在日常的开发工作中，我们很容易犯一些比较低级的错误，比如少了一个右括号，多了一个点号或者少了一个点号等等，有时候这些错误排查起来甚至很费时间，那么今天，我们就来聊聊这个问题的一些解决办法：在我们的日常开发中，只需要用上代码的静态检测就可以很好的规避这些问题，下面我们将介绍在前端开发中的 css、html、js的静态代码检测由于我在平时的开发中用到的编辑器是sublime，所以这里也会顺便讲下sub
# Java 正则表达式检验图片后缀
在现代应用中，图片格式的正确性变得越来越重要。随着社交媒体、电子商务等平台的发展，用户上传的图片会涉及各种后缀如 `.jpg`, `.png`, `.gif` 等。为了保证用户上传的图片格式是合适的，Java 提供了强大而灵活的正则表达式工具来进行后缀验证。本文将通过代码示例，展示如何利用 Java 正则表达式来检验图片后缀。
## 正则表达式基础
正则
方法一：通过 Exif 等图片信息鉴别通常来说，图片生成时是会带有 Exif 等图片信息的。例如用手机拍摄的照片，Exif 就会携带有快门、光圈、手机型号等信息，而用 PS 处理过的图片，也会带有 Photoshop 的软件信息。因此，我们可以通过 Exif 信息，来判别某张图片是否是未经篡改的原图。最简单的方法，自然就是直接看文件头了。例如一张图片是在 PS 中修改过、然后保存的，那么用记事本开启这张图片，就可以在它的文件头中，找到 “Photoshop”的字样，如下图所示。▲ 用记事本打
原创
2021-08-06 13:45:56
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方法一：通过 Exif 等图片信息鉴别通常来说，图片生成时是会带有 Exif 等图片信息的。例如用手机拍摄的照片，Exif 就会携带有快门、光圈、手机型号等信息，而用 PS 处理过的图片，也会带有 Photoshop 的软件信息。因此，我们可以通过 Exif 信息，来判别某张图片是否是未经篡改的原图。
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2022-01-15 10:23:17
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MK检验前言一、MK趋势检验1. 定义2.代码3.结果二、MK突变检验1. 定义2.代码3.结果 前言在时间序列趋势分析中，Mann-Kendall检验是使用广泛的非参数检验方法，是一种定量的方式，被广泛应用于非正态分布的数据趋势分析中，而且该方法可以对数据整体趋势做分析，计算方便。一、MK趋势检验1. 定义
Mann-Kendall单调检验用于检测水文气象时间序列假设检验的趋势，但未指定趋势是
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2023-12-09 12:29:13
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图片头信息，JPG图片头信息，PNG图片头信息，GIF图片头信息，BMP图片头信息
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2022-06-17 17:00:03
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在此记录一下自己课程实验的结果。实验要求：通过OpenCV程序从硬盘读取一幅原始图像（格式不限，但最好是分辨率比较高的一幅图像）将读入内存的图像以不同的压缩率保存为多个JPEG文件，每一个文件对应一个压缩率。比较原始图像和每一个3.中生成的JPEG图像之间的颜色误差，且根据此颜色误差，画出一个率失真（rate-distortion）曲线图。Rate为编码率，可以使用平均每像素所用比特数来计算，亦即
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2024-03-29 10:23:59
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线性回归回顾：解析解（矩阵），数值解随机，p ，小p-梯度下降（mini-batch）L1正则化对应岭回归，L2对应lasso回归分类评价:混淆矩阵:正例，反例，预测结果，真实情况--查准率，查全率--PR图（调和平均），BEP（1.看曲线能否包出，2.平衡点，在外性能更好）多混淆矩阵（宏）聚类评价：外部指标，内部指标比较检验看泛化的效果，这才是真正需要的：留出法/交叉检验法->t分布检验所
edgeR的介绍背景RNA-seq表达谱与生物复制的差异表达分析。 实现一系列基于负二项分布的统计方法，包括经验贝叶斯估计，精确检验，广义线性模型和准似然检验。 与RNA-seq一样，它可用于产生计数的其他类型基因组数据的差异信号分析，包括ChIP-seq，Bisulfite-seq，SAGE和CAGE。简介edgeR包是进行RNA-seq数据分析非常常用的一个R包。该包需要输入每个基因关于每个样
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2024-03-16 22:30:39
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：目标：1 了解Friedman test的基本原理以及使用实践; 2 了解Post-hoc Nimenyi test 的基本原理以及使用实践，包括结果的可视化。Friedman test作用： 简单来说， Friedman test就是一种基于排序的统计方法用来比较多个方法/模型在多份数据集/实验中的平均性能是否存在显著差异。Null H0 hypothesis： 用于比较的多个方法性能相当；假
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2024-01-04 06:49:31
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# R语言自相关检验图示检验
在数据分析和时间序列分析中，自相关是一种重要的统计特性。自相关检验用于确定一个时间序列是否与它自己的滞后值（即较早的值）相关。在这篇文章中，我们将探讨如何使用R语言进行自相关检验，并通过可视化图形来帮助理解。
