法 1.获取当前时间 new DateTime.now(); 2.设置时间 new DateTime(2020, 11, 11, 12, 37 , 36); 3.解析时间 DateTime.parse('2018-10-10 09:30:36'); 4.时间加减 // 加10分钟 now.add(new Duration(minutes: 10)) // 减2小时 now.add(new Duration(hours: -2)) 5.比较时间 var d3 = new DateT

1 表结构 2:  其实 是2个相同的 表根据rownum= rownum-1 来计算,所以先了解单个表的查询 附上SQL: #查询出1天的数据升序 ) as rownum, info.equipment_id, info.upload_time ) r where info.upload_time >= STR_TO_DATE('2017-07-24 00:00:00','%Y-%m-%d %H:%i:%s') and info.upload_time <= STR_TO_DATE('201

C 语言实例 - 计算两个时间段的差值 C 语言实例 C 语言实例 计算两个时间段的差值. 实例 #include <stdio.h> struct TIME { int seconds; int minutes; int hours; }; void differenceBetweenTimePeriod(struct TIME t1, struct TIME t2, struct TIME *diff); int main() { struct TIME startTime, stopTi

简述 博主最近因工作任务缠身,都无暇顾及到我的这片自留地了.前段时间稍有空闲,花了较多的精力学习<啊哈算法>,从中学习到很多之前没有太注重的内容,收益颇丰.但是这些算法题目还没有看完,等后面有时间了,还需重新自我温习一下前面所写的内容,并且继续耕耘后面的算法知识. 今天稍微有点时间,总结一下博主近期工作中所遇到的一些难题,希望借此机遇总结一下类似问题的解决方法,也算是一种积累吧. 背景 我们在司机的手机APP里预置了定时上报GPS数据的功能,功能设置为了APP每15秒收集一次GPS定位地址,然

SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("HH:mm"); Date date_begin = simpleDateFormat.parse(beginTime); Date date_end = simpleDateFormat.parse(endTime); Long duration = date_end.getTime() - date_begin.getTime(); // 计算差多少分钟 long n

uses DateUtils; var S1, S2: string; T1, T2: TDateTime; D, H, M, S: Integer; Value: Int64; begin S1 := '2015/09/23 15:44:50'; S2 := '2013/09/22 16:47:51'; T1 := StrToDateTime(S1); T2 := StrToDateTime(S2); Value := SecondsBetween(T1, T2); D := Value di

概要: 随着电子商务的高速发展和普及应用,个性化推荐的推荐系统已成为一个重要研究领域. 个性化推荐算法是推荐系统中最核心的技术,在很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣,决定着是否能够推荐用户真正感兴趣的信息,而面对用户的不断提升的需求,推荐系统不仅需要正确的推荐,还要实时地根据用户的行为进行分析并推荐最新的 结果. 实时推荐系统的任务就是为每个用户,不断地.精准地推送个性化的服务,甚至到达让用户体会到推荐系统比他们更了解自己的感觉. 本文主要研究的是基于模型的协同过滤算法-ALS以及实时推

1.时间转换 data默认有toString() 输出格林威治时间,比如说Date date = new Date(); String toStr = date.toString(); 输出的结果类似于: Wed Sep 16 19:02:36 CST 2012 你要输出yyyy-MM-dd hh:mm:ss这种格式的话, 使用SimpleDataFormat类 比如 Date date = new Date(); String dateStr = new SimpleDateFormat("y

两个TIMESTAMP之差得到的是INTERVAL类型,而有时我们只需要得到两个时间相差的秒数,如果变成INTERVAL之后,想要获取这个值会非常麻烦. 比较常见的方法是使用EXTRACT来抽取获得的INTERVAL类型的日.时.分和秒来分别计算并求和: SQL> create table t_timestamp (id number, t1 timestamp, t2 timestamp); Table created. SQL> insert into t_timestamp 2 valu

public static Long dateDiff(String startTime, String endTime, String format, String str) { // 按照传入的格式生成一个simpledateformate对象 SimpleDateFormat sd = new SimpleDateFormat(format); long nd = 1000 * 24 * 60 * 60;// 一天的毫秒数 long nh = 1000 * 60 * 60;// 一小时的毫

DataTable dt = new DataTable(); //嵌套的三元运算 牛叉到五体投地 object obj = dt.Compute("iif(1000=5,1000,iif(100>100,4001,2000))", null); Response.Write(obj); System.Data.DataTable table = new DataTable(); //计算常量,可以没有初始化列 object test = table.Compute("

通过简单的计算来,线上I帧在视频中出现的时间点. 完整代码请参考 https://andy-zhangtao.github.io/ffmpeg-examples/ 名词解释 首先需要明确以下名词概念: I/P/B 帧(具体差异请参看 https://www.jianshu.com/p/18af03556431 ) I帧: 内部编码帧(关键帧) P帧: 前向预测帧(根据I帧计算差值) B帧: 双向预测帧(根据I帧和P帧计算差值) PTS: 帧显示的时间刻度(在哪个时间点显示此帧) DTS: 帧解码

