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3-9 读写缓存流 ——Buffered
类BufferedStream就是给另一流上的读写操作添加一个缓冲区。缓冲区是内存中的字节块，用于缓存数据，从而减少对操作系统的调用次数。因此，缓冲区可提高读取和写入性能。使用缓冲区可进行读取或写入，但不能同时进行这两种操作。BufferedStream 的Read和Write方法自动维护缓冲区的读写过程。
98710发布于 2020-01-08 - 来自专栏刷题笔记
3-9 堆栈模拟队列 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101223979 3-9 堆栈模拟队列 (20 分) 设已知有两个堆栈S1和S2，请用这两个堆栈模拟出一个队列
64830发布于 2019-11-08 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-结构之法(代码清单3-9)
代码清单3-9 class stack { public: stack() { stackTop = -1; maxStackItemIndex
26220编辑于 2022-11-30 - 来自专栏服务器运维笔记
前后端数据校验和接口测试就没我 JSON Schema 干不了的活！
1[3-9]\d{9}$/ const form = <Form> <Form.Item name="mobilePhone" rules={[{ required: 更友好的 JSON Schema: 可视化校验 在 postman 中，可以通过 JSON Schema 进行数据校验，然而一个缺点是仍然写脚本。 如果把 JSON Schema 进行可视化编辑，那对于用户体验，特别是对于不喜欢写脚本的同学，岂不是提高了一大截。 比如在 ApiFox，一款国人开发的接口调试利器，通过可视化编辑校验规则来进行数据校验，当然它也可以通过写脚本来进行测试。 长按识别二维码查看原文 https://www.apifox.cn/ 最后推荐一款 JSON Schema 可视化编辑器的 React 组件。
1.2K10编辑于 2022-02-25 【python 正则表达式：太复杂了所以通过练习-1(电话号码-日期)】编写常见格式的字符串的正则表达式来由浅入深的认识它
电话号码的格式为： 开头是 1 第二位在3-9之间 后9位可以是任意数字。 代码如下： import re def match_phone_number(string): pattern = r"^(1[3-9]\d{9})$" match = re.match False string = "13555555555" print(match_phone_number(string)) # True 解释 ^$是开始和结束的标志； 1表示第一位必须是1； [3- 9]表示第二位必须是3-9之间的数字； \d表示后面部分是一个数字，{9}这样的数字有9个，不限区间0-9； 我们学到了什么 知道了开始和结束的标志是 ^ $； 知道了原来字符的位置有如此严格的占位限制 ； 知道了 [] 代表字符集合； 知道了 3-9 代表区间； 知道了 \d 代表数字匹配； 知道了 {} 代表要匹配多少次； 2.
13910编辑于 2026-01-23- 来自专栏葡萄城控件技术团队
使用正则表达式判断合法的电话号码
<四位区号>(0[3-9][1-9]{2})|(\(0[3-9][1-9]{2}\)))\D?\d{7,8}) 这里简单判断了不可能存在0111或者0222的区号，以及电话号码是7位或者8位。 <四位区号>(0[3-9][1-9]{2})|(\(0[3-9][1-9]{2}\)))\D?\d{7,8}))(?<分机号>\D?\d{1,4})? <四位区号>(0[3-9][1-9]{2})|(\(0[3-9][1-9]{2}\)))\D?\d{7,8}))(?<分机号>\D?\d{1,4})?
