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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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    向量嵌入入门:开发者准备的机器学习技术

    试图解决什么问题 在构建传统应用程序时,我们通常将数据结构表示来自数据库的对象,这些对象具有与应用程序相关的属性或数据库中的列。...通过向量嵌入,我们可以将文本、图像、音频等非结构化数据转换为固定长度的向量,这些向量能够在向量空间中捕捉数据的内在关系和模式。...向量嵌入是什么 在深入探讨向量嵌入之前,我们首先需要理解向量这一概念。在数学中,向量是具有大小和方向的量,可以想象空间中的一个点或者从原点(0,0,0)到该点的箭头。...与其获取每个输入的特定标记值,我们得到的是一个能够表示原始数据的向量嵌入。 word2vec是一个流行的嵌入模型,常用于多种文本任务。...向量嵌入技术机器学习和数据科学领域提供了一种强大的工具,它通过将数据的丰富语义转换为向量空间中的几何关系,极大地扩展了数据处理的可能性。

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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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    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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    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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    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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    向量因何存在:一段往计算机输入文字的历史

    而语言作为人类独有的表达方式,如果要输入到计算机中,则要将语言中的一个个词语转换成数值形式,这就需要用到词向量,或者说词嵌入的方法。 因而,要想研究好NLP ,势必要对词向量有透彻的理解。...接下来,我们将列举出一些有趣的想法: 如图 3 所示,我们首先将每个输入的词例映射到其向量上,然后将词向量输入到神经网络模型中,该神经网络执行类似于翻译的任务。...神经网络是一种将向量映射到向量的函数。例如,将二维输入映射到二维输出上的函数: ? 我们可以使用 WordNet 这种专家构建的数据结构作为额外的输入来创建词向量。...根据部分(或全部的)字符序列计算词向量。这种方法倾向于使用神经网络将任意长度的序列映射固定长度的向量。...尽管循环神经网络已经在 NLP 领域中被广泛使用,但是将它们训练语言模型,然后使用它们每个词例提供的上下文向量作为与训练的词例向量还是很新颖的。 这样的研究进展为什么令人振奋呢?

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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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