iOS中NSDate常用转换操作整合

最新推荐文章于 2024-10-16 11:13:27 发布
最新推荐文章于 2024-10-16 11:13:27 发布
阅读量2.1k 收藏 1
点赞数
分类专栏： iOS Objective-C iOS_Objective_C 文章标签： ios nsdate 日期转换 时间转秒 时间显示样式
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.csdn.net/feng2qing/article/details/54974128
版权
这篇博客提供了iOS中关于NSDate的常用转换操作，包括日期与时间戳的互换以及时间的显示格式化，帮助开发者更好地处理时间相关的问题。文章提供了一个工程代码下载链接，包含了更多实用的NSDate转换方法。

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

//当前时间格式化, 例:YYYY-MM-dd-EEEE-HH:mm:ss
+ (NSString *)getCurrentDataWithDateFormate:(NSString *)formate
{
    NSDate *now = [NSDate date];
    return [self dateFormattingWithDate:now toFormate:formate];
}

//任意NSDate格式化
+ (NSString *)dateFormattingWithDate:(NSDate *)date toFormate:(NSString *)formate
{
    NSDateFormatter *formatter = [[NSDateForm
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
深度学习论文: TPH-YOLOv5: Improved YOLOv5 Based on Transformer Prediction Head 及其PyTorch实现
mingo_敏
09-14 4659
深度学习论文: TPH-YOLOv5: Improved YOLOv5 Based on Transformer Prediction Head for Object Detection on Drone-captured Scenarios及其PyTorch实现 TPH-YOLOv5: Improved YOLOv5 Based on Transformer Prediction Head for Object Detection on Drone-captured Scenarios PDF: http
【论文阅读】TransReID: Transformer-based Object Re-Identification
weixin_43169773的博客
12-28 2992
论文代码链接论文原文链接 摘要 目标重识别的关键就是提取鲁棒的特征！ 之前方法的弊端：卷积神经网络(CNN)的方法一次只处理一个局部邻域，并且由于卷积和下采样算子(如池化和跨卷积)导致细节信息丢失。 提出：纯基于transformer的目标ReID框架。 具体来说：我们首先将图像编码为一系列补丁，并通过一些关键改进构建基于transformer的强baseline，这在使用基于cnn的方法的几个ReID基准上取得了有竞争力的结果。为了进一步增强transformer背景下特征学习，设计了两个新的.
COD 论文笔记 A Simple yet Effective Network based on Vision Transformer for Camouflaged Object
985小菜鸡
05-25 1228
CAMO：包含1,000张训练图像和250张测试图像。CHAMELEON：包含76张测试图像，无训练图像。COD10K：包含3,040张训练图像和2,026张测试图像。NC4K：包含4,121张测试图像，无训练图像。Paradigm 1：整个网络共享同一个编码器和解码器，结构简单，但任务间可能互相干扰。Paradigm 2：共享编码器但使用独立的解码器，能够更好地处理任务间的干扰，提高单个任务的性能。
【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览 第300期】Fri, 1 Mar 2024
TomRen
03-04 2695
AI视野·今日CS.CV 计算机视觉论文速览 Fri, 1 Mar 2024 Totally 114 papers 👉上期速览✈更多精彩请移步主页 Daily Computer Vision Papers DistriFusion: Distributed Parallel Inference for High-Resolution Diffusion Models Authors Muyang Li, Tianle Cai, Jiaxin Cao, Qinsheng Zhang, Han C
【论文阅读笔记】Frequency Perception Network for Camouflaged Object Detection
qq_46056318的博客
04-30 2176
