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一道面试题,考考你.
asdfasdf123
2007-06-27 05:19:44
给定一个java.util.Date对象,如何转化为"2007-3-22 20:23:22"格式的字符串。
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一道面试题,考考你.
给定一个java.util.Date对象,如何转化为"2007-3-22 20:23:22"格式的字符串。
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s74110s
2007-07-03
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这种东西乱搞也搞的出来
weidianmeng1301
2007-07-02
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不是题出的简单有问题,而是这样的问题跟本测试不出面试者的能力!!
yangzewei2006
2007-07-02
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这就是技术啊
zhaohaijian
2007-07-02
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小弟感觉好象不会出这样的题目吧,象这样的代码好象没有必要记住吧,用的时候去查一下文档就可以了,似乎考察不出真实水平。。。。
colonel78
2007-07-02
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月份果然是一位的,看来本意不在题,而在观察力!
火龙果被占用了
2007-06-28
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也许人家要考的就是你们的观察力。
火龙果被占用了
2007-06-28
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我要说的是,楼上所有的人都没有答对,你们看清楚题目,月份只显示一位的,而不是两位的。
gaohua027
2007-06-28
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SimpleDateFormat dateFormatter = (SimpleDateFormat)simpleDateFormat.clone();
dateFormatter.applyPattern(YYYYMMDDHH24MISS("yyyyMMdd hh:mm:ss a"));
dateFormatter.applyLocalizedPattern(YYYYMMDDHH24MISS("yyyyMMdd hh:mm:ss a"));
str = dateFormatter.format(dtDate);
microsoft_java
2007-06-28
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up下
tdy1234
2007-06-28
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格式化输出的一道题 不是很难
asdfasdf123
2007-06-28
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会了没什么,不会就不行.所以有些鸟人别在这里装B.
这只是基础题目!
kjah
2007-06-28
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回楼上
进小类 点提问
song_616
2007-06-28
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个位侠客,我是刚注册这个论坛的,请问我该如何提出我的问题?
zhenly
2007-06-28
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学了点东西又!
不过这类问题应该在帮助文档里查是吧?因为那么多的类和方法不可能都记住吧?
希望高手指点!
cain826
2007-06-27
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SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat(yyyy-MM-dd hh:mm:ss);
sdf.format(date);
annel_xsx
2007-06-27
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...............
superdude
2007-06-27
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初学不久但还是看的懂的啊
chenjing_ia_a_girl
2007-06-27
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怎么会有这种问题,没有价值
fiore
2007-06-27
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是不是真的哦,怀疑中
lhfzd2004
2007-06-27
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pytorch的模型保存加载和继续训练
随着现在模型越来越大,一次性训练完模型在低算力平台也越来越难以实现,因此很有必要在训练过程中保存模型,以便下次之前训练的基础上进行继续训练,节约时间
Pytorch模型保存与加载,并在加载的模型基础上继续训练(转载)
pytorch保存模型非常简单,主要有两种方法: 只保存参数;(官方推荐) 保存整个模型 (结构+参数)。 由于保存整个模型将耗费大量的存储,故官方推荐只保存参数,然后在建好模型的基础上加载。本文介绍两种方法,但只就第一种方法进行举例详解。 一、只保存参数 1.保存 一般地,采用一条语句即可保存参数: torch.save(model.state_dict(), path) ...
pytorch模型保存、加载与继续训练
pytorch保存模型非常简单,主要有两种方法: 只保存参数;(官方推荐) 保存整个模型 (结构+参数)。 由于保存整个模型将耗费大量的存储,故官方推荐只保存参数,然后在建好模型的基础上加载。本文介绍两种方法,但只就第一种方法进行举例详解。 一、只保存参数 1.保存 一般地,采用一条语句即可保存参数: torch.save(model.state_dict(), path) 其中model指定义的模型实例变量,如 lanemodel=vgg16( );path是保存参数的路径,如 path=’./mo
Pytorch模型保存与加载,并在加载的模型基础上继续训练
pytorch保存模型非常简单,主要有两种方法: 只保存参数;(官方推荐) 保存整个模型 (结构+参数)。 由于保存整个模型将耗费大量的存储,故官方推荐只保存参数,然后在建好模型的基础上加载。本文介绍两种方法,但只就第一种方法进行举例详解。 一、只保存参数 1.保存 一般地,采用一条语句即可保存参数: torch.save(model.state_dict(), path) 其中model指定义的模型实例变量,如 model=vgg16( ), path是保存参数的路径,如 path='.
pytorch模型保存与加载 | 在加载的模型基础上继续训练
在深度学习模型的训练过程中,因为各种原因,训练可能会中断,例如系统崩溃、意外关机或其他问题。为了避免损失已训练的进度,我们可以在PyTorch中保存和加载模型的状态,以便在重新启动训练时能够从上次中断的地方继续。
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