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  • Java 往MongoDB 写入时间和读取时间

    千次阅读 2020-07-01 14:27:14
    叙述 很多开发使用Java 往MongoDB 写入时间和读取时间,都会遇到时间不匹配或者格式不对的情况。 现在给出标准代码,方便大家开发。 解决方案 这些代码都是从现有程序中扣出来的部分,只供参考。 写入时间 /*...

    叙述

    很多开发使用 Java 往MongoDB 写入时间和读取时间,都会遇到时间不匹配或者格式不对的情况。

    现在给出标准代码,方便大家开发。

    解决方案

    这些代码都是从现有程序中扣出来的部分,只供参考。

    写入时间

    /*获取MongoDB的当前时间,时区UTC转GMT*/
        public static Date getMongoDBDate() {
            Calendar calle = Calendar.getInstance();
            calle.setTime(new Date());
            calle.add(Calendar.HOUR_OF_DAY, +8);
            return calle.getTime();
        }

    效果图:

    读取时间

    Document doc = collection.find().first();
    Date date = doc.getDate("date");
    SimpleDateFormat formattedDate = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
    formattedDate.setTimeZone(TimeZone.getTimeZone("UTC"));
    System.out.println(formattedDate.format(date));

    效果图:

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  • 系统滴答时间

    千次阅读 2018-07-02 18:20:05
    今天以两个小实例谈谈操作系统时间的问题,只是简单谈一下时间,并不完整叙述整个操作系统的时间。实例1. 试想你公司在做一款服务软件,一天你的boss 交代一个任务,对于没有购买许可证的客户可以连续运行软件3天,...

    今天以一个小实例谈谈操作系统时间的问题,只是简单谈一下时间,并不完整叙述整个操作系统的时间。

    实例1.  试想你公司在做一款服务软件,一天你的boss 交代一个任务,对于没有购买许可证的客户可以连续运行软件3天,超过3天软件将自动退出。这个需求怎么做?

    方案1: 在服务启动时读取系统时间加3天并保存为运行截至时间,接下来定时获取系统时间并判断是否超过了运行截至时间,超过了则触发停止服务的操作。

    很多人第一个想到的就是这个方案,仔细想想。。。如果用户修改系统时间会发生什么事情???

    例如:现在是2017年7月1日  用户在启动软件前将时间修改为 2018年7月1日 ,软件启动计算过期时间是 2018年7月4日,接着用户修改时间到2017年。于是,一个很简单的操作就将你的限制绕过去了... 

    要解决这个问题,或许你会在每次获取完系统时间后判断当前时间与 运行截至时间的差,如果大于3天,则修正运行截至时间...

    so, 有没有更简单的方法,当然,这就要说到系统滴答时间了,在windows上可以利用 GetTickCount64 函数获得系统的滴答,即:系统启动以来经过的毫秒,由于用户无法修改,所以可以利用系统滴答来实现上面的功能:

    方案2:在服务启动时使用GetTickCount64读取系统的滴答(毫秒)加3天(3*24*60*1000)并保存为运行截至时间,接下来定时获取系统滴答并判断是否超过了运行截至时间,超过了则触发停止服务的操作。

    --------------------------------------------------------------------------------------

    当然,这个问题有很多种方法实现,这里主要是想说一下系统滴答和系统时间的区别,并且系统滴答的适用场景,如果您有其它的方法,欢迎评论区留言。。。

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  • 具体地说,软件质量是软件符合明确叙述的功能和性能需求、文档中明确描述的开发标准、以及所有专业开发的软件都应具有的隐含特征的程度。 软件可靠性是软件产品在规定的条件下和规定的时间区间完成规定功能的能力...

         概括地说,软件质量就是"软件与明确的和隐含的定义的需求相一致的程度"。具体地说,软件质量是软件符合明确叙述的功能和性能需求、文档中明确描述的开发标准、以及所有专业开发的软件都应具有的隐含特征的程度。

          软件可靠性是软件产品在规定的条件下和规定的时间区间完成规定功能的能力。软件可靠性是关于软件能够满足需求功能的性质,软件不能满足需求是因为软件中的差错引起了软件故障。软件可靠性直接影响着软件质量,如果一个软件的可靠性不高的话,那么说明这个软件产品的质量是有问题的。只有软件可靠性足够高,才能让人家质量更好。

    转载于:https://www.cnblogs.com/2014551513henry/p/5406044.html

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  • 有很多博客和文章叙述了STL分解的原理,例如博客 时间序列分解算法:STL。其中也有原论文的链接,看原论文也较容易理解。 2.MSTL分解算法 MSTL可以理解成multiple-STL。它和STL的区别是:STL分解的...

    1.时间序列分解和STL算法

    时间序列算法分解一般是指把一个时间序列分解成:趋势序列,周期序列,残差序列。

    时间序列分解算法最广为人知的可能是STL算法。它只能分解出一个周期序列。有很多博客和文章叙述了STL分解的原理,例如博客 时间序列分解算法:STL。其中也有原论文的链接,看原论文也较容易理解。

    2.MSTL分解算法

    MSTL可以理解成multiple-STL。它和STL的区别是:STL分解的输入包含一个周期数,而这个算法可以输入多个周期数。MSTL可以分离出多个周期序列。
       STL:Y(t)=Trend(t)+Season(t)+Remainder(t)
      MSTL:Y(t)=Trend(t)+Season1(t)+Season2(t)+…+SeasonN(t)+Remainder(t)

    它的原理简述如下:
    ————————————————————————————————————
    Step0:初始化。
        原始序列设为x,空缺值用插值补全;
        将给定的所有周期数按从小到大排序,记为数组msts;
        各个周期成分seas初始值均设为0,seas可以理解成一个二维数组,第一维的长度为
        周期的个数;
        给定算法内部循环次数iterate;
        去周期成分设为deseas,初始值为原始序列deseas=x;
    Step1:对下述{}内的过程循环iterate次后停止,特别的第j次循环如下。
        {从小到大遍历周期数组msts中的周期,运行下述(1.a)~(1.d),特别的,对第i个周期
        msts[i],执行下述操作:
          (1.a)更新去周期成分:deseas=deseas+seas[i](seas[i]为第i个周期对应的序
           列,初始设为0向量);
          (1.b)对deseas用stl分解算法以第i个周期(msts[i])进行分解,分解模型记为
           fit;
          (1.c)更新第i个周期对应的周期序列为fit的周期序列,即
                     seas[i]=seasonal(fit);
          (1.d)更新去周期成分,deseas=deseas–seas[i]。
         遍历msts中的每个周期数之后,计算原序列的其他成分:
        (2.a)计算原始序列的趋势成分,trend=trendcycle(fit)。
        (3.a)计算原始序列分解的残差成分,remainder=deseas-trend。
        }
    Step2:输出原始序列的分解结果:趋势序列trend,若干周期序列seas,残差序列  
        remainder。
    ————————————————————————————————————
    可以看到:
    (1)第一次循环,从小到大遍历周期时,用STL算法把各个周期序列“剥离”出来,存到seas
       里。然后计算一个什么周期都没有trend和remainder。注意这时候deseas等于   
       trend+remainder。
    (2)第二次循环,从小到大遍历周期时,这时STL分解的是trend+reminder+seas[i],没有其
       他周期项的干扰,这时分解出第i个周期对应的周期序列应该更好。用它来更新seas[i]。
       然后再次更新trend和remainder。注意这时候deseas一直等于trend+remainder。
    (3)依次遍历,不断地优化所有的子序列。

    3.参考资料

    上述算法是从R的mstl()源码解析出来的,可能有误差,详情请参考R函数mstl()源码地址

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