2.8K90发布于 2018-01-10 - 来自专栏数字化之路
30分钟精通正则表达式！程序员必备的文本处理「万能钥匙」，效率直接飙升 10 倍！
\w+\.net // 匹配非www开头的.com域名（如 ai-as.net） 三、实战技巧：3 招解决 90% 的日常需求 ▶ 场景 1：验证手机号与邮箱 手机号：1[3-9]\d{9} 解析 ：以 1 开头，第二位 3-9，后跟 9 位数字（覆盖所有运营商）。 <=) 尝试：从网页中提取非美元价格（如 ¥199） 推荐工具： 在线测试：RegExr（可视化调试神器） https://regexr.com/ 趣味学习：Regex Crossword（玩游戏学正则
68210编辑于 2025-06-09 - 来自专栏计算机魔术师
【机器学习 | 可视化】回归可视化方案
欢迎大家订阅该文章收录专栏 [✨--- 《深入解析机器学习：从原理到应用的全面指南》 ---✨]@toc回归可视化方案在评估回归模型效果时，可以使用多种可视化方案来直观地比较实际值和预测值之间的差异。 以下是几种常见的回归模型评估可视化方案和相应的Python代码模板：对角线图：对角线图用于比较实际值和预测值之间的差异。 plt.xlabel('Actual Values')plt.ylabel('Residuals')plt.title('Residual Plot')plt.show()拟合曲线图：可以绘制拟合曲线来可视化模型的拟合效果 ', label='Predicted')plt.xlabel('X')plt.ylabel('Y')plt.title('Fitted Curve')plt.legend()plt.show()这些可视化方案提供了不同的角度和方法来评估回归模型的效果 根据数据和模型的特点，可以选择适合的可视化方案或结合多种方案来全面评估模型的性能。 到这里，如果还有什么疑问欢迎私信博主问题哦，博主会尽自己能力为你解答疑惑的！
87500编辑于 2023-11-29 - 来自专栏全栈程序员必看
SQL可视化工具_可视化工具tableau
SQLite的可视化工具 下载地址：https://sqlitestudio.pl/index.rvt?
2.5K10编辑于 2022-09-20 - 来自专栏医学和生信笔记
R可视化：R可视化教程来了！
从本周开始会每周推送1~2次高质量R可视化内容，本系列内容来自github上面超级火爆的R语言可视化项目：tidyTuesday。 tidyTuesday每周更新数据，大佬们会使用这些数据集自由创作出各种高质量的R语言可视化作品，是学习R语言数据分析和可视化极好的素材。 热情的小伙伴把这些内容整理到CSDN中，方便大家学习，每个例子会展示多个可视化方案，均配有完整源代码和数据（为了便于理解，部分重要步骤均添加了注解）。
1K30编辑于 2022-11-15 - 来自专栏计算机魔术师
【机器学习 | 可视化系列】可视化系列 之 决策树可视化
Embedding）是一种降维和可视化技术，用于将高维数据映射到二维或三维空间中。 因为t-SNE能够捕捉到复杂、非线性结构以及聚类效应，所以它通常被用于可视化高维数据集中不同类别或群组之间的分布关系。 决策树可视化scikit-learn（sklearn）的tree模块提供了一个方便的函数plot_tree，用于可视化决策树模型。 你可以使用以下步骤来使用plot_tree函数进行可视化（以iris数据集为例）：导入必要的库和模块：在Python脚本中，导入tree模块和matplotlib.pyplot库：可视化决策树：使用plot_tree 函数可视化决策树模型。
1K00编辑于 2023-11-29 - 来自专栏网络收集
正则表达式
he llo 示例 测试输入数字是否为手机号码 思路： //注意^与$的使用 var phone = "13553597193"; var phoneReg = /^1[3- 9][0-9]{9}$/ console.log(phoneReg.test(phone)); 手机号共11位 第一位为1 ：^1 第二位为3-9的数字 : [3-9] 第三位以后为 的9位数字： [0-9]{9}$1 2 3 4COPY//注意^与$的使用 var phone = "13553597193"; var phoneReg = /^1[3-
54640编辑于 2022-04-01 - 来自专栏nginx
如何在Java中使用注解校验手机号格式：详细指南
例如： @Pattern(regexp = "^1[3-9]\\d{9}$", message = "手机号格式不正确") private String userPhone; 这里的正则表达式^1[3- [3-9]：第二位必须是3到9之间的数字。 \\d{9}$：后面跟着9位数字。 4.3 正则表达式的作用 正则表达式是校验字符串格式的强大工具。 serialVersionUID = 6032064528363065061L; @NotBlank(message = "用户手机号不能为空") @Pattern(regexp = "^1[3- 附录：常用正则表达式 手机号：^1[3-9]\\d{9}$ 邮箱：^[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\\.
