呵呵,来备份一个函数 关于 * 匹配文件名的东西(就是在一个文件夹下面找一类文件的东西)。有需要的也可以参考 一下

shclhs 2006-01-29 10:01:06
没有好好的写,只写了一个简单的,连参数验证都没加。需要的 自己加
public static void main(String[] args) {
String path = "c:\\temp";
File file = new File(path);
String[] files = file.list();
for (int i = 0; i < files.length; i++) {
if (isMatched("*.exe", files[i])) {
System.out.println(files[i]);
}
}
}

// a*b*c*d.txt
// *b.txt
// b*.txt
public static boolean isMatched(String arg1, String arg2) {
boolean result = false;
int position = 0;

String[] array = arg1.split("\\*");

for (int i = 0; i < array.length; i++) {
if (i == 0) {
if (arg2.indexOf(array[i], position) != 0) {
return result;
}

position = arg2.indexOf(array[i], position) + array[i].length();
} else if (i == array.length - 1) {
if (!arg2.endsWith(array[i])) {
return result;
}
} else {
if (arg2.indexOf(array[i], position) < position) {
return result;
}

position = arg2.indexOf(array[i], position) + array[i].length();
}
}

result = true;

return result;
}
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shclhs 2006-02-19
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http://www.koders.com/csharp/fidD30F7807F524113F3C15CC35DDD91C48D03F6FBE.aspx
http://www.codeproject.com/dotnet/Surrogate_Serialization.asp
shclhs 2006-02-12
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good blog for dotnet
http://fredrik.nsquared2.com/default.aspx
shclhs 2006-02-12
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http://channel9.msdn.com/wiki/default.aspx/SecurityWiki.HomePage
About DotNet security
# 主成分分析PCA降维算法Python实现 - 数据降维和特征提取 ## 项目简介 本项目提供了主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)算法的完整Python实现,包含从数据预处理到结果可视化的全套功能。PCA是一种经典的无监督降维算法,通过线性变换将高维数据投影到低维空间,同时保持数据的最大方差,广泛应用于数据降维、特征提取、数据可视化等领域。 ### 功能特点 - **完整的PCA算法实现**:包含数据标准化、协方差矩阵计算、特征值分解等核心步骤 - **多种数据生成器**:内置多种类型的测试数据生成功能 - **丰富的可视化功能**:支持解释方差图、散点图、双图、热力图等多种可视化方式 - **灵活的参数配置**:支持自定义主成分数量、标准化选项等 - **全面的分析工具**:包含特征重要性分析、重构误差计算、最优成分数量确定等 - **详细的示例代码**:提供多个应用场景的完整示例 ## 安装说明 安装依赖 ```bash pip install -r requirements.txt ``` ## 使用说明 ```bash # 运行所有演示 pytho ```bash # 运行所有演示 python main.py --demo all # 运行特定演示 python main.py --demo iris # 鸢尾花数据集分析 python main.py --demo high_dim # 高维数据降维 python main.py --demo correlated # 相关性数据分析 python main.py --demo comprehensive # 综合分析 # 指定输出目录 python main.py --output results ```
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