如何根据LocalDateTime中的时区更改时间，这里我已经建立了一个时区为EST的日期，现在我需要找到UTC的相应时间。请帮我解决这个问题Stringstr="16Jun2015_153556";DateTimeFormatterformatter=DateTimeFormatter.ofPattern("ddMMMyyyy_HHmmss");formatter.withZone(ZoneId.of("EST5EDT"));LocalDateTimedateTime=LocalDateTime.parse(str,formatter); 最佳答案

有没有快速创建DateTime实例并将分\秒\毫秒设置为0的方法？目前我正在使用以下代码:privateDateTimecreateDateTime(java.util.Datedate,org.joda.time.Chronologychronology){DateTimedateTime=newDateTime(date,chronology);dateTime=dateTime.withMinuteOfHour(0);dateTime=dateTime.withSecondOfMinute(0);dateTime=dateTime.withMillisOfSecond(0);re

在纯Java中，我有这段代码可以获取该月的最后一个星期日。CalendargetNthOfMonth(intn,intday_of_week,intmonth,intyear){CalendarcompareDate=Date(1,month,year);compareDate.set(DAY_OF_WEEK,day_of_week);compareDate.set(DAY_OF_WEEK_IN_MONTH,n);returncompareDate;}//UsageCalendarlastSundayOfNovember=getNthOfMonth(-1,SUNDAY,NOVEMBER

JodaTime的LocalDate将自己描述为:LocalDateisanimmutabledatetimeclassrepresentingadatewithoutatimezone.但是有一个LocalDate(Objectinstant,DateTimeZonezone)接受时区的构造函数。如果对象是无时区的，那么时区构造函数的目的是什么？构造函数JavaDocs指出:ConstructsaninstancefromanObjectthatrepresentsadatetime,forcingthetimezonetothatspecified.我不知道“强制指定时区”是什么意

我正在寻找Java8中JodaTime的等效方法来比较org.joda.time.DateTime的实例(指定时区)，忽略比较中的秒和毫秒，如下所示。DateTimeFormatterformatter=DateTimeFormat.forPattern("dd-MMM-yyyyhh:mm:ss:SSSaZ").withZone(DateTimeZone.forID("Asia/Kolkata"));DateTimefirst=formatter.parseDateTime("16-Feb-201212:03:45:999AM+05:30");DateTimesecond=format

我有一个JPA实体，其属性类型为java.time.LocalDateTime。我使用javax.persistence.Converter注释来实现这一点。我可以加载实体并毫无问题地保存它，但是当我尝试执行这样的jpql查询时:TypedQueryq=em.createQuery("SELECTe"+"FROMEvente"+"WHERE:currentDateTime>=e.startDateTime",Event.class);q.setParameter("currentDateTime",LocalDateTime.now().withSecond(0).withNano(0

所以，我正在尝试实现一个数据结构来处理动态订单统计。数据结构有以下操作:add(x):插入一个值为x的新元素get(k):返回第k个最小元素:k=ceiling(n/a)，其中n=数据结构中的元素数量，a=常数因子。reset:重置整个数据结构，即数据结构“在它之后为空”我使用平衡的AVL树实现了我的数据结构。使用此操作具有以下时间复杂度:添加(x):O(log(n))得到(k):O(log(n))这是我对使用O(log(n))时间的get(k)的实现:publicstaticintget(Nodecurrent,intk){intl=tree.sizeLeft(current)+1;

原始题目：Informer:BeyondEfficientTransformerforLongSequenceTime-SeriesForecasting中文翻译：Informer:超越有效变换器进行长序列时间序列预测发表时间：2021-05-18平台：ProceedingsoftheAAAIConferenceonArtificialIntelligence文章链接：https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/17325开源代码：https://github.com/zhouhaoyi/Informer2020摘要许多现实世界的应用都需要

基于扩散模型的单目深度估计论文链接：https://arxiv.org/abs/2302.14816论文项目地址：DepthGen出处：CVPR20231.摘要作者受高保真图像生成方面取得成功的启发，使用【去噪扩散模型】来进行单目深度估计。方法：具体地，引入了新的方法来解决训练数据中由于噪声、不完整的深度图而产生的问题，包括分步去噪扩散、L1损失和训练过程中的深度填充。为了应对监督训练数据的有限可用性，作者在自监督的图到图翻译任务上使用预训练。效果：通过一个通用的损失和架构，论文的DepthGen模型在室内NYU数据集上取得了SOTA性能，在室外KITTI数据集上也取得了接近SOTA的结果。此

美好的一天SO社区，我是一名CS学生，目前正在进行结合MergeSort和InsertionSort的实验。据了解，对于某个阈值S，InsertionSort将比MergeSort具有更快的执行时间。因此，通过合并两种排序算法，将优化总运行时间。但是，在多次运行实验后，使用1000的样本大小，不同大小的S，每次实验的结果都没有给出确定的答案。这是获得的更好结果的图片(请注意，有一半的时间结果不是确定的):现在，尝试样本大小为3500的相同算法代码:最后，以500,000的样本量尝试相同的算法代码(注意y轴以毫秒为单位:尽管从逻辑上讲，当S目前，这些是教给我的时间复杂度:合并排序:O(n