48310编辑于 2025-11-15 - 来自专栏腾讯大数据可视化设计团队的专栏
遇见大数据可视化：可视化系统搭建
如何搭建数据可视化系统，使复杂和庞大数据用丰富的设计语言清晰表达，并形成鲜明的设计风格？我们把数据可视化的元素进行拆分并建立相应的规范体系。 a、明确目标 明确数据可视化的目标，通过数据可视化我们要解决什么样的问题，需要探索什么内容或陈述什么事实。 [1497331969668_374_1497331969874.jpg] 3.动效设计 目前越来越多的可视化展示的数据都是实时的，所以动效在可视化项目中的应用越来越广泛，动效设计肩负着承载更多信息和丰富画面效果的重要作用 a、 信息承载 在可视化设计中经常遇到，非常多的数据信息需要展示在一个大屏幕上。 保证可视化图的清晰辨识度，色调与明度变化需要有跨度。
11.3K50发布于 2017-06-13 - 来自专栏全栈程序员必看
数据可视化编程实战_大数据可视化
以R可视化为桥梁 经常有对比R，Python和Julia之间的讨论，似乎R语言在这三者之中是最为逊色的，实则不可一概而论。 R语言在常规数据分析的场景下，如数据读入，预处理，整理，以及单机可视化方面表现出的优势，无论从用户体验，还是代码流畅度，令另两种语言略逊一筹。 本文将从统计学中最基本的密度曲线的绘制，来串讲一下题目中所涉及的R语言可视化中三个强大的可视化包的用法，以及之间的联系。 终于，可以引出第一个可视化包ggplot2了，这个包在统计学界名气很大，功能也极为成熟，是R语言可视化中不可回避的内容。 8 利用shiny生成 交互式可视化 shiny是R生态系统中一个准企业级的交互式可视化工具，在用户界面体验方面有极佳的表现。
9.9K20编辑于 2022-11-17 - 来自专栏智能大数据分析
【数据可视化技术】数据可视化概述&工具
本章简单介绍数据可视化的发展历史、可视化工具分类，重点结合ECharts介绍Web可视化组件生成方法，并给出Java Web开发与相关大数据组件的数据集成，以展现数据可视化结果。 一、数据可视化概述 （一）基本概念 数据可视化，是指将结构或非结构化的数据转换成适当的可视化图表，然后将隐藏在数据中的信息直接展现在人们面前，是一种关于数据视觉表现形式的科学技术研究。 （三）基本方式 进入20世纪，数据可视化有了飞跃性的发展。数据可视化的方式可以分为面积与尺寸可视化、颜色可视化、图形可视化、地域空间可视化和概念可视化等。 二、数据可视化工具 根据可视化工具的使用方式使用用户的不同，可分为桌面数据可视化技术（如Excel、R可视化和Python可视化等）、在线数据可视化技术（Oracle BI、Superset SuperSet可以支持十几种可视化图表，用于将查询返回的数据做可视化展示，但是其可视化目前只支持每次可视化一张表，不支持join连接，且过于依赖数据库的快速响应。
1.7K10编辑于 2025-01-22 - 来自专栏全栈程序员必看
可视化篇：效果图_可视化建模
写在最前 在做可视化的时候，理解自己做的每个图形展示的意义，是多么的至关重要 每做一张图的时候，我都在想，该如何阐述图形背后的故事 下面是一些效果图，每张图，都只为更好地反应数据背后的那段故事
98050编辑于 2022-09-27 - 来自专栏好奇心Log
Python可视化 | 风玫瑰图可视化示例
https://github.com/python-windrose/windrose pip install windrose pip install git+https://github.com/python-windrose/windrose git clone https://github.com/python-windrose/windrose python setup.py install from windrose import WindroseAxes from matplotlib im
3.4K20发布于 2020-12-22 - 来自专栏大数据
数据可视化
今天我们来聊一波有趣的数据可视化。 首先，我们先讲一下我们今天要用到的数据。
3.1K80发布于 2018-01-29 用Python给文章中手机号打马赛克
方法 导入re模块，使用正则表达式的模式pattern = r"(1[3-9])\d{9}"找到电话号码，并提出电话号码的前两位，后面号码用*代替。 import re pattern = r"(1[3-9])\d{9}" print( re. sub( pattern, r"\1******"， content)) 结语 针对给手机号打马赛克的问题
37510编辑于 2024-03-25
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