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正则限制输入数字,且最多输入2位小数 之 新写法

原本小程序需要一个限制文本框输入数字,且最多保留2位小数的效果,网上找到的例子感觉有点繁琐,就自己写了一个。...reg, '$2$3$4'); } else { //正则匹配不通过,直接清空 text = ''; } return text; //返回符合要求的文本(数字且最多有带...2位小数) } 2、用在web网页上的示例Demo: 限制文本框输入数字,且最多输入2位小数...,限制其输入数字,且最多只能输入2位小数 function inputText(obj){ obj.value = checkInputText...*$/g; /* 正则表达式reg里包含了4个匹配组,分别是: (\.*) : 匹配输入的第一个字符小数点. , 对应组匹配符号$1 (\d+) : 匹配输入小数点.之前的数字, 对应组匹配符号$2

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使用 Serverless 云函数 TRTC 输入在线媒体流

电影、音乐等点播类节目,可以通过云函数将媒体文件转换为在线媒体流输入至 TRTC 房间,增值服务,打造社区圈层。 02. ...如果 redis 值 false,从 videoSrc 视频源拉流进行直播推流,直播流将从最新开始。...如果 redis 值 true,对于同一个 videoSrc 视频源,API 网关将先在 redis 中查询是否有上一次直播流推流记录: 若存在记录,则恢复上一次推流。 若无记录,则重新开始推流。...模糊搜索:输入「TRTC 直播推流」,并进行搜索。单击模板中的「查看详情」,即可在弹出的「模板详情」窗口中查看相关信息,支持下载操作。 1.2 单击「下一步」,根据页面相关信息提示进行配置。

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论文解释:SeFa ,在潜在空间中 GAN 寻找语义向量

SeFa — Closed-Form Factorization of Latent Semantics in GANs 动机 GAN 中的生成器通常以随机采样的潜在向量 z 作为输入,生成高保真图像...移动潜在代码 为了有意义地改变潜在代码,需要首先识别一个语义上有意义的方向向量 n。新的潜在代码计算 z'=z+αn,其中 α 是朝向 n 方向的步数。...提出的方法如下:首先采样 N 个随机向量 {z₁, z₂, …, zₙ},然后将它们输入 FC 层以获得投影输出 {w₁, w₂, …, wₙ}。...论文的重点研究第一个变换,它可以表述仿射变换,如下所示。 如果我们将 z'=z+αn 应用于输入潜在代码,则第一个转换公式可以简化如下。...就像 PCA 一样,这个过程也是为了找出在 A 的投影后可能导致较大变化的方向向量。它被表述以下优化问题。

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商品搜索添加联想输入与热门搜索推荐功能

本篇内容介绍如何基于ElasticSearch商品搜索添加联想输入与热门搜索推荐功能。...商品搜索添加热门搜索推荐 实现热门搜索推荐最简单的方式就是在用户点击搜索时记录用户输入的文本内容,然后为前端提供一个接口,用于统计所有用户输入的文本内容取出出现次数最多的前几条记录响应给前端。...字段设置类型keyword类型。...IOException e) { e.printStackTrace(); return Collections.emptyList(); } } } 商品搜索添加联想输入...很好理解,以淘宝搜索例,因为前端没有商品,联想输入提示需要知道商品库里有没有商品名称以用户输入的字符串前缀的商品,总不能给用户提示搜索不存在的商品,而且也还需要根据匹配成绩实现排序。

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是时候各式设备适配完善的输入支持了

更丰富的交互方式使得用户能够以更复杂的输入方式使用您的应用。所以作为开发者,是时候考虑各种各样的设备提供强大的输入支持了。本文您准备了关于更广泛、强大的输入支持的分享,欢迎您阅读。...增强输入 (Enhanced input) △ 标准输入方式和增强输入方式 对于每种类型的输入设备,我们可以将应用的功能分为标准用例和增强用例两大类: 标准用例包括选择、文本输入、长按和右键点击等这些用户所期望的功能...发送键支持 (KEYCODE_ENTER) 开发者需要在标准的 EditText 视图中 Enter 键创建一个新行。...此外还有低延迟触控笔 API 可让您在绘画或绘图应用中获得最低延迟的显示响应,并提供可配置的描边预测,您打造用笔在纸上绘图的体验。...游戏手柄按钮也有自己的键代码,您可以监听这些按钮就像这里 X 按钮进行的设置一样。

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Deeplearning.ai 课程笔记第一部分:神经网络与深度学习

2.4.1 向量化逻辑回归 下面将仅使用一组循环来实现逻辑回归: 输入变量: X Input Feature, X shape is [Nx,m] Y Expect Output...s) Tip5: 如何将三维图片重组一个向量: v = image.reshape(image.shape[0]*image.shape[1]*image.shape[2],1) Tip6: 归一化输入矩阵后...在该网络中,隐藏层的神经元数量(noOfHiddenNeurons) 4,输入的维数(nx) 3。...而 tanh 与 sigmoid 存在同样的缺点,即如果输入过大或过小,则斜率会趋近于0,导致梯度下降出现问题。...深层网络中的前向传播 对于单个输入,前向传播的伪代码如下: z[l] = W[l]a[l-1] + b[l] a[l] = g[l](z[l]) 对于 m 个输入向量化),前向传播的伪代码如下: Z