基于频率感知网络的视频目标检测2023年 ACM MMPaperCode隐蔽目标检测（COD）的目的是准确地检测隐藏在周围环境中的目标。然而，现有的COD方法主要定位在RGB域中的图像对象，其性能尚未得到充分利用，在许多具有挑战性的场景。考虑到频域中被感知对象和背景的特征更具区分性，提出了一种基于频域语义层次的可学习、可分离的频率感知机制。我们的整个网络采用两阶段模型，包括频率引导的粗定位阶段和细节保留的精定位阶段。利用主干提取的多层次特征，设计了一种基于八度卷积的灵活频率感知模块，用于粗定位。
论文阅读-ViTDet：Exploring Plain Vision Transformer Backbones for Object Detection
qq_37662375的博客
09-03 3390
ViTDet论文梳理
《Mask DINO: Towards A Unified Transformer-based Framework for Object Detection and Segmentation》论文解读
qq_46981910的博客
05-13 3759
摘要摘要本文提出Mask DINO，一个统一的目标检测和分割框架。Mask DINO通过添加掩码预测分支来扩展DINO(具有改进的去噪锚框的DETR)，该分支支持所有图像分割任务(实例、全景和语义)。它利用迪诺的查询嵌入对高分辨率像素嵌入图进行点积，以预测一组二进制掩码。DINO中的一些关键组件通过共享架构和训练过程进行了扩展以进行分割。Mask DINO简单、高效、可扩展，可以从联合的大规模检测和分割数据集中受益。
【论文阅读】Context-aware Cross-level Fusion Network for Camouflaged Object Detection(IJCAI2021)
络小绎
06-10 2215
论文题目：Context-aware Cross-level Fusion Network for Camouflflaged Object Detection 论文地址：
【论文解读】TPH-YOLOv5: Improved YOLOv5 Based on Transformer Prediction Head for Object Detection on Drone
Gorgeous_wxd
09-08 5818
Abstract 存在问题 由于无人机会在不同的高度飞行，物体的尺度变化剧烈，这给网络的优化带来了负担。 高速和低空飞行对排列密集的物体带来了运动模糊，这对物体的区分带来了巨大挑战。 文章提出的解决方法 增加一个检测头来检测不同规模的对象 用Transformer Prediction Heads 来替代原先的检测头 用CBAM来寻找具有密集对象的场景中的注意区域 除了以上三点，还使用了一些常用的tricks。例如：数据增强，多尺度测试，多模型集成，额外的分类器。 结果 VisDrone2021挑
毫米波目标检测论文 阅读笔记 | Radar Transformer: An Object Classification Network Based on 4D MMW Imaging Radar
NLOS的博客
05-26 2205
毫米波目标检测论文 | Radar Transformer: An Object Classification Network Based on 4D MMW Imaging Radar Jie Bai, Lianqing Zheng , Sen Li , Bin Tan, Sihan Chen and Libo Huang 同济大学 Sensors 原始论文地址: https://www.mdpi.com/1424-8220/21/11/3854 本文为毫米波目标检测论文 Radar Transf.
论文笔记-Exploring Plain Vision Transformer Backbones for Object Detection
Bolly_He的博客
04-01 3614
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2203.16527.pdf 这一篇论文是Facebook AI Research 的 Yanghao Li、何恺明等新作。论文思想主要是证明了将普通的、非分层的视觉 Transformer 作为主干网络进行目标检测的可行性。仅仅通过VIT的最后一层特征，通过多次反卷积来实现特征的多尺度。 摘要 本文探索研究了一种链式的，非层级结构的VIT作为目标检测的backbone。这种设计使得原始的VIT结构就可以fine-tuned用于目标检测，而无需重新
论文阅读6——VIT：Vision Transformer（包括ViT代码复现）
2403_87584552的博客
10-16 3302
虽然Transformer架构已成为自然语言处理任务的事实标准，但其在计算机视觉中的应用仍然有限。在视觉中，注意力要么与卷积网络结合应用，要么用于替换卷积网络的某些组件，同时保持其整体结构。我们表明，这种对CNN的依赖是没有必要的，并且直接应用于图像补丁序列的纯Transformer可以在图像分类任务中表现得非常好。
[论文笔记] A Survey on Vision Transformer 阅读笔记
qq_44690067的博客
10-04 1129
vision Transformer 综述
基于C#与MySQL的宾馆客房管理信息系统设计
06-01
