使用data定义时间变量全部数据变成1970-01-01 00:00:00

当你遇到所有时间数据都变成1970年1月1日00:00:00的情况，这通常发生在以下几个场景：

1. **日期初始化错误**：如果直接创建`Date`对象而不提供实际的时间值，它会自动设置成系统默认的时间，通常是系统的当前时间。比如：

   Date dateWithoutTime = new Date(); // 如果没有指定时间，结果可能是1970-01-01 00:00:00

2. **时间戳处理不当**：当从数据库或其他源获取时间戳并传递给`Date`构造函数时，如果没有正确的转换就可能导致这个问题。例如，如果直接传入一个整数值，而不是将其乘以1000（因为Java的`Date`使用的是毫秒作为单位）：

   long invalidTimestamp = ...; // 如果是秒级别，应除以1000
   Date dateFromSeconds = new Date(invalidTimestamp * 1000); // 可能导致初始时间错误

3. **跨时区差异**：如果不考虑时区影响，可能会看起来像是所有的日期都被归一化到了UTC的1970-01-01。

为了修正这种情况，你需要确保你在创建`Date`对象时传递了准确的时间值，并考虑到时区的影响。你可以通过`Calendar`、`Instant`（Java 8及以上）或者`ZonedDateTime`等类来正确地初始化时间。

相关问题

汇编编程实现： 定义数组tab，一共10个数据：100,200,300,400,500,600,700,800,900,1000 定义变量sum。 程序实现将数组tab中的10个数据相加后和存在变量sum中，要求用loop循环指令完成

在汇编语言中，我们可以使用特定于目标架构的指令来实现这个需求。假设我们是在x86架构下，例如使用Intel 8086汇编语言。以下是使用`LOOP`指令的一个示例，它会遍历数组并将元素累加到`SUM`变量：

; 定义数组 tab 和 sum
section .data
    tab dd 100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800, 900, 1000
    SUM dw 0 ; 用于存储总和，初始值为0

section .text
global _start

_start:
; 初始化计数器 CX (循环次数) 为数组长度
mov cx, 10

; 遍历数组并累加
next_elem:
    ; 加法指令
    add ax, [tab] ; AX = AX + tab[i]
    
    ; 更新 SUM 变量
    mov [SUM], ax ; 存储累加结果
    
    ; 循环条件：CX > 0 且减一
    loop next_elem ; 如果CX>0，则跳转回next_elem继续循环，否则退出循环

; 程序结束
ret

在这个示例中，`LOOP next_elem`指令会在`CX`大于0的情况下重复执行`next_elem`标签后的代码，直到`CX`变为0。请注意，实际编写汇编程序时需要考虑目标平台的具体细节，并且这个例子假设了使用16位寄存器。对于现代汇编，可能会有所不同。

import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from torch import nn, optim from torch.autograd import Variable x_data = np.random.rand(100) noise = np.random.normal(0, 0.01, x_data.shape) y_data = 0.1*x_data+0.2+noise # plt.scatter(x_data, y_data) # plt.show() x_data = x_data.reshape(-1, 1) y_data = y_data.reshape(-1, 1) # 把numpy数据变成张量tensor数据 x_data = torch.FloatTensor(x_data) y_data = torch.FloatTensor(y_data) # 构建网络模型 inputs = Variable(x_data) target = Variable(y_data) class LinearRegression(nn.Module): # 初始化，定义网络结构 # 一般把网络中具有可学习的参数的层放在初始化的里面，__int__()中 def __int__(self): super(LinearRegression, self).__init__() self.fc = nn.Linear(1, 1) # 定义网络计算 def forward(self, x): out = self.fc(x) return out # 实例化模型 model = LinearRegression() # 定义代价函数 mse_loss = nn.MSELoss() # 定义优化器 optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1) # 查看模型参数 for name, parameters in model.named_parameters(): print('name:{},parameters:{}'.format(name, parameters))

这段代码使用了Python中的一些库和模块，包括torch、numpy和matplotlib.pyplot，还有torch中的nn、optim模块和Variable函数。

首先，通过numpy库生成了一个包含100个随机数的数组x_data，同时也生成了一些符合正态分布的噪声noise。然后，根据公式y_data = 0.1*x_data + 0.2*noise，生成了相应的y_data数组。

接下来，使用torch中的nn模块定义神经网络模型，使用optim模块定义优化器，然后使用autograd中的Variable函数将x_data和y_data转化为可以进行自动求导的变量。这些步骤通常是构建神经网络模型并进行训练的前置准备。

最后，这段代码可以用来训练一个神经网络模型，以便预测y_data值。