# Java正则表达式：从基础到实践
## 引言
正则表达式是一种强大的文本处理工具，能够在字符串中进行文本匹配、查找和替换等操作。在Java中，正则表达式被广泛应用于字符串处理、数据验证和模式匹配等方面。然而，有一种常见的误解是认为Java正则表达式只能接受数字。本文将解释这个误解的由来，并通过代码示例来验证Java正则表达式的强大功能。
## Java正则表达式的基础知识
在开始之前，
# 如何实现“java JSONObject 能接受集合”
## 一、整体流程
### 步骤表格：
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个JSONObject对象 |
| 2 | 将集合转换为JSONArray对象 |
| 3 | 将JSONArray对象放入JSONObject中 |
```mermaid
journey
title How
spark shuffle学习笔记Shuffle就是包裹在各种需要重分区的算子之下的一个对数据进行重新组合的过程。Shuffle 过程本质上都是将 Map 端获得的数据使用分区器进行划分，并将数据发送给对应的 Reducer 的过程shuffleshuffle连接map与reduce过程Map阶段通过shuffle读取数据并输出到对应的ReduceReduce阶段负责从Map端拉取数据并进行计算在
# 实现C# .NET Framework API只能接受没有数据的不能接受有数据的方法
## 简介
在C# .NET Framework中，我们可以通过一些技术手段来控制API只能接受没有数据的请求，而不能接受有数据的请求。这个需求可能是因为安全性问题，或者是为了避免不必要的数据传输。在本文中，我将向你介绍如何通过一系列步骤来实现这个功能。
## 步骤概述
下面是整个实现过程的步骤概述，我们
原创
2023-09-08 00:42:00
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Android开发中，我们经常需要与服务器进行数据交互，其中使用HTTP请求是一种常见的方式。然而，有时候我们会遇到一个问题，即在进行HTTP请求时，可能会出现只能接收到部分数据的情况。这个问题可能会导致数据不完整或者无法正常解析数据，给我们的开发工作带来困扰。
造成这个问题的原因可能有很多，比如网络连接不稳定、服务器响应速度慢、数据量过大等。在面对这种情况时，我们可以通过一些方法来解决这个问题
Numpy基础知识（一）数组属性NumPy 数组的维数称为秩（rank），秩就是轴的数量，即数组的维度。在 NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是 NumPy 中的轴（axis），第一个轴相当于是底层数组，第二个轴是底层数组里的数组。而轴的数量—
在竞争激烈、上班节奏快、工作量大这样的大环境下，“你能接受加班吗？”这样的问题不少同学都被问到过。没有一个人喜欢加班，面试官也知道，可偏偏面试的时候，面试官经常问的一个问题就是：你能接受加班吗？面对这个问题，你会怎么回答？1、你不能说接受加班，你也不能说不接受加班（这个问题就是这样被玩坏的）分享一个
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2022-08-01 13:36:08
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typescript文档https://www.tslang.cn/docs/handbook/jsx.html接口的作用： 在面向对象的编程中，接口是一种规范的定义，它定义了行为和动作的规范，在程序设计里面，接口起到一种限制和规范的作用。接口定义了某一批类所需要遵循的规范，接口不关心这些类的内部状态数据，也不关心这些类里面方法的具体实现细节，只规定这批类里必须提供某些方法，提供这些方法的类就可
文字编辑:XC丨 iPhone12 支持反向充电 根据最新的FCC认证文件显示，iPhone12支持反向无线充电功能，也就是说，iPhone12可以通过背面被其他支持无线充电的设备进行供电。 不过和我们想象中的可能不一样的是，iPhone12并非是和其他安卓手机一样，可以直接大电流给其他手机充电。 iPhone12的反向充电从功率上来看的话，只够给AirPods以及Apple Wa
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2023-09-07 12:27:25
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NumPy最重要的一个特点就是其N维数组对象（即ndarray），该对象是一个快速而灵活的大数据集容器。你可以利用这种数组对整块数据执行一些数学运算，ndarray是一个通用的同构数据多维容器，也就是说，其中的所有元素必须是相同类型的。每个数组都有一个shape（一个表示各维度大小的元组）和一个dtype（一个用于说明数组数据类型的对象）。数组的创建通过array方法创建：创建ndarray;查看
