将日期设定成上一个月,上一年。

这篇博客主要介绍了Java中日期时间的处理,包括格式化、解析、相差月份数量计算以及日期之间的天数差。此外,还展示了如何比较两个日期,并按照指定格式展示年月。内容涉及SimpleDateFormat、Calendar和Date类的使用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

            
            
            Date date = new Date();//当前时间
            String data1 = "2022-01-01";//指定专门的时间
            String format = "yyyy-MM-dd HH:mm:SS";
            SimpleDateFormat sd = new SimpleDateFormat(format);
            Date parse = null;
            try {
                parse = sd.parse(new Data());//将指定的时间进行转换成Date类型
            } catch (java.text.ParseException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            Calendar c = Calendar.getInstance();

            c.setTime(parse);
            c.add(Calendar.MONTH, -1);//减去当前日期的一个月
            c.add(Calendar.YEAR,-1);//减去当前日期的一年
            String format1 = sd.format(c.getTime());
            System.out.println(format1);

获取指定月份之间相差月份数量


                String oldDateStr="202201";//指定一个日期------------
                SimpleDateFormat sdf =new SimpleDateFormat( "yyyyMM");
                Date oldDate= null;
                try {
                oldDate = sdf.parse(oldDateStr);
                } catch (ParseException e) {
                e.printStackTrace();
                }
                Calendar calendar= Calendar.getInstance();//获取日历对象
                calendar.clear();
                calendar.setTime(oldDate);


                int oldYear =calendar.get(Calendar.YEAR);//获取指定日期年份
                int oldMonth =calendar.get(Calendar.MONTH)+1;//获取指定日期的月份

                String currentDate="202205";//指定另一个日期------------
                Date currentDate1= null;
                try {
                        currentDate1= sdf.parse(currentDate);
                } catch (ParseException e) {
                        e.printStackTrace();
                }
                calendar.clear();
                calendar.setTime(currentDate1);
                int currentYear=calendar.get(Calendar.YEAR);//当前日期的年份
                int currentMonth =calendar.get(Calendar.MONTH)+1;//当前日期的月份
                 String curDate=sdf.format(currentDate1);
                //currentMonth可能会比oldMonth小,因此要加绝对值
                int betweenMonth =Math.abs((currentYear-oldYear)* 12 +(currentMonth-oldMonth));//计算相差多少了个月
                System.out.println(oldDateStr+"与今天"+curDate+"相差了"+betweenMonth+"个月");

获得指定日期的天数差:

DateFormat dft = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:SS");
        Date date = new Date();
        String format = dft.format(date);
        Long num = 0L;
        try {
            Date star = dft.parse(createTime);//开始时间
            Date endDay=dft.parse(format);//结束时间
            Long starTime=star.getTime();
            Long endTime=endDay.getTime();
            num=endTime-starTime;//时间戳相差的毫秒数
            System.out.println("相差天数为:"+num/24/60/60/1000);//除以一天的毫秒数
        } catch (ParseException e) {
            e.printStackTrace();
        }

两个时间的比较:

使用Date.before(),Date.after()和Date.equals()


        if (c.getTime().after(nowDay)){//如果质保到达的时间在当前的时间后面 即为true
            System.out.println("true = " + true);
        }

按照指定格式展示年月

//转换一下年月格式
            DateFormat outputFormat = new SimpleDateFormat("yyyy年MM月dd");
            DateFormat inputFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd", Locale.US);
            Date date = null;
            String inputText = map.get("time")== null ? "" : map.get("time");
            try {
                date = inputFormat.parse(inputText);
            }catch (Exception e){
                e.printStackTrace();
            }
            String outputText = outputFormat.format(date);

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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