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深度学习之神经网络(反向传播算法)(三)

神经元 神经网络上的激活函数(并不是全部,还有其他的激活函数): ? image.png sigmoid函数的定义如下: ? image.png 即: ? image.png 图像表达: ?...image.png 已知输入向量X,获取输 出向量Y。当然对于监督学习来说,我们会有许多的样本(X,Y),这里面的Y值是已知的,但是我们还要求得实际的Y值,来算取得本次样本数据的误差。...向前传播 从输入层到隐藏层: 对隐藏层的节点4来说,它的输出值a4: ? image.png 同理求得节点5,6,7的输出值a5,a6,a7。 ?...image.png 从隐藏层到输出层: 对于节点8来说,其输出值y1: ? image.png 同理y2: ? image.png 所以对于实际输出向量Y来说,它和输入向量X的关系就是: ?...image.png 将一次样本期望输出的向量值T(因为是神经网络,所以输出值向量),减去实际输出的向量Y。其中d代表样本编号。

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sigmoid function和softmax function

「学习内容总结自 couesera 和 udacity 的深度学习课程,部分截图来自 coursera 的课件」 sigmoid function sigmoid函数(σ(x)=1/(1+e-x))输出范围...例如在辨别一张图片是否猫的问题中,将一张图片的特征向量输入神经网络,在输出层设置一个节点并使用sigmoid函数,结果会输出一个概率,根据这个概率就能辨别出图片是否猫的图片。...这时,输出层是将一个向量转换为标量输出。 ? sigmoid softmax function 对于多类分类问题即输出多个概率的问题,sigmoid函数就使不上劲了。...np.sum(exp_L) return exp_L/sum 在神经网络中,描述多类分类问题时,输出层会设置多个节点,常用 softmax 作为输出层的激活函数,称为softmax层,对于这一层来说,输入的是向量...,输出的也是向量

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C语言中限定输入scanf的整型(整数),浮点型

scanf输入的一次小优化 scanf的功能:将从键盘输入的字符转化为“输入控制符”所规定格式的数据,然后存入以输入参数的值地址的变量中。...= '\n')的解释 清空缓存区,向缓存区读取数据,直到把所有数据读完,再跳出,防止无限循环 对 函数int Judge(int n)的解释 我们需要的是用户输入整型,故设置其返回值的类型整型...只是一个自定义的函数名,定义成其他的也可以 对 t = Judge(t)的解释 我们需要接收Judge的返回值,此时选择了用整型的变量t去接受返回值 接下来是对上面代码的扩展,如果我们可以限定用户输入整型...,是否也能调整其他类型呢?...调整浮点型 (头文件我就忽略了哈!!!) double Judge(double n) { while (scanf("%lf", &n) == 0 || getchar() !

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吾爱NLP(2)--解析深度学习中的激活函数

,从而可以输入到模型中的输入层,而且向量中的值还携带着句子的信息。...输出层中的激活函数 其次,将得到的TFIDF向量输入到上面这样的单层网络中,网络将输出一个其为好评的概率值。...其中x_nTFIDF向量的各维上的值,w是随机初始化的权重,激活函数选用常用的sigmoid激活,输出层只有一个输出值y,输出0表示差评,1表示好评。这个和逻辑回归是一样的,这里就不再赘诉。...其导数形式: ? Sigmoid求导 为什么求导形式很重要?   ...Softmax的公式: ?   可以直观看出如果某一个zj大过其他z,那这个映射的分量就逼近于1,其他就逼近于0,并且对所有输入数据进行归一化。

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大模型添加记忆体,GBASE南大通用驶入向量赛道

一段人类的日常对话通常可以分解引子、记忆、分析三个部分。...计算机自然语言处理的解法,AI科学家归纳出一个CPV结构:以ChatGPT代表的大模型承担“分析”,Vector Database(向量数据库)承担“记忆”,Prompt(提示词)承担“引子”。...向量数据库GBase Cloud Vector DB采用存算分离架构,各层均可独立扩展,协调服务层拥有express引擎和向量引擎,存储服务层增加向量类型和索引的存储文件,计算服务层增加向量类型计算支持和向量类常用索引检索算法...GBase Cloud Vector DB可与大模型结合,提升大模型的数据时效性,大模型提供私域下的专业数据,让大模型拥有长期记忆储存和专业领域知识。...通过构建涵盖数据管理全生命周期、全技术栈的数据产品体系,南大通用在自主研发的GBase系列数据库基础上推出场景化解决方案,客户量身定制数据库产品和服务。

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