时间计算

当时候需要去计算一段代码或一个程序所消耗时间的时候，就需要进行统计时间，用程序去计算某一段代码的执行所需要的时间远比用眼睛直接去看程序运行时间高很多。 go语言中的time包中提供了函数来提供计算消耗时间，具体的使用方式如下案例所示： bT := time.Now() // 开始时间 eT := time.Since(bT) // 从开始到当前所消耗的时间 fmt.Println("Run time: ", eT) 1.朴素方法 在函数起始位置计算当前时间，在函数结束位置算出耗时。 package main import ( "fmt" "time" ) func sum(n int) int { startT := time.Now() //计算当前时间 total := 0 for i:=1; i <= n; i++ { total += i } tc := time.Since(startT) //计算耗时 fmt.Printf("time cost = %v\n", tc) return total } func main() { count := sum(100) fmt.Printf("count = %v\n", count) } 编译运行输出： time cost = 350ns count = 5050 2.简洁方法 计算当前时间与计算耗时放在两处，难免显得丑陋

js 计算两个时间的时间差 本文为转载 计算时间差原理 开始操作 时间格式 另一个时间数据: 完整计算时间差(天、小时、分钟、秒)的代码： 不成熟的计算月、年 获取当前月份的天数 本文为转载 原文文章链接点这 计算时间差原理 getTime()方法 方法定义： getTime() 方法可返回距 1970 年 1 月 1 日之间的毫秒数。 通常我们计算时间差都是通过获取两个时间数据，然后分别使用getTime（）方法返回与固定的1970 年 1 月 1 日的时间差，通过对返回毫秒数的差，换算成时间单位，得出两个时间的时间差。 开始操作 首先你会有一串初始的时间数据，然后通过 new Date(你的时间数据)，将你的数据转成Date对象的形式。 var t1 = "2017/08/28 04:56:38" ; //数据 var dateBegin = new Date ( t1 ) ; //转化为Date对象的形式 //Mon Aug 28 2017 04:56:38 GMT+0800 (中国标准时间) 这里就是Date对象的数据形式 时间格式 这里的话就要注意一下后端给的时间数据格式的问题，比如下面两种 第一种：“2017/08/28 04:56:38”//这种格式不用再进行处理 第二种：“2017-08-01 18:56:38”//这种格式就要进行处理 因为new Date(

package Date1216; import java.util.GregorianCalendar; /** * 计算并输出21世纪的闰年，计算程序的执行时间 * @author Administrator * */ public class Runnian { public static void main (String[] args) { int count= 0 ; GregorianCalendar gc= new GregorianCalendar(); long l1=System.currentTimeMillis(); for ( int i= 2000 ;i< 2100 ;i++){ if (gc.isLeapYear(i)){ count++; } } long l2=System.currentTimeMillis(); System.out.println(count); System.out.println(l2-l1); } } 来源： CSDN 作者： 杨天福 链接： https://blog.csdn.net/ytfunnysite/article/details/53691994

计算并输出21世纪的闰年，计算程序的执行时间。 实现方法不唯一，此方法仅作初学者（自己）参考。。。。。 所用类API介绍 所用方法API介绍 GregorianCalendar类中直接给出了判断是否为闰年的方法 统计系统执行时间 在system类中currentTimeMillis()方法 实现代码： package com.date1; import java.util.GregorianCalendar; public class Year_Leap { public static void main(String[] args) { long start = System.currentTimeMillis(); int num=0; GregorianCalendar year = new GregorianCalendar(); for (int i=2000;i<2100;i++) { if (year.isLeapYear(i)) System.out.print(i+" "); } System.out.println(); long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("系统执行时间:"+(end-start)+"ms"); } } 实现结果： 来源： CSDN 作者： 长不大的维尼 链接：

/** * 比较两个时间的时间差 * @param startTime 开始时间 * @param endTime 结束时间 * @demo compareTime(new Date('2019-12-24 16:02').getTime(), new Date().getTime()) */ function compareTime (startTime, endTime) { var retValue = {} var compareTime = endTime - startTime // 时间差的毫秒数 // 计算出相差天数 var days = Math.floor(compareTime / (24 * 3600 * 1000)) retValue.Days = days // 计算出相差年数 var years = Math.floor(days / 365) retValue.Years = years // 计算出相差月数 var months = Math.floor(days / 30) retValue.Months = months // 计算出小时数 var leaveHours = compareTime % (24 * 3600 * 1000) // 计算天数后剩余的毫秒数 var hours = Math.floor(leaveHours /

如何高效计算用户留存率 简单介绍留存率的概念，说明数仓建设中对留存率计算的优化思路 什么是留存率 在互联网行业中，用户在某段时间内开始使用应用，经过一段时间后，仍然继续使用该应用的用户，被认作是留存用户。 留存率就是留存用户与全部用户的比值，计算公式 留存率 = 留存用户数 / 用户数 * 100% 比如昨天来了100个人，今天这100个人里面的60个人又来了，那么留存率就是60%。 留存率反应了一个产品的用户黏性，留存越高说明用户在使用这个产品之后，继续使用的概率越大。 在用户运营越来越重要的今天，留存率作为公司的重要指标，也越来越被重视起来。 留存率的口径 留存率有很多计算口径，适用于不同的分析场景。但都是要确定两个时间窗口，第一个时间段用来圈人，第二个时间段用来观察被圈的人有没有再次访问。一般来说看的比较多的有如下几种口径 口径名称 前一时间段 下一时间段 次日留存 1天 1天 次三日留存 1天 3天 次七日留存 1天 7天 次30日留存 1天 30天 周留存 7天 7天 月留存 30天 30天 自然月留存 上个自然月 下个自然月 此外游戏产品还很看重用户注册之后的第一日留存、第二日留存…一直到第7日留存，含义是第0天来的人，在第1天、第2天…第7天的留存，是一个不断下降的曲线，游戏策划的一大目标就是让这条曲线下降变慢一点。 可以看到留存率的计算口径众多，时间跨度广

