注意两点即可: 1.苹果只认识 yyyy/mmmm/dddd/  这类格式的日期 2.如果输出后还要进行处理日期对比,苹果默认会带中文字,如:年月日,需要转成上面1当中的日期格式在转时间戳进行比较 GetDateDiff(checked_in) { //将xxxx-xx-xx的时间格式,转换为 xxxx/xx/xx的格式 checked_in = checked_in.replace(/\-/g, "/"); return checked_in }   转换好的日期带进来,在转换成上面

最近在开发跨平台的应用,在做秒杀功能时,倒计时出现了问题.默认在Chrome浏览器中运行,倒计时没出现问题.而在IE浏览器,火狐浏览器,safari浏览器上运行时,则显示NaN天NaN时NaN分(或显示天时分).上网查了好多日期转换的函数都没有解决问题.在浏览器断点调试下发现curTime,endTime,dDate的值显示为NaN.大体查了一下NaN.NaN 相关链接 http://www.w3school.com.cn/jsref/jsref_nan_number.aspNaN 属性是代表非

Terminating app due to uncaught exception 'CALayerInvalidGeometry', reason: 'CALayer position contains NaN: [14 nan]'*** First throw call stack: 这个主要在画layer的时候,计算未考虑0的情况,在除数为0的时候就会报错,去检查把,骚年~~

问题: 使用mybatis 查询mysql数据库,其中一个日期格式的字段,由异步查询使用 json传递到前台,变成了时间戳,而不是日期格式了.如何使查询出的日期展示成日期格式呢 解决办法: 1.尝试使用jstl标签,在jsp页面,将日期格式化.如下: <fmt:formatDate value=“${XXX.date}” pattern=“yyyy-MM-dd HH:mm:ss”/> 可是,这样忽略了重要的一点,因为是异步请求得到的数据,在js中即使用了 div.html("&quo

设计不严谨 Get参数传递日期的时候有空格,如果未转义的话,会截断请求,然后后端无法处理. 从业务场景看 从产品的角度看,产品想要看每个活动的效果,而不是想知道技术. 角度不同,视觉不同 mark

之前在TensorFlow中实现不同的神经网络,作为新手,发现经常会出现计算的loss中,出现Nan值的情况,总的来说,TensorFlow中出现Nan值的情况有两种,一种是在loss中计算后得到了Nan值,另一种是在更新网络权重等等数据的时候出现了Nan值,本文接下来,首先解决计算loss中得到Nan值的问题,随后介绍更新网络时,出现Nan值的情况. Loss计算中出现Nan值 在搜索以后,找到StackOverflow上找到大致的一个解决办法(原文地址:https://stackoverfl

1. 取整的三种方法 1.1 强转int类型 这种方法会直接对浮点数的小数部分进行截断(无论是正还是负). print(int(2.7)) # 2 print(int(-2.7)) # -2 1.2 采用math.ceil和math.floor 这种方法的取整规则如下图所示: 可以看到无论是正数还是负数,都遵循:ceil往数轴正方向取整,floor往数轴负方向取整.实例如下: print(math.ceil(-1.27)) # -1 print(math.floor(-1.27)) # -2 p

这篇文章并不在我的 underscore 源码解读计划中,直到 @pod4g 同学回复了我的 issue(详见 https://github.com/hanzichi/underscore-analysis/issues/2#issuecomment-227361035).其实之前也有同学提出 isNaN 有 native 的 function,正好借此文辨析下几个常见的概念.方法,她们是 NaN,Number.NaN,isNaN,Number.isNaN,以及 underscore 中的 _.

NaN:保留字(表明数据类型不是数字) undefined:对象属性或方法不存在,或声明了变量但从未赋值.即当你使用了对象未定的属性或者未定义的方法时或当你声明一个变量,但你确从未对其进行赋值,便对其进行操作(当然赋值除外),会有"undefined"提示null 值指出一个变量中没有包含有效的数据. 产生 null 的原因是:对一个变量显式地赋值为 null. 包含 null 的表达式之间的任何操作. Boolean 表达式一个值为 true 或者 false 的表达式.如果需要,非

not a number 全称, 任何数/0 js会出现NaN alert(NaN==NaN); // false isNaN(NaN); // true alert(isNaN(10)); // false alert(isNaN(''blue'')); // true

double a = 0 / 0d; if (double.IsNaN(a)){ //do } 在浮点数计算中, 0除以0将得到NaN ,正数除以0将得到PositiveInfinity ,负数除以0将得到NegativeInfinity . 浮点数运算从不引发异常. C#语言中,对于 int,long 和 decimal类型的数,任何数除以 0 所得的结果是无穷大,不在int,long 和 decimal 类型的范围之内,所以计算 6/0 之类的表达式会出错. 但是,double 和 floa

