哪个大佬知道通过Date类中的适当方法比较毫秒数1486448690841在当前时间之前,还是之后呀

Lin_bai_ 2020-10-12 02:47:34
这个代码怎么写呀 求大佬简单点 感谢感谢
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Lin_bai_ 2020-10-13
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感谢感谢大佬的帮忙
鸡窝里的毛 2020-10-12
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转换成LocalDateTime,里边有isAfter,isBefore等方法。
七点二十喊我 2020-10-12
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public static void main(String[] args) { Long time = 1486448690841L; //方式一 //新建一个date类 Date date = new Date(); //默认为当前时间 System.out.println("当前时间为:" + date); //设置为你的毫秒数 date.setTime(time); System.out.println("我设定的时间为:" + date); // before 判断两个时间 System.out.println(date.before(new Date())); //方式二 //获取当前时间的毫秒数 long l = System.currentTimeMillis(); //直接比较两个毫秒数 越早的时间越小 System.out.println(time < l); }
fengchuiqi_ 2020-10-12
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Date里有getTime()方法可以将时间转换为毫秒数
码农小王同学 2020-10-12
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public static void main(String[] args) { System.out.println("DateUtils.main:"+new Date().getTime()); String yourTimeString = "1486448690841"; Long yourTime = Long.parseLong(yourTimeString); Long theTime = new Date().getTime(); theTime.compareTo(yourTime); System.out.println("比较大小"+theTime.compareTo(yourTime)); } 根据compareTo()方法的返回值判断 1是大于 0是等于 -1是小于 你写几个main方法运行一下,就知道了
内容概要:本研究聚焦风电功率预测领域,提出了一种基于白鲸优化算法(BWO)优化CNN-BiGRU-Attention复合模型的预测方法。该方法利用卷积神经网络(CNN)提取风电数据的局部时空特征,通过双向门控循环单元(BiGRU)捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制(Attention)动态调整不同时间步长的特征权重,从而提升预测精度。为进一步优化模型超参数,采用白鲸优化算法(BWO)对模型的学习率、网络层数、神经元数量等关键参数进行全局寻优,解决了传统经验调参效率低、效果差的问题,最终实现了对风电功率的高精度预测。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉机器学习与深度学习算法,从事新能源预测、电力系统调度或相关领域研究的研发人员和科研工作者。; 使用场景及目标:①针对风电等可再生能源出力的强随机性和波动性,实现高精度的功率预测;②为电力系统调度、储能配置、电网稳定性分析等提供可靠的数据支持;③为研究者提供一个结合先进优化算法与深度学习模型的完整实现范例,用于学术研究或工程应用。; 阅读建议:此资源以Matlab代码实现为核心,不仅展示了模型构建与优化的全过程,更强调了算法设计背后的逻辑与工程考量。学习者应在理解各模块(CNN、BiGRU、Attention、BWO)原理的基础上,动手实践并调试代码,重点关注数据预处理、模型超参数优化及结果可视化等环节,以达到最佳学习效果。

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