《宾馆客房管理系统》是一个基于C#与MySQL的项目，旨在帮助学习者掌握数据库管理和系统开发知识。该项目通过完整代码实现，将编程技术应用于宾馆客房管理的实际业务场景。 C#是微软开发的面向对象编程语言，广泛用于Windows应用程序开发。在本项目中，C#用于构建用户界面、处理业务逻辑以及与数据库交互。它拥有丰富的类库，便于开发复杂图形用户界面（GUI），并通过ADO.NET组件实现与MySQL数据库的连接。MySQL是一种流行的开源关系型数据库管理系统（RDBMS），常用于Web应用程序，用于存储客房、预订、客户等核心数据。通过SQL语句，开发者可对数据进行增、删、改、查操作。系统中可能涉及“客房表”“预订表”“客户表”等，包含客房编号、类型、价格、预订日期等字段。 数据库连接是系统的关键部分。C#通过ADO.NET的SqlConnection类连接MySQL数据库，连接字符串包含服务器地址、数据库名称、用户名和密码。用户下载项目后，需根据本地环境修改连接字符串中的用户名和密码。系统主要功能模块包括：客房管理，可展示、添加、修改、删除客房信息；预订管理，处理预订的查看、新增、修改和取消；客户管理，存储和管理客户个人信息；查询功能，支持按客房类型、价格范围、预订日期等条件查询；报表和统计功能，生成入住率、收入统计等报表辅助决策。开发者需编写C#方法对应数据库操作，同时设计直观易用的界面，方便用户完成预订流程。项目中的MySQL文件可能是数据库脚本或配置文件，包含建表、数据填充及权限设置等内容，用户需在本地测试前运行脚本设置数据库环境。 总之，该系统结合C#和MySQL，为学习者提供了一个涵盖数据库设计、业务逻辑处理和界面开发的综合实践案例，有助于提升开发者在数据库应用和系统集成方面的能力。
yolov12通过医学图像分析肝脏状况-辅助肝脏疾病的诊断+数据集+训练好的模型.zip
最新发布
06-02
yolov12通过医学图像分析肝脏状况-辅助肝脏疾病的诊断+数据集+训练好的模型，包含有使用教程 1. 内部包含标注好的目标检测数据集，分别有yolo格式(txt文件)和voc格式标签(xml文件), 共3976张图像， 已划分好数据集train，val, test，并附有data.yaml文件可直接用于yolov5,v8,v9,v10,v11,v12等算法的训练； 2. yolo目标检测数据集类别名：liver-disease（肝脏疾病），包括 ballooning（气球样变）、fibrosis（纤维化）、inflammation（炎症）、steatosis（脂肪变性）等 3. yolo项目用途：通过医学图像分析肝脏状况，辅助肝脏疾病的诊断 4. 可视化参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/126395695?spm=1001.2014.3001.5502
基于Simulink的四分之一车辆悬架模型构建
06-02
本模型为四分之一车辆悬架的Simulink模型，用户可根据自身需求自行设定相关参数。该模型的参数设置参考依据为四分之一悬架运动学方程。
MySQL8.0 下载安装详细教程（ZIP版、windows）
06-02
MySQL8.0 下载安装详细教程（ZIP版、windows）
MATLAB实现广义神经网络的聚类算法-网络入侵聚类（源码+数据集）.zip
06-02
MATLAB实现广义神经网络的聚类算法-网络入侵聚类（源码+数据集）.zip
基于数字电路的八路彩灯循环控制设计
06-01
提供了一份八路彩灯循环控制的Multisim仿真电路图资源，这对初学者来说非常有帮助。通过该电路图，可以轻松实现多种彩灯的循环控制，并且能够实现不同的循环方式。
Exploring Plain Vision Transformer Backbones for Object Detection
07-27
回答: 本文探索了将普通的Vision Transformer (ViT)作为目标检测的骨干网络。通过对ViT架构进行微调，而无需重新设计分层骨干进行预训练，我们的普通骨干检测器可以取得竞争性的结果。研究发现，只需从单尺度特征图构建简单的特征金字塔（无需常见的FPN设计），并使用窗口注意（无需移动）辅助少量的跨窗口传播块即可。通过使用预先训练的纯ViT主干作为Masked Autoencoders (MAE)，我们的检测器ViTDet可以与之前基于分层骨干的领先方法竞争，在COCO数据集上达到61.3 APbox的性能。我们希望这项研究能够引起对普通骨干检测器的关注。\[1\]\[2\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* [论文阅读-ViTDet：Exploring Plain Vision Transformer Backbones for Object Detection](https://blog.csdn.net/qq_37662375/article/details/126675811)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [ViTDet:Exploring Plain Vision Transformer Backbonesfor Object Detection（arXiv 2022）](https://blog.csdn.net/qq_54828577/article/details/127262932)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值