本来以为今天又是浪浪的一天，直到中午马上要吃饭时，老大说前台页面时间显示格式不正确，我只把年月日展示了，后面的时分秒却莫名其妙丢失了，解决了好长时间，终于，被同事攻克了这个问题，所以记下笔记，以供学习...

一：后台时间 1. 给定义的属性插入 new Date ...2. 取出 Fri Nov 16 11:16:17 CST 2018 格式数据转换为 yyyy-MM-dd HH:mm:ss 格式 String nowTime = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-d...

解决此类问题：可通过字符截取函数来解决。 提供以下两种方法： 第一种方法：从后台查询语句中使用substr(字段名，开始位置，截取长度)；函数 第二种方法：从前台页面引入标签函数来解决，

最近做了一个关于“从数据库【mysql】去除数据并且用页面来实现分页显示”的练习，记录如下： 目录1.主要使用到的框架或技术：2. 相关结构：1. 项目目录结构2. 数据表结构：3. 思路4. 一些要说的^ _ ^5.主要代码1....

@JsonFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss", timezone = "GMT+8") 问题解决！！！ 扩展： @JsonFormat 有两种使用用法：在对象属性上，或者在属性的 getter 方法上 因为我们是东八区（北京时间）。所以我们...

将数据库里的时间提取出来在jsp页面上只显示日期不显示时分秒 数据库中的是yyyy-mm-dd HH-MM-SS 提取出来后在jsp中展示的是yyyy-mm-dd

前台传输到后台的日期为string类型，而后台domain定义日期为date类型前台传给后台（保证传输过来的是日期的格式）在web项目的controller中添加@InitBinder public void initBinder(WebDataBinder binder) { ...

从数据库取得数据之后,转换成json显示在前台,在转换json时发现yyyy-MM-dd HH:mm:ss格式的日期变成了yyyy-MM-ddTHH:mm:ss, 日与小时之间多出个T字符.这是因为 Newtonsoft.Json转换json导致的； Newtonsoft....

虽然在学习的时候学过多线程编程，但是公司的项目一直没有采用多线程编程，自己对于多线程编程的理解已仅仅的是停留在了最初的学习阶段， 因为最近项目中用到了下载功能，采用单线程下载感觉很慢，所以自己就打算在...

场景：代码运行在Linux-A上，new Date() 生成的时间比当前时间早13个小时，导致存入数据库内的时间也早13个小时，但前台读取展示出来的时间又是正常的。在数据库直接select now()测试出来的时间也是比当前时间早13个...

一、像数据库插入时间的几种方法： 1.用insert语句加入系统当前时间插入数据库 insert into fanfou_user (userid, username, userpsw, usertel, useraddress, userdate, usersex) values (userid_seq.nextval, ...

将serverTimezone的配置改为Asia/Shanghai url: jdbc:mysql://47.100.245.18:3306/bfc?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=Asia/Shanghai&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&...

　Java后台程序读取数据库时间，在前端页面进行展示的时候，出现了错误，展示的时间和数据库中的时间不一致。 所用工具及其版本如下 Mysql 数据库版本: 8.0.15 for osx 10.14 数据库里的时间类型： dateTime ...

问题描述：数据库中的date字段：2018-09-01 12：23：23，在Java中取出该字段，并用FastJSON将其转化，你就会发现时间变成了148364681324这样的时间戳，FastJSON提供了解决方法。 解决方法：在对应的实体类的的属性...

yyyy-MM-dd HH:mm:ss",timezone="GMT+8") private Date contentDate; 在上面加入一条注解即可。 此注解既可以加到属性上，也可以加到方法名上。加到方法名上就是对返回的类型的注解。 ...

最近用ssm搭建一个项目，需要从数据库中取出一个Timestamp类型的属性，返回给前端，并在前端显示。前后端交互的数据格式是json格式，spring boot对于@RestController或者@Controller+@ResponseBody注解的接口方法的...

这种属于yyyy-MM-dd HH:mm:ss，考虑使用java的工具SimpleDateFormat函数 String releaseDateTem=request.getParameter("releaseDateTem"); SimpleDateFormat formatter = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-d

  最近由于公司业务上需要，需要将原项目的数据库由oracle转换成mysql，转换的时候我们通常需要先将数据库转成mysql，然后再去为项目添加mysql语句，至于如何将oracle数据库转换成mysql数据库且保证数据库数据的...

今天说说面对日期类型在不同数据表中的不同设置，我们该如何针对数据库参数类型的传参呢？ 问题描述： 在系统的多人合作中，有的同事把表日期类型设置为 varchar2类型，有的同事把表日期类型设置为Date类型，存入...

JAVA框架SpringSpringMVCSpringBootDubboMavenRedisMybatis Spring SpringMVC SpringBoot Dubbo Maven Redis Mybatis

* json 日期转换类 * @author * */ public class TimestampJsonValueProcessor implements JsonValueProcessor{ public static final String DEFAULT_DATE_PATTERN = "yyyy-MM-dd"; private DateFormat dateF...

第3章 文件这一章中，我们将分析构成数据库和实例的8种文件类型。与实例相关的文件只有：q 参数文件（parameter file）：这些文件告诉Oracle实例在哪里可以找到控制文件，并且指定某些初始化参数，这些参数定义了...

1.${pagecontext.request.contextpath}作用 ${pageContext.request.contextPath}等价于<%=request.getContextPath()%&...意思就是取出部署的应用程序名或者是当前的项目名称 比如我的项...

分享方法 ：为什么多了一个0，数据库里面的数据是没有0的，取出来的时候多了一个0，这是Oracle数据搞的鬼，解决代码如下 可参考 [java] view plain copy print? for (HessianLog ...

为了方便后续回顾该项目时能够清晰的知道本章节讲了哪些内容，并且能够从该章节的笔记中得到一些帮助，所以在完成本章节的学习后在此对本章节所涉及到的知识点进行总结概述。 本章节为【学成在线】项目的 day11 的...

Asp.net夜话之七：ADO.NET介绍ADO.NET是对Microsoft ActiveX Data Objects (ADO)一个跨时代的改进，它提供了平台互用性和可伸缩的数据访问。由于传送的数据都是XML格式的，因此任何能够读取XML格式的应用程序都可以...

本节利用之前ssm+ehcache搭建好的ssm框架进行改造，其中的ehcache部分已经弃掉，防止ehcache缓存的存在对这里的redis缓存的判断。...其实缓存的整合不在spring部分，而在mybatis部分。整合也是整合redi

双人贪吃蛇，别踩白方块，玫瑰花，矿井逃生等多种C语言游戏代码等你来实践！

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。