标签: unix-timestamp

如何从PHP中的Unix时间戳获取日期(1-7)？我还需要日期(1-31)和月份(1-12).

我有新闻项,在创建时将以unix时间戳格式创建日期/时间的时间添加到数据库中.如果我想按最近的顺序排序,我会在我的mysql查询中使用ASC或DESC吗？

编辑:

谢谢大家的回复.我现在知道了.我会让Sarfraz回答他接受的解决方案,因为他是第一个回复,但感谢其他人:).必须等待11分钟才能接受它作为解决方案.

我需要将DateTime转换为Unix时间戳.所以我用谷歌搜索它寻找一些示例代码

在我看到的几乎所有结果中,它们都double用作这种函数的返回值,即使在显式使用floor它将其转换为整数时也是如此.Unix时间戳总是整数.那么使用long或者int代替双重问题是什么？

static double ConvertToUnixTimestamp(DateTime date)
{
    DateTime origin = new DateTime(1970, 1, 1, 0, 0, 0, 0);
    TimeSpan diff = date - origin;
    return Math.Floor(diff.TotalSeconds);
}

我正在尝试将unix时间戳转换为facebook和twitter.例如,当您在Twitter/Facebook上看到推文或评论时,您会看到显示的日期/时间如下:

'2分钟前'或'2天前'或'2周前'

有没有人知道任何功能让它像这样工作.我猜这将是一个自定义的.

任何帮助深表感谢

我试图用Java获取UTC中的当前时间,并且发现了这篇文章:在Java中获取"unixtime"

我检查了所有的解决方案

1. new Date().getTime()
2. System.currentTimeMillis()
3. Instant.now().toEpochMillis()

返回相同的值.我想知道他们三个之间是否有任何区别.如果是那么什么？

哪一个最好用,DateTime或INT(Unix时间戳)或其他任何东西来存储时间值？

我认为INT在性能方面会更好,也更普遍,因为它可以很容易地转换为许多时区.(我来自世界各地的网络访问者可以看到没有混淆的时间)

但是,我仍然怀疑它.有什么建议？

我想从最新创建的目录中复制文件.我怎么会在unix中这样做？

例如,如果我将目录名称作为日期戳,则:

/20110311
/20110318
/20110325

我有来自PHP的时间戳值: 1188604800000

当我将时间格式化为人类可读时:

date("m/d/Y", 1188604800000)

它打印:

05/21/39635

如果我将数字放入在线Unix时间戳转换器中,我得到:

Sat, 01 Sep 2007 00:00:00 GMT

我究竟做错了什么？

我想在3年前得到时间unix时间戳,我现在用它:

time.Now().Unix(() - 3 * 3600 * 24 * 365

无论如何这都不准确(因为年份可能有366天).

我有一个“理想”公式，其中有如下值的总和

score[i] = SUM(properties[i]) * frequency[i] + recency[i]

是取自给定的 N 个项目数据集properties的值向量frequency 和recency标量值。虽然这里的所有变量都是数字且具有离散整数值，但该recency值是给定时间范围内的 UNIX 时间戳（例如自现在起 1 个月或自现在起 1 周等，每天）。

在数据集中，每个项目i都有一个表示为 的日期值recency[i]、一个频率值frequency[i]和一个列表properties[i]。因此， 的所有属性item[i]都会在每天的recency[i]建议时间范围内进行评估。

根据此公式，新近度对score值的贡献item[i]是负贡献：时间戳越旧，得分越好（因此+该公式中的符号）。

我的想法是在给定范围内使用重新缩放器方法，例如

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(min(recencyVec), max(recencyVec)))
scaler = scaler.fit(values)
normalized = scaler.transform(values)

其中recencyVec收集recency每个数据点的所有向量，其中min(recencyVec)是第一天，max(recencyVec)是最后一天。

使用 scikit-learn 对象MinMaxScaler，因此recency通过将每个特征缩放到给定范围来转换值，如如何在 Python 中规范化和标准化时间序列数据中所建议的

这是该数值公式的正确方法吗？当时间戳值与其他离散数值求和时，哪种替代方法可以标准化时间戳值？