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为什么 POS('|','王韡|')=4,不是等于5?
arraiy
2010-06-22 10:34:53
1、为什么 POS('|','王韡|')=4,不是等于5?
2、而length('王韡|')=5 这个正确
3、S := '王韡|',S[5]等于'|'正确,为啥S[4]也等于'|',为什么会这样?
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为什么 POS('|','王韡|')=4,不是等于5?
1、为什么 POS('|','王韡|')=4,不是等于5? 2、而length('王韡|')=5 这个正确 3、S := '王韡|',S[5]等于'|'正确,为啥S[4]也等于'|',为什么会这样?
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arraiy
2010-06-22
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多谢大家!是低位相同的问题!
bylgood
2010-06-22
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太强了
notebook800
2010-06-22
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是汉字的ANSI码
notebook800
2010-06-22
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Buffer: array[1..5] of Byte;
Buffer = (205,245,237,124,124);
haitao
2010-06-22
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[Quote=引用 6 楼 notebook800 的回复:]
王 韡 |
CDF5 ED7C 7C
[/Quote]
不是国标码?记得国标汉字的字节都是a1、b1以上的
husion01
2010-06-22
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你把汉字改一下,可能码刚好重复
林石公
2010-06-22
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太Newbility了
notebook800
2010-06-22
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王 韡 |
CDF5 ED7C 7C
弘石
2010-06-22
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看了对string使用ansi为前缀的方法还是很有道理的,这个使用ansipos方法就没有问题了
老之
2010-06-22
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韡 字的右边一半刚好是由‘|’组成,这种几率很少的
haitao
2010-06-22
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是不是“韡”的后半个字符正好是高位为1的“|”?
Harryfin
2010-06-22
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“韡”的低位字节刚好是“|”的ASCII吗吧
winstonbonaparte
2010-06-22
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中文是算两个字符的,发生了截取,所以出现了乱码吧
delphi中
pos
函数怎么用?
pos
(a,b)函数用法如下:取出子串a,在父串b中第一次出现的位置。 例如:
pos
(‘b’,‘abcd’); 返回结果是2; 在delphi中使用汇编异常的简单,只用使用关键字asm....end来引导就行了。得到一个字符在字符串中的位置有很多方法,最简单的就是使用delphi自己的
Pos
函数 。 另外一个方法就是使用循环查找字符串数组的方法,二分法等,这几种是比较常规的方法,其中建议最好不使用
Pos
函数。因为,虽然使用该函数写的代码是很简单,只...
delphi中
pos
和Ansi
pos
函数的区别
POS
和ANSI
POS
的主要区别在于,
POS
参数多用于是一个字符,而ANSI
POS
多用于是多个字符: 例如:i:=
pos
('a','sssssas'); i:=ansi
pos
('abc','sdabcss'); Ansi
Pos
是以Ansi字符做为
Pos
单位,例如Ansi
Pos
('|','
王韡
|')得到的值是5
Pos
是以字节作为
Pos
单位,例如
Pos
('|','
王韡
|')得到的值是
金融科技基于Java+Vue的信贷材料结构化审核系统设计:中小银行尽调要点抽取与风险识别应用 项目介绍 基于java+vue的中小银行信贷材料结构化审核与尽调要点抽取系统设计与实现(含模型描述及部
内容概要:本文介绍了一个基于Java与Vue的中小银行信贷材料结构化审核与尽调要点抽取系统的设计与实现。系统通过OCR识别、版面解析、关键字段抽取、实体归一化、规则引擎和风险评分等技术,将非结构化的信贷材料(如营业执照、审计报告、银行流水、合同等)转化为可查询、可校验的结构化数据,实现材料自动分类、字段提取、完整性检查、跨文档一致性比对及风险线索识别。系统涵盖文件接入、文档识别、字段抽取、规则校验、风险评分与前端交互六大层次,提升了信贷审核效率、统一了审查标准、增强了风险预警能力,并建立了可追溯的数据资产体系。文中还提供了企业名称清洗、统一社会信用代码校验、金额抽取、材料完整性校验、名称相似度计算和风险评分等核心功能的模型描述与Java代码示例。; 适合人群:具备Java和Vue开发基础,从事金融科技、信贷系统开发或智能文档处理相关工作的研发人员,尤其是关注OCR、NLP与规则引擎在金融风控中应用的工程师和技术负责人。; 使用场景及目标:① 实现中小银行信贷材料的自动化结构化处理与智能审核;② 提升信贷审批效率,降低人工核验成本;③ 统一尽调标准,增强风险识别与预警能力;④ 构建可追溯、可审计的信贷数据资产,支持贷后管理与监管合规。; 阅读建议:此资源以实际项目为导向,结合业务需求与技术实现,建议开发者结合代码示例深入理解各模块设计逻辑,重点关注实体归一化、规则引擎配置与前后端协同机制,并可在类似场景中复用核心算法与架构设计。
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YOLO26算法高空作业攀爬目标检测+训练好的模型+2228张数据集+pyqt可视化界面.zip
详情可查看下方数据集可视化效果。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[其他(Violence), 攀爬(climb)] · 训练集:2056 张 · 验证集:111 张 · 测试集:61 张 · 总计:2228 张 该数据集聚焦于高空作业场景中人员攀爬行为的精准识别,涵盖室内攀岩墙、户外梯子、屋顶维修、儿童游乐设施等多种真实环境。通过多角度、多光照条件下的图像采集,全面覆盖了不同高度、姿态和设备类型下的攀爬活动,为安全监控与风险预警系统提供了高质量的视觉基础,具有显著的行业应用价值。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 87 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9141** mAP50-95 | 0.6503 Precision | 0.8867 Recall | 0.8620 train/box_loss | 0.8021 train/cls_loss | 0.4599 val/box_loss | 1.1432 val/cls_loss | 0.6798 【训练过程分析】 87 轮训练后 mAP50 达到 0.9141,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。但 mAP50-95 为 0.6503,和 mAP50 差距 0.26,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.8867、Recall 0.8620,精度高于召回,存在一定漏检。多类检测中,不同类别性能可能有差异,需关注难例类别的表现。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好...
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