## 1. 自相关的概念
自相关（Autocorrelation）是指同一时间序列在不同时间点的值之间的相关性。每个时间点的值可能与其之前的某些值存在统计
在一个试验中，有k个处理平均数间比较时，其全部可能的相互比较对数有k(k-1)/2个，这种比较是复式比较，亦称多重比较(multiple comparisons)。在一个试验中，有k个处理平均数间比较时，其全部可能的相互比较对数有k(k-1)/2个，这种比较是复式比较，亦称多重比较(multiple comparisons)。为什么要做多重比较呢？ 方差分析后做多重比较有很多好处：误差由多个处理内
正则表达式是强大而灵活的文本处理工具，它们可以让我们以编程的方式指定那些可以在输入字符串中发现的复杂的文本模式。它提供了一种紧凑的、动态的语言，能够以完全通用的方式来解决各种字符串的处理（例如，匹配、选择、编辑及验证）问题。
创建正则表达式
首先从用正则表达式可能存在的构造集中选取一个有用的子集，以此开始学习正则表达式。用于创建正则表达式的构造列表可以在java.util.re
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2023-09-25 12:59:22
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编译：张睿毅、张一豪也许所有机器学习的初学者，或者中级水平的学生，或者统计专业的学生，都听说过这个术语，假设检验。我将简要介绍一下这个当我学习时给我带来了麻烦的主题。我把所有这些概念放在一起，并使用python进行示例。在我寻求更广泛的事情之前要考虑一些问题 ——什么是假设检验？我们为什么用它？什么是假设的基本条件？什么是假设检验的重要参数？让我们一个个地开始吧！什么是假设检验？假设检验
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2023-08-26 14:12:10
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如何用matlab 产生 均值为0，方差为5的高斯噪声2011-07-15 19:36 y=randn(1,2500); y=y/std(y); y=y-mean(y); a=0; b=5; y=a+b*y; 就得到了 N ( 0, 5 ) 的高斯分布序列。R = normrnd(MU,SIGMA,m,n)其中MU为均值，SIGMA为标准方差，m、n为矩阵大小；提问：（randn与no
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2024-01-15 23:57:49
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## Java 图片头数据
### 引言
在处理图片文件时，我们经常会遇到需要获取图片头数据的情况。图片头数据指的是图片文件开头的一些二进制数据，它包含了图片的一些基本信息，比如图片的格式、尺寸等。在 Java 中，我们可以通过读取图片文件的二进制数据来获取这些头数据，并据此进行后续的处理。
本文将介绍如何使用 Java 获取图片头数据的方法，并提供相关的代码示例。
### Java IO
原创
2023-08-19 11:09:31
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前言本系列课程是针对无基础的，争取用简单明了的语言来讲解，学习前需要具备基本的电脑操作能力，准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发，有问题的地方也欢迎指出，在此先行谢过。前言很多时候我们都想要一个专属的头像表现，除了图像内容外不同，形状不一样，下面我就来说说如何使用python来实现个性化头像。下面的圆形头像和牛角头像都是我使用python实现的，接下来我将通过讲解这个实现的
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2023-11-27 00:26:30
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9.1简明matplotlib API入门9.1.1图片与子图matplotlib绘制的图位于图片（Figure）对象中，使用plot.figure生成一个新图fig = plt.figure()#不会有任何显示，无法用空白的图片绘图需要使用add_subplot创建一个或者多个子图（subplot）fig = plt.figure()
<matplotlib.figure.Figure a
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2024-09-22 13:57:09
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最近常听同事提及相关性分析,正巧看到这个google的开源库，并把相关操作与调试结果记录下来。 小说集可以百度《金庸小说全集 14部》全（TXT）作者：金庸 下载下来。
需要整理好格式，门派和武功名称之间需要有换行符，留意删除掉最后一行的空白区域。
下载完成后可以用自己习惯的工具或程序做相应调整，因语料内容太长，博客里面不允许"堆砌",所以没复制上来，有需要的可以再联系。with ope
1.背景介绍假设检验和多元回归分析是两种常用的统计学方法，它们在数据分析中发挥着重要作用。假设检验用于检验某个假设的合理性，而多元回归分析则用于建立预测模型。在实际应用中，这两种方法往往会相互结合，以实现更高效的数据分析。本文将从以下几个方面进行阐述：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体代码实例和详细解释说明未来发展趋势与挑战附录常见问题与解答1.1 背景介
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2024-07-29 19:51:41
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