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2023-06-23 15:14:58
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参考了https://www.yiibai.com/numpy/numpy_ndarray_object.html。其实opencv对像素进行运算用的就是numpy，它的MATLAB真的很像。学会了numpy，后面像素运算就完全看得懂了，或者说必须会numpy，否则的话，没办法往下学，那么废话不多说，直接开始吧。 下图中可以看到，二维数组的单维是可以元素个数不
基本统计方法在日常的工作当中，我们经常需要通过一系列值来了解特征的分布情况。比较常用的有均值、方差、标准差、百分位数等等。前面几个都比较好理解，简单介绍一下这个百分位数，它是指将元素从小到大排列之后，排在第x%位上的值。我们一般常用的是25%，50%和75%这三个值，通过这几个值，我们很容易对于整个特征的分布有一个大概的了解。前面三个指标：均值、方差、标准差都很好理解，我们直接看代码就行。
方法一：Get请求：/// <summary>
/// httpRequest
/// </summary>
/// <param name="url">http接口路径</param>
/// <returns>将http接口信息进行返回</returns>
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2023-06-05 15:16:12
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Thinking in java第二版中166页的一段关于array初始化的代码：class A{int i;}
public class VarArgs{
static void f(Object[] x){
for(int i=0;i<x.length;i++)
System.out.println(x[i]);
}
文章目录数组属性数组索引数组切片一维数组切片多维数组切片创建副本数组变形数组拼接数组分裂 数组属性#设定种子值，使每次得到相同随机数组
np.random.seed(1)
x1=np.random.randint(10,size=6) #一维数组
x2=np.random.randint(10,size=(3,4)) #二维数组
x3=np.random.randint(10,size=(3,
numpy基础知识1：创建数组import numpy as np
#数组的基本属性
#二维数组
A = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print('A=\n',A)
print('数组的尺寸（几行几列）：',A.shape)
print('查看第一个维度的大小（即行数）：',A.shape[0])
print('查看第二个维度的大小（即列数）：',A.shape[1]
使用电脑时，我们会经常用到蓝牙设备：例如蓝牙音响、蓝牙键鼠等等。但实际的使用中，有时会出现蓝牙连接问题，让这些外设无法正常使用。如果蓝牙在使用过程中无法正常进行连接，不妨可以参考以下步骤，看是否能够解决。尝试检查产品信息并不是所有设备都安置有蓝牙的。如果设置的是新的设备，则需要检查产品的规格，以确保设备具有蓝牙功能。 确保已经开启蓝牙打开设置界面，选择设备。在蓝牙和其他设备下，查看是否
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2023-07-25 13:47:02
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安装1.以管理员的形式打开cmd2.使用以下命令查看是否安装成功创建1.在vscode进行导入numpy模块import numpy as np2.创建数组使用array创建#使用array创建一维数组
list01 = [1,2,3,4]
np01 = np.array(list01)
print(np01)
#使用array创建二维数组
list02 = [[1,2,3,4],[5,6,7,8
Python自带的numpy是深度学习最常用的库之一，作为深度学习入门，只需要掌握创建数组、索引、类型转换、维度变换即可，其他在深度学习中不是很常用，等要用到的时候看看函数API就行。1.创建数组1.1 使用 ones，empty， zeros生成数组，形参shape=[2,3]为2行3列的维度#in:
np.ones(shape=[2,3]) #[2，3]为2行3列的维度
#out:
文章目录工具-numpy一维ndarray与常规数组的区别多维ndarray花式索引更高维数组省略号布尔索引np.ix_ 工具-numpynumpy是使用Python进行数据科学的基础库。numpy以一个强大的N维数组对象为中心，它还包含有用的线性代数，傅里叶变换和随机数函数。一维ndarray导入numpyimport numpy as np一维ndarray的访问和常规的Python数组类似
