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shell获取昨天、明天或多天前的日期

1、获取今天日期 $ date -d now +%Y-%m-%d 或者 $ date +%F 2、获取明天日期 $ date -d next-day +%Y-%m-%d $ date -d tomorrow...ago" +%Y-%m-%d ##"n days ago" 表示n天前的那一天 4、获取取30天前的日期 $ date -d "30 days ago" +%Y-%m-%d 5、使用负数以得到相反的日期...$ date -d 'dec 14 -2 weeks' +%F #相对于dec 14这个日期的两周前的日期 $ date -d '-100 days' +%F #100天以前的日期...) (以 Sunday 为一周的第一天的情形) %w : 一周中的第几天 (0..6) %W : 一年中的第几周 (00..53) (以 Monday 为一周的第一天的情形) %x : 直接显示日期...(mm/dd/yy) %y : 年份的最后两位数字 (00.99) %Y : 完整年份 (0000..9999) 若是不以加号作为开头，则表示要设定时间，而时间格式为 MMDDhhmm[[CC]

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软件测试|教你如何用Python获取昨天今天明天的日期

闲话就到这里，本山大叔的小品讲的是过去现在和未来，我们Python没这么复杂，就是没有引申意义的昨天今天明天。在Python中，datetime模块可以获取到不同的时间和日期。...now_time = datetime.now()# 输出 2023-02-07 15:53:08.406752获取今天的日期昨天和明天的日期都可以通过今天的日期获取，所以我们要先获取到今天的日期。...获取明天的日期与昨天的方法类似，是今天的日期加上时间差now_time = datetime.now()tomorrow = (now_time + timedelta(days=1)).strftime...('%Y-%m-%d')# 输出 2023-02-08我们运行一下看看就得到了明天的日期是2023年2月8日，最后我们把结果打印出来，我们就得到了，今天的日期是2023年2月7号，昨天的日期2023年2...月6号，明天的日期2023年2月8号，你学会了吗？

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    Python小技巧 | 教你如何用获取昨天今天明天的日期

    打印出来看一下，我们就得到了一个 datetime 格式的年月、日、时、分秒，微妙的数据。 获取今天的日期 好了，获得了现在的时间之后，接下来我们要得到今天的日期。...获取昨天的日期 今天的日期获取好之后，下面我们来获取昨天的日期。 昨天的日期怎么获取呢？...我们在这里用 nowtime 减去这个时间差就获得了昨天的时间，然后通过 strftime 指定成ymd年月日的格式运行一下，就得到了2022年3月24日，也就是昨天的日期。...获取明天的日期 同样的方法，我们来计算明天的日期，就是在今天的日期的基础加上一天的时间差。...我们运行一下看看就得到了明天的日期是2022年3月26日，最后我们把结果打印出来，我们就得到了，今天的日期是202年3月25号，昨天的日期2022年3月24号，明天的日期2022年3月26号，你学会了吗

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    2025-04-12：将日期转换为二进制表示。用go语言，给定一个字符串格式为 yyyy-mm-dd 的日期，表示一个公历日期。

    2025-04-12：将日期转换为二进制表示。用go语言，给定一个字符串格式为 yyyy-mm-dd 的日期，表示一个公历日期。...我们可以将此日期转换为二进制格式，只需将年份、月份和日期分别转换为二进制表示（不包括前导零），并按照 year-month-day 的顺序排列。 最后，返回这个日期的二进制表示。...• 将获取到的二进制位以字符串的形式保存，但需要注意要避免前导零的产生。通常采用从低位到高位的顺序拼接字符串，最后翻转字符串得到正确的二进制表示。 5....组合结果： • 将年份、月份和日期的二进制字符串在中间用短横线（-）隔开，按照 year-month-day 的格式返回最终结果。 6. 输出结果： • 输出构造好的字符串，作为该日期的二进制表示。...一般来说，年份最多为 11 位（例如 2100），而月份和日期最多各为 7 位（例如 31 的二进制表示为 11111）。

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    Typo3 CVE-2019-12747 反序列化漏洞分析

    前言 TYPO3是一个以PHP编写、采用GNU通用公共许可证的自由、开源的内容管理系统。...2019年7月16日，RIPS的研究团队公开了Typo3 CMS的一个关键漏洞详情，CVE编号为CVE-2019-12747，它允许后台用户执行任意PHP代码。...TCA 在进行分析之前，我们需要了解下Typo3的TCA（Table Configuration Array），在Typo3的代码中，它表示为$GLOBALS['TCA']。...在Typo3中，TCA算是对于数据库表的定义的扩展，定义了哪些表可以在Typo3的后端可以被编辑，主要的功能有 表示表与表之间的关系 定义后端显示的字段和布局 验证字段的方式 这次漏洞的两个利用点分别出在了...写在最后 其实单看这个漏洞的利用条件，还是有点鸡肋的，需要你获取到typo3的一个有效的后台账户，并且拥有编辑page的权限。

