JS正则与PHP正则 - 相关文章

【JS正则与PHP正则】的更多相关文章

【面试题】JS使用parseInt()、正则截取字符串中数字

JS使用parseInt()和正则截取字符串中数字点击打开视频讲解更加详细 parseInt() 函数定义和用法 parseInt() 函数可解析一个字符串,并返回一个整数. 当参数 radix 的值为 0,或没有设置该参数时,parseInt() 会根据 string 来判断数字的基数当忽略参数 radix , JavaScript 默认数字的基数如下: 如果 string 以 "0x" 开头,parseInt() 会把 string 的其余部分解析为十六进制的整数. 如果 s…

js下 Day16、正则案例

一．封装格式化日期功能思路分析: \1. 第一个参数format表示指定的时间格式 \2. 第二个参数date为指定的时间(可以不传,默认当前时间) \3. 获取第二个参数中指定时间的年月日时分秒 \4. 将format中的格式利用replace()方法替换 #二．表单验证效果图: 功能思路分析: 1. 面向对象框架 2. 用户名验证 \6. 给用户名文本框绑定失去焦点事件(blur) \7. 编写手机号正则和邮箱正则 \8. 验证文本框的内容是否符合手机号正则或邮箱正则 \9. 验证通过返…

【机器学习】--鲁棒性调优之L1正则，L2正则

一.前述鲁棒性调优就是让模型有更好的泛化能力和推广力. 二.具体原理 1.背景第一个更好,因为当把测试集带入到这个模型里去.如果测试集本来是100,带入的时候变成101,则第二个模型结果偏差很大,而第一个模型偏差不是很大. 2.目的鲁棒性就是为了让w参数也就是模型变小,但不是很小.所以引出了 L1和L2正则. L1和L2的使用就是让w参数减小的使用就是让w参数减小. L1正则,L2正则的出现原因是为了推广模型的泛化能力.相当于一个惩罚系数. 3.具体使用 L1正则:Lasso Regre…

【机器学习】--线性回归中L1正则和L2正则

一.前述 L1正则,L2正则的出现原因是为了推广模型的泛化能力.相当于一个惩罚系数. 二.原理 L1正则:Lasso Regression L2正则:Ridge Regression 总结: 经验值 MSE前系数为1 ,L1 , L2正则前面系数一般为0.4~0.5 更看重的是准确性. L2正则会整体的把w变小. L1正则会倾向于使得w要么取1,要么取0 ,稀疏矩阵 ,可以达到降维的角度. ElasticNet函数(把L1正则和L2正则联合一起): 总结: 1.默认情况下选用L2正则. 2.如若…

银行卡号正则，jq 正则，php正则

1 jq正则 /** *银行号码正则 */ function luhmCheck(bankno){ var lastNum=bankno.substr(bankno.length-1,1);//取出最后一位(与luhm进行比较) var first15Num=bankno.substr(0,bankno.length-1);//前15或18位 var newArr=new Array(); for(var i=first15Num.length-1;i>-1;i--){ //前15或18位倒序存…

贝叶斯先验解释l1正则和l2正则区别

这里讨论机器学习中L1正则和L2正则的区别. 在线性回归中我们最终的loss function如下: 那么如果我们为w增加一个高斯先验,假设这个先验分布是协方差为的零均值高斯先验.我们在进行最大似然: 这个东西不就是我们说的加了L2正则的loss function吗? 同理我们如果为w加上拉普拉斯先验,就可以求出最后的loss function也就是我们平时说的加了L1正则: 因为拉普拉斯的分布相比高斯要更陡峭,它们的分布类似下图,红色表示拉普拉斯,黑色表示高斯可以看出拉普拉斯的小w的数目要…

js 各种数值类型正则匹配检测

随拿随用只js正则表达式,反正平时工作我是不写正则的,大神请自动绕行: 验证数字的正则表达式集验证数字:^[0-9]*$验证n位的数字:^\d{n}$验证至少n位数字:^\d{n,}$验证m-n位的数字:^\d{m,n}$验证零和非零开头的数字:^(0|[1-9][0-9]*)$验证有两位小数的正实数:^[0-9]+(.[0-9]{2})?$验证有1-3位小数的正实数:^[0-9]+(.[0-9]{1,3})?$验证非零的正整数:^\+?[1-9][0-9]*$验证非零的负整数:^\-[1-9]…