RegexBuddy 正则表达式测试使用 解压即用

在长流程浮选过程中,生产指标难以在线检测,造成操作不及时,影响系统的稳定运行.本文提出了一种基于多源数据的铝土矿浮选过程生产指标集成建模方法.首先结合浮选机理和现场工人经验,分析影响和反映生产指标的多源数据(生产数据和泡沫图像特征数据);然后分别建立各生产指标预测子模型和同步误差补偿子模型;最后采用信息熵和智能协调策略分别构建精矿品位和尾矿品位的集成预测模型.工业验证和工况分析表明,本文集成建模方法具有良好的预测性能和较强的泛化性,为基于生产指标的浮选过程操作参数控制和全流程优化奠定基础.

//纳税号 +(BOOL)validateTaxNumber:(NSString *)code; //银行卡账号 +(BOOL)validateBankCode:(NSString *)code; //手机号判断 +(BOOL)validateMobileNH:(NSString *)mobile; //手机号判断 +(BOOL)validateMobile:(NSString *)mobile; //身份证号判断 +(BOOL)validateIdentityCard:(NSString *)identityCard; //判断邮箱是否正确 +(BOOL)validateEmail

计算机视觉跟踪算法SRDCF（正则化约束的KCF/DCF算法）MATLAB代码，能够直接运行（将demo.m文件数据路径改成自己的可以直接运行），附带作者论文和各大神关于代码的解读。

compose-regexp.js 用JavaScript构建和编写可维护的正则表达式。 正则表达式不能正确对待正则语法。 正规的语法/语言形式主义全都与。 但是RegExps被设计为ed和grep等。 使用RegExp文字无法从较小的抽象模式构建大型表达式。 这使得复杂的RegExps难以阅读，调试和修改... compose-regexp可以解救！ 它并不能使常规语法变得更强大，但它们上仍然，但是由于它们无处不在，因此我们也可能拥有更好的工具来实现它们…… 用法 $ npm install --save compose-regexp import { sequence , either , capture ,    ref , suffix , flags , avoid } from "compose-regexp" ; // can be require

正则表达式 在此存储库中，我正在尝试从正则表达式（又称正则表达式）中收集信息。 因此，也可以将其视为教程。 该名称的灵感来自Larry A. Wasserman的著作《所有统计资料》。 到现在为止，我的资源如下（随着我对该主题的更多了解，资源将会增加）： Danrarafsky和Christopher Manning的Coursera NLP课程，第2周，第2讲， ， SoloLearn Python课程，模块8 我认为将SoloLearn代码放在​​笔记本中是一个好主意，因为它可以更具交互性，并且学习者可以立即使用该代码。 它还侧重于在Python中执行正则表达式，而不是Jurafsky的讲授理论上的讲授。 我将继续更新此存储库。 我很高兴听到您的意见，以改善这一状况； 因此，请随意分叉或建议我进行任何编辑。

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LO正则化，图像平滑，去噪；程序是用matlab编写的，适用图像去燥，对于理解L0最优化问题是一个很好的 程序

采用求解正则化函数的方法求解图像去噪重建问题，并对修复结果使用pnsr和ssim方法进行评估，具体使用方法见文档中使用说明。

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