对于正小数而言，可以考带+号，并考虑两种情况，第一个数字为0和第一个数字不为0，第一个数字为0时，则小数点后面应该不为0，第一个数字不为0时，小数点后可以为任意数字5. 对于负小数而言，必须带负号，其余都同.....

主要介绍了js正则表达式，限1-2位整数，或者至多含有两位小数,需要的朋友可以参考下

例如我们在用jmeter进行接口测试时，需要从上一个请求的响应结果中查找符合要求的数据，传递到下一个请求作为参数输入。这个时候我们就得知道正则表达式的书写了。当然我们碰到的正则不一定都是复杂的，很多情况下...

正则表达式 – 整数，或者0保留后面两位小数 前言 今天遇到一个优化，是这样的一个情况，按道理来说，保留两位小数，或者是整数，或者是整数后面保留两位小数。 也就是这样 50.00 或者50 都可以写。 提过来的bug优化...

正整数或一位小数或者俩位小数的正则表达式的写法 /^[0-9]+([.]{1}[0-9]{1,2})?$/

对于正小数而言，可以考带+号，并考虑两种情况，第一个数字为0和第一个数字不为0，第一个数字为0时，则小数点后面应该不为0，第一个数字不为0时，小数点后可以为任意数字5. 对于负小数而言，必须带负号，其余都同.....

将这个时间绑定到空间的onblur上 function CheckInputFloat(input){ var reg = /\d{1,8}\.{0,1}\d{0,2}/; if(reg.test(input)){ if(input.indexOf('.') > 0){ input = parseFloat(input).toFixed(2); } ...

/^(([0-9]+)|([0-9]+\.[0-9]{0,2}))$/ 可以使用，只有小数。或者整数。

网上很多关于验证小数的正则表达式，但是很多都不是百分百正确，所以我结合一些前辈的经验，自己写了一个。验证非0开头的无限位整数和小数。整数支持无限位，小数点前支持无限位，小数点后最多保留两位。js代码如下...

测试代码//1、只能输入数字或者小数点 仅整数,整数加小数var reg1=/(^[0-9]{1,2}$)|(^[0-9]{1,2}[\.]{1}[0-9]{1,2}$)/;console.log(reg1.test("")+" 空串 false");console.log(reg1.test("1")+" 1 true");console....

若更改小数点前限制位数，则更改 + （例如：小数点前限制4位——([^0][0-9]\d{0,3}|0) ），整数同理。 　2. 若更改小数点后限制位数，则更改 {1,2} （ 例如:：小数点后最多保留3位——{1, 3}；小数点后必须保留3位...

正则表达式 复习 分类：正则表达的4个知识点：定位符、断言、**限定符**和分组 定位符：表示行和单词的开始和结尾。 ^表示必须以什么字符开头； $表示必须以什么字符结尾。 限定符：即限定某个字符或某类字符...

在输入框输入时限制输入框只能输入正整数以及两位小数正则表达式 <input placeholder="金额" oninput="value=value.replace(/[^1-9]/g,'')"> <!-- 只能输入正整数 --> <input placeholder="金额" on...

转载至：... 　验证非0开头的无限位整数和小数。整数支持无限位，小数点前支持无限位，小数点后最多保留两位。 　js代码如下： 　var reg =/^(([^0][0-9]+|0)\.([0-9]{1,2})$)|^(([^0][0-9]+|0)$)|^...

正则表达式校验金额最多保留两位小数，那么必须满足如下条件： 正数金额，如5，10等 一位小数，如5.1， 5.2等 二位小数，如5.12， 5.13等 部分正则表达式符号说明： ^ 匹配输入字行首 [1-9] 只能取1-9之间的正整数...

regInt='\d+'#能匹配123、123.63、123eabd、abc236等所有包含了数字的字符串 regInt2='\d+$'#能匹配123、123.63、abc236等所有以数字结尾的字符串 regInt2='^\d+$'#只能匹配1、12、123等只包含数字的字符串 ...

今天同事问我，这个正则表达式是什么意思？（如下所示） ^(([1-9]{1}\\d*)|([0]{1}))(\\.(\\d){0,2})?$ 我说目前我也不知道它代表什么，那要看你的使用场景了，一时半会也看不出来，我得分析一下。 他说，要求...

