谁能合并这两个JS正则——在线结贴

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蓝花 2007年6月 .NET技术大版内专家分月排行榜第三
javascript算法 合并两个字符串的重叠部分, 正则获取匹配项 $1 $2 ...

1.合并两个字符串的重叠部分 goggle没有搜索到类似算法(非js) ,所以自己写了一个算法(欢迎fork) 例如:输入'123' '345' 输出 '12345' 输入'789' '678' 输出 '6789' /** * 去重合并关键词 * @param {Strin....

js动态拼接正则表达式

现有这样一需求,需要将一段字符串中所包含的某些指定字符全部去除,返回一新的字符。 // 创建一去处指定字符的函数,入参为原字符串 function clearIllegalChars(str){ var charsArr = ['$',';','#']; ...

js正则匹配小数点后2位_js正则表达式 限1-2位整数,或者至多含有位小数的写法...

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");...

Java面试题大全(2020版)

发现网上很多Java面试题都没有答案,所以花了很长时间搜集整理出来了套Java面试题大全,希望对大家有帮助哈~ 本套Java面试题大全,全的不再全,哈哈~ 一、Java 基础 1. JDK 和 JRE 有什么区别? JDK:Java ...

JavaScript 正则表达式迷你书》知识点小抄本

周开始学习老姚大佬的《JavaScript 正则表达式迷你书》 , 然后习惯性的看完一遍后,整理一下知识点,便于以后自己重新复习。 我个人觉得:自己整理下来的资料,对于知识重现,效果不错。 感谢原书作者老姚,...

正则表达式——行起始/结束位置

单词边界匹配的是某个位置而不是文本,在正则表达式中,类匹配位置的元素叫做锚点(anchor),它用来“定位”到某个位置。常用的锚点还有^和$,它们分别匹配字符串的开始位置和结束位置,所以可以用来判断“整个...

2020最新Java面试题,常见面试题及答案汇总

发现网上很多Java面试题都没有答案,所以花了很长时间搜集整理出来了套Java面试题大全,希望对大家有帮助哈~ 一、Java 基础 1. JDK 和 JRE 有什么区别? JDK:Java Development Kit 的简称,java 开发工具包,...

js正则匹配小数点后2位_js正则表达式之限1-2位整数或者至多含有位小数的案例...

2020-08-20 11:27:03来源:亿速云阅读:152作者:小新篇文章将为大家详细讲解有关js正则表达式之限1-2位整数或者至多含有位小数的案例,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做参考,希望大家阅读完篇文章后...

正则表达式——html

1 正则表达式 正则表达式(英语:Regular Expression,在代码中常简写为regex...正则表达式是由一字符序列形成的搜索模式。 当你在文本中搜索数据时,你可以用搜索模式来描述你要查询的内容。 正则表达式可...

JavaScript进阶学习(一)—— 基于正则表达式的简单js模板引擎实现

文章来源:小青年原创发布时间:2016-06-26关键词:JavaScript正则表达式,js模板引擎转载需标注本文原始地址: http://zhaomenghuan.github.io... 前言 年头MVC、MVVM框架泛滥,很多时候我们只是用了这些框架,...

正则

正则表达大全 $  匹配行结束符。例如正则表达式weasel$ 能够匹配字符串"He's a weasel"的末尾,但是不匹配字符串"They are a bunch of weasels."。  ^  匹配一行的开始。例如正则表达式^When in能够匹配...

javascript 正则表达式

1.字符串带的正则表达式相关的方法1-1.search()搜索符合指定正则表达式在目标字符串中的位置str.search('hello'); //str字符串中查找search字符串,成功返回位置,否则返回-1 str.search(/hello/); //str中查找符合...

正则表达式以及Java中的一个正则表达式处理库

如果你不熟悉这个术语,那么“正则表达式”(Regular Expression)就是一字符构成的串,它定义了一用来搜索匹配字符串的模式。  正则表达式30分钟入门教程  常用正则表达式  许多语言,包括...

Java基础学习总结(35)——Java正则表达式详解

在Sun的Java JDK 1.40版本中,Java自带了支持正则...正则表达式是极端强大工具,而且在字符串模式-匹配和字符串模式-替换方面富有弹性。在Unix世界里,正则表达式几乎没有什么限制,可肯定的是,它应用非常之广泛。

JavaScript正则表达式迷你书》读书笔记

正则基础 常见简写形式 量词 字符组 具体含义 记忆方式 {m, } 至少出现m次 {m} 等价于{m, m}, 出现m次 ? 等价于{0, 1}, 出现或者不出现 问号的意思: 有么? 等价于{1, }, 表示至少出现一次 加号是...