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    Typo3 CVE-2019-12747 反序列化漏洞分析

    前言 TYPO3是一个以PHP编写、采用GNU通用公共许可证的自由、开源的内容管理系统。...2019年7月16日，RIPS的研究团队公开了Typo3 CMS的一个关键漏洞详情[1]，CVE编号为CVE-2019-12747，它允许后台用户执行任意PHP代码。...TCA 在进行分析之前，我们需要了解下Typo3的TCA（Table Configuration Array），在Typo3的代码中，它表示为$GLOBALS['TCA']。...在Typo3中，TCA算是对于数据库表的定义的扩展，定义了哪些表可以在Typo3的后端可以被编辑，主要的功能有 表示表与表之间的关系 定义后端显示的字段和布局 验证字段的方式 这次漏洞的两个利用点分别出在了...写在最后 其实单看这个漏洞的利用条件，还是有点鸡肋的，需要你获取到typo3的一个有效的后台账户，并且拥有编辑page的权限。

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    . | 融合立体电子效应的分子图谱以推动分子机器学习表示的发展

    本研究展示了如何通过自然键轨道（NBO）分析数据构建 SIMG 表示（见图1b），并通过图神经网络进行近似建模（称为 SIMG*），以实现快速预测（见图1c）。...虽然已有研究尝试隐式注入此类信息，本研究则选择显式建模以增强可解释性和对图结构的控制力。 此外，本研究还将拓扑扩展到将数值 NBO 分析信息注入 SIMGs 中（见图1b）。...多任务模型的架构 多任务模型以扩展分子图作为输入，并将其传入一个基于图神经网络（GNN）的编码器中（见图 2b）。...该编码器使用图注意力层，并引入跳跃连接（skip-connection）以解决过度平滑的问题（详见方法部分）。编码器的输出是图中每个节点的一组嵌入表示。...本研究相信，SIMG* 可被直接用作 3D GNN 输入，以提升其在性质预测、原子间势能、分子构象生成和蛋白质折叠等任务中的表现，但这些应用超出了本研究的范围。

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    用Paddle Fluid API搭建一个简单的神经网络

    使用 Tensor 表示数据 Paddle Fluid 和其它主流框架一样，使用 Tensor 数据结构来承载数据。Tensor 可以简单理解成一个多维数组，一般而言可以有任意多的维度。...下图直观地表示 1～6 维的 Tensor： ? 在 Paddle Fluid 中存在三种特殊的 Tensor： 1....模型中的可学习参数 模型中的可学习参数（包括网络权重、偏置等）生存期和整个训练任务一样长，会接受优化算法的更新，在 Paddle Fluid 中以 Variable 的子类 Parameter 表示。...使用 Operator 表示对数据的操作 在 Paddle Fluid 中，所有对数据的操作都由 Operator 表示，您可以使用内置指令来描述它们的神经网络。...我们通常在设计的网络中添加损失函数，以计算真实值与预测值的差。

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    基于飞桨PaddlePaddle的语义角色标注任务全解析

    序列标注任务一般都会采用 BIO 表示方式来定义序列标注的标签集，我们先来介绍这种表示方法。在 BIO 表示法中，B 代表语块的开始，I 代表语块的中间，O 代表语块结束。...，转换为实向量表示的词向量序列； 将步骤 2 中的 2 个词向量序列作为双向 LSTM 的输入，学习输入序列的特征表示； CRF 以步骤 3 中模型学习到的特征为输入，以标记序列为监督信号，实现序列标注...以第 3 步中 LSTM 学习到的特征为输入，以标记序列为监督信号，完成序列标注； ?...； 抽取谓词上下文和构造谓词上下文区域标记； 构造以 BIO 法表示的标记； 依据词典获取词对应的整数索引。...来表示输入的词序列，这里每个词的形状 base_shape 都是 [1]，是因为每个词都是用一个 id 来表示的。