通过C++扩展Google V8 JS引擎的文章很多,Google V8 JS带的例子也容易明白.但是大部分文章都是Hello World型的,真正使用时发现处处是坑.扩展V8最经典的例子就是node了,如果要做实际项目,研究一下node本身和及其扩展模块大有裨益. 提到node的C++扩展就不得不提nan,nan是Native Abstractions for Node.js的简称,它让扩展V8变得很容易,特别是用类来扩展的时候. 类从ObjectWrap继承过来,如: class Locat

using Fasterflect; using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Reflection; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace ConsoleApplication2 { class Program_NaNAndInfinity { static void Main(string[] a

简单的说,比较两个int型或long型的数据没有什么问题,可以用==来判断,但对浮点数(float与double)来说,需要对Float.NaN和0.0这个两个特殊数字作额外的处理.Float.NaN严格说来不是一个数字(它的字面意思也就是Not a Number),但是因为这个值可以被保存在一个float型的变量中(因为它常常是除0的结果),所以暂且当它是个数字吧.但它与一般的浮点数有些许不同,就是两个NaN用==比较的结果会得到false.可以用下面的代码验证: Code highlight

Terminating app due to uncaught exception 'CALayerInvalidGeometry', reason: 'CALayer position contains NaN: [80 nan]' 本来好好的突然出现了这个问题  累半天终于找到了原因   原来是做除0操作了  感谢http://www.cocoachina.com/bbs/read.php?tid=261837 另外拓展: NaN,是Not a Number的缩写. NaN 用于处理计算中出

C#中double和float类型有两个特殊值: Infinity(无穷大):5.0 / 0.0 = Infinity NaN(not a number):0.0 / 0.0 = NaN 计算表达式 0.0 / 0.0 = NaN, NaN和Infinity可以在表达式中使用: 10 + Infinity = Infinity 10 + NaN = NaN Infinity * 0 = 0 NaN * 0 = NaN

最近,处理两个矩阵的点除,得到结果后,再作其他的计算,发现有些内置的函数不work:查看得到的数据,发现有很多nan和inf,导致python的基本函数运行不了,这是因为在除的过程中分母出现0的缘故.为了将结果能够被python其他函数处理,尤其numpy库,需要将nan,inf转为python所能识别的类型.这里将nan,inf替换0作为例子. 1. 代码 import numpy as np a = np.array([[np.nan, np.nan, 1, 2], [np.inf, np.

创建DataFrame样例数据 >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> data = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 4, np.nan,7, 9], 'b': ['a', 'b', np.nan, np.nan, 'd', 'e'], 'c': [np.nan, 0, 4, np.nan, np.nan, 5], 'd': [np.nan, np.nan, np.nan

症状:前向计算一切正常.梯度反向传播的时候就出现异常,梯度从某一层开始出现Nan值(Nan: Not a number缩写,在numpy中,np.nan != np.nan,是唯一个不等于自身的数). フォワードの計算に異常なしでも.その模型の変量をアプデートする時に異常な数字が出る.Pythonのプログラムにあるなら.Nanというもの現れることです. 根因:原因目前遇到的分为两种,其一——你使用了power(x, a) (a < 1)这样的算子,因为power函数这样的算子,在梯度反向传播阶段

我发现在数据处理中非常常见的就是nan值的判断,筛选数据尤为常见, 判断数据是否为nan,前提是np.float类型数组,但在应用于对象数组时会引发TypeError # 返回bool类型 np.isnan(ndarray) 但是np没有直接提供给我们非nan的判断,起初我试了一试np.notnan(),然后发现np并没有替我们封装, 但是np有一个非常好用的特性也就是np.nan != np.nan 于是乎,我们可以这么写 # 返回bool类型 ndarray == ndarray