前言 　　语言是一种复杂的自然习得的人类运动能力。成人的特点是通过大约100块肌肉的协调运动，每秒发出14种不同的声音。说话人识别是指软件或硬件接收语音信号，识别语音信号中出现的说话人，然后识别说话人的能力。特征提取是通过将语音波形以相对最小的数据速率转换为参数表示形式进行后续处理和分析来实现的。因此，可接受的分类是从优良和优质的特征中衍生出来的。Mel频率倒谱系数(MFCC)、线性预测系数(LPC)、线性预测倒谱系数(LPCC)、线谱频率(LSF)、离散小波变换(DWT)和感知线性预测(PLP)是本章讨论的语音特征提取技术。这些方法已经在广泛的应用中进行了测试，使它们具有很高的可靠性和可接受性。研究人员对上述讨论的技术做了一些修改，使它们更不受噪音影响，更健壮，消耗的时间更少。总之，没有一种方法优于另一种，应用范围将决定选择哪种方法。 本文主要的关键技术：mel频率倒谱系数(MFCC)，线性预测系数(LPC)，线性预测倒谱系数(LPCC)，线谱频率(LSF)，离散小波变换(DWT)，感知线性预测(PLP) 1 介绍 　　人类通过言语来表达他们的感情、观点、观点和观念。语音生成过程包括发音、语音和流利性[1,2]。这是一种复杂的自然习得的人类运动能力，在正常成年人中，这项任务是通过脊椎和颅神经连接的大约100块肌肉协调运动，每秒发出大约14种不同的声音

1.计算比率,数据库中存储的是例数,需要计算总数,这里要用到多维数据集中度量和度量的相除,即首先写出分子和分母的度量,然后自定义一个度量,如下: 2.修改图表上值得格式,对value Data点击format. 3.不显示图例 4.Y轴的刻度和最大值最小值,以及刻度大小的设置. 5.对于页面上一些特殊的调整,可以在报表中直接拖拽Dynamic Text,在里面写html代码包括css和js代码. 6.项目在部署时,会出现个别报表无法显示的问题,最大的可能是数据源出现问题,这时查看报表的DataSource,会看到如下: 其中会显示叹号,说明Driver没有同步,此时要同步数据源.这是因为各自开发环境有细微的不同,在提交到SVN以后,下载集成项目时,要更换数据源的读取方式,此时要在检查一下. 7.设置折线图的方格为圆点: 8.针对报表涉及到时间的部分,包括搜索和图表的x轴显示,以及列表中的时间维度,这些建议通过计算列去实现,即把时间计算成类似”20130909”这样的形式,首先是在过滤时,通过filter过滤这样吧比较方便,不涉及到SQL不同数据库时间函数不一样的问题,其次,这种形式可以规避时间排序的BUG. 至此关于Birt在使用方面的一些技巧都介绍完了,希望对需要的TX有所帮助. 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/723632

MODBUS 中两个超时： 1、两帧之间超时时间为3.5字符　　2、一帧数据中每个字符超时时间为1.5字符 MODBUS 中处理一个字符相当于串口处理一帧。 超时时间根据通信波特率计算： 　　bps = bit / s = 位 每 秒！　　 　　串口一帧数据常用的通信格式：开始位(1位) + 数据位(8位) + 校验位(0位) + 停止位(1位) 　　9600bps 的波特率下，串口发送数据为 9600/10 = 960 字符/秒； 　　每个字符对应时间为 1s / 960 ，3.5字符时间为 3.5 * 1 / 960 = 0.0036458 s = 3.6458 ms 网上资料指明， 在通信速率等于或低于 19200 bps 时，这两个定时必须严格遵守； 对于波特率大于 19200 bps 的情形， 应该使用 2 个定时的固定值 ： 　　 字符间超时时间(t1.5)为 750µs ， 　　 帧间的超时时间 (t1.5) 为 1.750ms 。 来源： https://www.cnblogs.com/niu-li/p/11557626.html

1. 背景 可能很多同学都不知道，从打开美团App点一份外卖开始，然后在半小时内就可以从骑手小哥手中拿到温热的饭菜，这中间涉及的环节有多么复杂。而美团配送技术团队的核心任务，就是将每天来自祖国各地的数千万份订单，迅速调度几十万骑手小哥按照最优路线，并以最快的速度送到大家手中。 在这种场景下，骑手的交付时间，即骑手到达用户附近下车后多久能送到用户手中，就是一个非常重要的环节。下图是一个订单在整个配送链路的时间构成，时间轴最右部分描述了交付环节在整个配送环节中的位置。交付时间衡量的是骑手送餐时的交付难度，包括从骑手到达用户楼宇附近，到将餐品交付到用户手中的整个时间。 交付时间的衡量是非常有挑战的一件事，因为骑手在送餐交付到用户手中时会碰到不同的问题，例如：骑手一次送餐给楼宇内多个用户，骑手对于特定楼宇寻址特别困难，骑手在交付楼宇附近只能步行，老旧小区没有电梯，写字楼无法上楼，或者难以等到电梯等等。交付时间预估需要具备刻画交付难度的能力，在定价、调度等多个场景中被广泛使用。例如根据交付难度来确定是否调节骑手邮资，根据交付难度来确定是否调节配送运单的顺序，从而避免超时等等。总的来说，交付时间预估是配送业务基础服务的重要一环。 但是，交付时间预估存在如下的困难： 输入信息较少，且多为非数值型数据，目前能够被用来预估的仅有如下维度特征：交付地址、交付点的经纬度、区域、城市