    1.4K40

    520礼包 | 情感分析算法从原理到PaddlePaddle实战全解

    在本教程中，我们所要介绍的深度学习模型克服了BOW表示的上述缺陷，它在考虑词顺序的基础上把文本映射到低维度的语义空间，并且以端对端（end to end）的方式进行文本表示及分类，其性能相对于传统方法有显著的提升...如图4所示（以三层为例），奇数层LSTM正向，偶数层LSTM反向，高一层的LSTM使用低一层LSTM及之前所有层的信息作为输入，对最高层LSTM序列使用时间维度上的最大池化即可得到文本的定长向量表示（这一表示充分融合了文本的上下文信息...数据集介绍 我们以IMDB情感分析数据集为例进行介绍。IMDB数据集的训练集和测试集分别包含25000个已标注过的电影评论。其中，负面评论的得分小于等于4，正面评论的得分大于等于7，满分10分。...表示的是词典的大小，class_dim 表示类别数。...训练时间较长，如果为了更快的返回结果，可以通过调整损耗值范围或者训练步数，以减少准确率的代价来缩短训练时间。

    90730

    转载｜PaddleFluid和TensorFlow基本使用概念对比

    计算图中的结点是 Operation，表示如何计算；计算图中的边是 Operation 之间的输入输出数据流动。在 TensorFlow 中用 Tensor 表示数据； 2....计算机世界的所有可计算逻辑都是由这三种执行结构表示，用这三种结构描述的逻辑是可计算的。...在 PaddleFluid 中同样以 Variable 表示； 用户在绝大多数情况下都不需要自己来创建网络中的可学习参数，Fluid 为几乎常见的神经网络基本计算模块都提供了封装。...对可学习参数这一类特殊的 Tensor： 在 TensorFlow 中，可学习参数用 tf.Variable （假设这里已经执行 import tensorflow as tf ）表示； 在 Fluid...中可学习参数使用 fluid.Variable （假设这里已经执行import paddle.fluid as fluid ）表示； 不论是使用 TensorFlow 还是 PaddleFluid，通常都可以直接使用较高层次的

    1.3K20

    PaddlePaddle实战 | 情感分析算法从原理到实战全解

    在本教程中，我们所要介绍的深度学习模型克服了BOW表示的上述缺陷，它在考虑词顺序的基础上把文本映射到低维度的语义空间，并且以端对端（end to end）的方式进行文本表示及分类，其性能相对于传统方法有显著的提升...如图4所示（以三层为例），奇数层LSTM正向，偶数层LSTM反向，高一层的LSTM使用低一层LSTM及之前所有层的信息作为输入，对最高层LSTM序列使用时间维度上的最大池化即可得到文本的定长向量表示（这一表示充分融合了文本的上下文信息...数据集介绍 我们以IMDB情感分析数据集为例进行介绍。IMDB数据集的训练集和测试集分别包含25000个已标注过的电影评论。其中，负面评论的得分小于等于4，正面评论的得分大于等于7，满分10分。...表示的是词典的大小，class_dim 表示类别数。...训练时间较长，如果为了更快的返回结果，可以通过调整损耗值范围或者训练步数，以减少准确率的代价来缩短训练时间。

    1.1K20

    3D-MiniNet: 从点云中学习2D表示以实现快速有效的3D LIDAR语义分割（2020）

    3D-MiniNet首先直接在3D点上执行基于点的操作以学习丰富的2D表示，然后通过快速2D全卷积神经网络计算进行分割。最后，将语义标签重新投影回3D点，并通过一种快速的后处理方法。...在这项工作中，作者以MiniNetV2为网络骨干（backbone），并对其进行调整以捕获原始LIDAR点云的信息。...遵循逐点MLP思想，PoinNet ++以分层的方式对点进行分组，并从较大的局部区域中学习。同时作者还提出了一种多尺度分组方法，以应对数据的非均匀性。...最后，以W×H分辨率进行卷积以获得2D语义分割预测结果。 本文参照MiniNetV2方法，在第二个卷积分支中提取细粒度信息，即高分辨率的底层特征。...3D-MiniNet-tiny能够以98 fps的速度运行，并且mIoU仅下降9％（与以90 fps的SqueezeSeg版本的29％相比，下降了46.9％），并且使用的参数更少（参阅3D-MiniNettiny

    1.9K10

    MarTech用户购买预测赛Baseline（基于深度学习方法）官方解析

    我们不妨设想自己是个业务经理，现在领导说做个模型，预测下个月你手上的客户是否会流失。所以在这类题目中，下个月就是提供的数据集截止日期之后的一个月。...理解RFM框架的思想是构造统计类特征的基础，其含义为： R（Recency）：客户最近一次交易消费时间的间隔。R值越大，表示客户交易发生的日期越久，反之则表示客户交易发生的日期越近。...M值越大，表示客户价值越高，反之则表示客户价值越低。...将数据集处理为slot:feasign这种模式的数据后，在相应的配置文件config.yaml中填写以空格分开的sparse_slots表示稀疏特征的列表，以空格分开dense_slots表示稠密特征的列表...占位符在Paddle中使用fluid.data或fluid.layers.data进行定义。data的定义可以参考fluid.data以及fluid.layers.data。

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