只能正数金额：(^[1-9](\d+)?(\.\d{1,2})?$)|(^0$)|(^\d\.\d{1,2}$) 允许负数金额：(^-?[1-9](\d+)?(\.\d{1,2})?$)|(^-?0$)|(^-?\d\.\d{1,2}$) 验证地址1：http://tool.chinaz.com/regex/点击打开链接 ...embe...

用于判断Textbox中的输入是否为整数或者小数 ...c#中使用正则表达式需要加入using System.Text.RegularExpressions的引用 匹配整数的一种表达式： Regex.IsMatch(inputerstr, "^([0-9]{1,})$") 其中I...

 //1、只能输入数字或者小数点 仅整数,整数加小数   var reg1=/(^[0-9]{1,2}$)|(^[0-9]{1,2}[\.]{1}[0-9]{1,2}$)/;   console.log(reg1.test("")+" 空串 false");   console.log...

//16位整数或小数（两位）; 中括号[0-9]表示0到9这10个数字，花括号{1,14}表示可以出现次数为1到14次，后面同理。 其中小数点 \\. 第一个反斜杠是java的转义，第二个是对 . 的转义。 仔细看...

非零开头的整数或小数 ...非零开头的整数或两位小数 /^[1-9][0-9]*([.][0-9]{1,2})?$/ /^[1-9][0-9]*([.][0-9]{2})?$/ 转载于:https://www.cnblogs.com/cralor/p/10340944.html...

一、校验数字的表达式数字：^[0-9]*$n位的数字：^d{n}$至少n位的数字：^d{n,}$m-n位的数字：^d{m,n}$零和非零开头的数字：^(0|[1-9][0-9]*)$非零开头的最多带两位小数的数字：^([1-9][0-9]*)+(.[0-9]{1,2})?...

首先我先写了一个验证最多可保留两位小数的正则： var reg = /^\d+(.\d{1,2})?$/; \d：0-9的数字 ^\d：以0-9数字开头的表达式 ^\d+：以一至多个0-9数字开头的表达式 ( )：括号里是一个整体 (.\d{1,2})：.

<input type="number" step="1" min="0" onkeyup="this.value= this.value.match(/\d+(\.\d{0,2})?/) ? this.value.match(/\d+(\.\d{0,2})?/)[0] : ''"> <input type="number" step="1" min="0"...

转载至：https://www.cnblogs.com/overfly/archive/2018/10/08/9753478.html验证非0开头的无限位整数和小数。整数支持无限位，小数点前支持无限位，小数点后最多保留两位。js代码如下：var reg =/^(([^0][0-9]+|0)....

这不是rtos源码分析的课程，而是为初级的同学设计，从基础原理讲师，一步步不断迭代设计rtos的课程！ 用不到【2000行代码，汇编代码仅18行】（不含注释）实现一个精巧的可以运行在ARM Cortex-M内核芯片上的RTOS！ 该RTOS功能与ucos类似，具体实现不同。学习之后，再去学习ucos之类的系统将没有什么问题。 1、系统地掌握RTOS的工作原理及其应用； 2、用更短的时间、更少的精力，学习RTOS相关知识； 3、设计出一个具备自己特色的RTOS。将其用作毕业设计、找工作的敲门砖； 4、提升技术水平，为升职加薪跳槽提供资本。

本课程主要涵盖Excel操作技巧、单元格操作技巧、工资条设置、公式函数及图表、文件管理、打印设置等，通过一线工作案例，全面讲解Excel技巧和经验，能帮助学员提升Excel技能，提高工作效率。 学会office excel2016 的软件安装，学会制作表格及各种图标，能给文档加密保护个人信息以及注意打印的各种事项。

Java系列技术之必学工具Maven是在JavaWeb入门课程的后续课程，也是以后课程里都要用的实用级工具，所以大家一定要学会，Maven 是目前在生产环境下多框架、多模块整合开发的项目自动化构建工具，是我们学习Java的技术人必须要学会的一个工具, 大型项目开发过程中不可或缺的重要工具。 这里将带着大家了解 Maven 的作用，常用命令，配置依赖，以及依赖的范围、依赖的传递性、依赖的排除、生命周期等重要概念，以及继承、聚合、部署的 Maven 配置。全部配置操作，手把手演示操作，绝对能提升大家的实际操作能力！

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。