正则表达式匹配N的倍数

这种问题如果人肉解决的话,相当于做一道包含几十数的四则运算题,不管你怎么想,反正我小时候遇到五数以上的四则运算题都是直接略过。小时候不好好学习,现在该怎么办呢?——现在我会写代码了

前端面试题

HTML文件里开头都有很重要的东西,Doctype,知道是干什么的吗? 21 Quirks模式是什么?它和Standards模式有什么区别 21 div+css的布局较table布局有什么优点? 22 img的alt与title有何异同? strong与em的...

高性能JavaScript(字符串和正则表达式)

是常用的连接字符串的方法,它运行的时候会经历下面四步骤: 1、在内存中创建一临时字符串; 2、连接后的”onetwo”被赋值给这个临时字符串; 3、临时字符串与str的当前值连接; 4、连接后的结果赋值给str...

Tomcat面试题+http面试题+Nginx面试题+常见面试题

Tomcat面试题 1、Tomcat的缺省端口是多少?怎么修改? 答:缺省端口是8080,若要修改,可以进入Tomcat的安装目录下找到conf目录下的server.xml文件,找到该文件中的Connector字段中的port。 2、Tomcat有哪几种...

JAVA 正则表达式 (超详细,转)

转 JAVA 正则表达式 (超详细,转) 2015年03月25日 10:27:57 阅读数:1514 ...

正则表达式

【1】 正则表达式应用——替换指定内容到行尾 【2】 正则表达式应用——数字替换 【3】 正则表达式应用——删除每一行行尾的指定字符 【4】 正则表达式应用——替换带有半角括号的多行 【5】 正则表达式应用——...

python学习(20)——正则表达式及各类常用内建模块

正则表达式 进阶 re模块 切分字符串 分组 贪婪匹配 编译 常用内建模块 datetime 获取当前日期和时间 获取指定日期和时间 datetime转换为timestamp timestamp转换为datetime str转换为datetime datetime转换为str ...

JavaScript面向对象学习(part3&&part4)——笔记整理+正则表达式+this指向_函数整理

正则表达式模块 一.函数的定义和调用 1.1函数的定义方式 方式1 函数声明方式 function 关键字 (命名函数) function fn(){} 方式2 函数表达式(匿名函数) var fn = function(){} 方式3 new Function() var f =...

测试开发笔记

测试开发笔记 第一章 测试基础 7 什么是软件测试: 7 ★软件测试的目的、意义:(怎么做好软件测试) 7 3.软件生命周期: 7 第二章 测试过程 8 1.测试模型 8 H模型: 8 V模型 9 2.内部测试 10 ...

中软Day10——JQuery使用(链式编程、JQuery动画、递归、正则表达式)

中软Day15 ...​ ——将多行代码合并到一行 注意:返回值为对象时可以采用链式编程,当是一字符串时则不使用链式编程 写法 原始写法: $('#box1').html('<p&g...

JAVA 正则表达式(大全)

(PS:篇文章为转载,但都是干货很全很实用)  在Sun的Java JDK 1.40版本中,Java自带了支持正则表达式的包,本文就抛砖引玉地介绍了如何使用java.util.regex包。  可粗略估计一下,除了偶尔用Linux的外,其他Linu ...

奥特曼大全及关系明细.pdf

此文档有详细奥特曼大全及关系明细

Hibernate4视频教程_全面来袭

本Java视频教程基于 Hibernate4.x 录制。内容涵盖安装 Hibernatetools 插件、Session 核心方法、持久化对象生命周期、对象关系映射(1-n、1-1、n-n、继承映射)、检索策略、检索方式(对象导航图、OID 检索、HQL、QBC、本地SQL)、Hibernate 一\二级缓存、管理 Session、批量处理等 Hibernate 企业级开发的核心技术。 本Java视频教程将帮助掌握学习者编写出具有合理的软件架构,以及好的运行性能和并发性能的实用 Hibernate 应用。Java视频教程内容注重理论与实践相结合,列举大量具典型性和实用价值的 Hibernate应用实例,并提供详细的开发和部署步骤。

matlab神经网络30个案例分析

【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)。

Android——Java基础知识(二)

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