①题目 给定一个所有节点为非负值的二叉搜索树,求树中任意两节点的差的绝对值的最小值. 示例 : 输入: 1   \   3  / 2 输出:1 解释:最小绝对差为1,其中 2 和 1 的差的绝对值为 1(或者 2 和 3).注意: 树中至少有2个节点. ②思路 这个题我自己没做出来,所以看了别人的题解. 思路就是,使用中序遍历,在中序遍历的同时,计算差值. ③代码 class Solution { TreeNode pre; int res = Integer.MAX_VALUE; //res是

/*** * 获取当前日期距离过期时间的日期差值 * @param endTime * @return */public String dateDiff(String endTime) { String strTime = null; // 按照传入的格式生成一个simpledateformate对象 SimpleDateFormat sd = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:sss"); long nd = 1000 * 24 * 60

在Entity Lambda表达式中计算DateTime类型的时候 不能直接用DateTime类型进行相减计算差值 需要使用DbFunctions提供的一些方法. 例如: DbFunctions.DiffDays(aDate-bDate) 注意:Dbfunctions提供的方法接受Nullable<DateTime>类型 ------English--------- Arithmetic with DateTime is not supported in Entity Framework. h

原文: C#中DataTable中的Compute方法使用收集 Compute函数的参数就两个:Expression,和Filter. Expresstion是计算表达式,关于Expression的详细内容请看这里“http://msdn2.microsoft.com/zh-cn/library/system.data.datacolumn.expression(VS.80).aspx”.而Filter则是条件过滤器,类似sql的Where条件. DataTable dt = new DataT

(记忆线:当时一刷完是1-205. 二刷88道.下次更新记得标记不能bug-free的原因.)   88-------------Perfect Squares(完美平方数.给一个整数,求出用平方数来相加得到最小的个数) public class Solution{ public static void main(String[] args){ System.out.println(numSquares(8)); } public static int numSquares(int n){ //

在移动端开发者中最重要的KPI应该是崩溃率.当崩溃率稳定下来后,工作的重心就应该转移到性能优化上.那么问题来了,如果你的项目也没有接入任何性能监测SDK,没有量化的指标来衡量,那你说你优化了性能领导信么? 虽然现在市面上第三方性能检测平台已经很成熟,但笔者还是比较建议公司自己写自己的sdk,原因如下 1. 数据安全 2. 避开费用,有的平台是MAU三万以下不收费,超出后费用极高. 3. 可以自定义指标没有无用代码,一接别人SDK包体积增大不少,其实你只用到了个别几个功能. 本文主要内容是给小项目

虽然骚尼手机卖的不怎么样,但是有些东西还是做的挺好的,工业设计就不用说了,索尼的相册的双指任意缩放功能也是尤其炫酷.其桌面小部件滚动相册我觉得也挺好的,比谷歌原生的相册墙功能好多了,网上搜了一下也没发现有人写这个,于是,下面就介绍下我的高A货. 首先是效果图: 主要手势操作有: 上/下满速移动,可以上滑/下滑一张图片 上/下快读移动,则根据滑动速度,上滑/下滑多张图片 单击则请求系统图库展示该图片 该小部件的主要优点:在屏幕内的小范围内提供一个很好的图片选择/浏览部件,尤其是切换图片时有很强的靠

''' 基于物品的协同推荐 矩阵数据 说明: 1.修正的余弦相似度是一种基于模型的协同过滤算法.我们前面提过,这种算法的优势之 一是扩展性好,对于大数据量而言,运算速度快.占用内存少. 2.用户的评价标准是不同的,比如喜欢一个歌手时有些人会打4分,有些打5分:不喜欢时 有人会打3分,有些则会只给1分.修正的余弦相似度计算时会将用户对物品的评分减去 用户所有评分的均值,从而解决这个问题. 如何预测用户对给定物品的打分? 一.基于用户协同 方法1:用户之间的距离/相似度(K近邻算法) 二.基于物品协

''' 基于物品的协同推荐 矩阵数据 说明: 1.修正的余弦相似度是一种基于模型的协同过滤算法.我们前面提过,这种算法的优势之 一是扩展性好,对于大数据量而言,运算速度快.占用内存少. 2.用户的评价标准是不同的,比如喜欢一个歌手时有些人会打4分,有些打5分:不喜欢时 有人会打3分,有些则会只给1分.修正的余弦相似度计算时会将用户对物品的评分减去 用户所有评分的均值,从而解决这个问题. ''' import pandas as pd from io import StringIO #数据类型一: