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我也要
如下：
下面展示一些 内联代码片。
let phoneNumber = '18248058218'
let formatterPhone = `${phoneNumber.substr(0, 7)}****`;
console.log(formatterPhone, '格式化后的电话');
console.log(phoneNumber, '格式化前的电话');
str.substr(start[, length])
一般来说，start从0开始，length则是需要提取的字符串长度
substr不会改变原字符串，会返回一个新字符串
速腾Helios-16P使用Lego-loam实时构建点云地图（二）——Lego-loam的编译与运行
不兼容的问题，打开lego-loam的~/lego-loam_ws/src/LeGO-LOAM/LeGO-LOAM/src下的4个源码文件，搜索/camera_init，将所有/camera_init改成camera_init，也就是去掉斜杠，这样再回到工作空间重新编译lego-loam。3、速腾16线激光雷达RS-16 ----- 3D建图算法LeGO-LOAM的使用（Ubuntu18.04 + ROS Melodic）_速腾16线 lego loam_杰尼君的博客-优快云博客。
JavaScript 手机号码脱敏处理隐藏中间4位
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单相PWM整流器的数学模型、工作原理
单相PWM整流器的数学模型、工作原理
vue数组里面字符串截取只展示后四位,用逗号隔开展示
vue 数组里面字符串截取只展示后四位,并且用逗号隔开展示,末尾逗号去掉
Unity布娃娃系统 Ragdoll Mecanim Mixer使用
6. 选完之后，左键下面的hip等角色各个部位不松开鼠标，拖拽连接到上面Amature的各个部位，如图，下面所有部位都连接完之后，第二步点击Configure Selected Bones确认你的部位连接选择。要做一个布娃娃和动画混合的项目，这个插件是比较不错的，搜了一圈文章教程也是抄来抄去，抄的没有头没有尾，自己摸索着用了一下，记录使用过程吧。8. 之后就点击步骤7图一中的Create Ragdoll，会发现player结构发生变化，如图。4. 添加完脚本之后会显示你的player结构，如图。
PSINS工具箱15状态组合导航仿真程序(test_SINS_GPS_153)浅析-卡尔曼滤波设置+导航解算
文章目录test_SINS_GPS_153源码poserrsetkfinitgabiaskfupdate流程 test_SINS_GPS_153源码 poserrset function poserr = poserrset(dpos0, dlon, dhgt) % position errors dpos=[dlat;dlon;dhgt] setting. % % Prototype: poserr = poserrset(dpos0) % Input: dpos0=[dlat; dlon; dhgt],
js怎么隐藏手机号中间4位数字？js脱敏字符串脱敏去除敏感字符
除了上述几个信息外，在金融系统中还有对用于余额、账号、卡号、身份证号、住址信息等也有脱敏的需求，只需将以上方法稍加修改即可实现。用户信息模块相关的信息，出于信息安全的因素考虑，经常要求对信息进行脱敏后进行展示。以下是常用信息的脱敏方法。姓名脱敏、手机号脱敏、邮箱脱敏、敏感词脱敏在系统中较为常见，实现方法也较为简单，主要是对字符串进行匹配替换。
nRF52832——大量数据传输时导致蓝牙断开连接，且无法被搜索到的解决方案（广播参数的设置、程序设计方法）
有时蓝牙通信单次发送数据量较大，且连续发送多次的时候，你会发现蓝牙就会出现异常，可能运行30min，40min，或者1h后，蓝牙就不能传输数据了，且无法被搜索到，用主机扫描蓝牙时可能会提示类似这样的DEBUG信息：bta_gattc_mark_bg_conn unable to find the bg connection mask for bd_addr=xx:xx:xx:xx:xx:xx。
vue计算属性实现姓名、手机号脱敏(替换字符串中间四位为星号)
实现结果：姓名脱敏规则：姓名两个字=>显示姓,名用*代替姓名三个字=>显示第一位和第三位,第二位用*代替姓名大于四个字=>第二位第三位*号代替,其余正常显示手机号脱敏规则：仅显示前三位及后四位数字，隐藏信息用*代替。
StarRocks 面试题及参考答案详解（万字详解）
Broker Load的过程通常涉及到数据的解析、转换和加载，它支持多种数据格式，并且可以处理复杂的数据导入任务。一方面，压缩可以减少磁盘I/O操作，因为压缩后的数据占用的空间更小，需要读取的数据块数量也就更少。在StarRocks中，表数据可以被划分成多个分区，每个分区包含表的一部分数据。在传统的行存储模型中，数据是按行组织的，这意味着在执行分析查询时，系统需要读取并处理整行数据，即使很多时候只需要查询其中的少数几列。物化视图的更新可以是完全重算，也可以是增量更新，取决于物化视图的定义和数据变更的模式。
21、深入了解SELinux安全系统与/proc文件系统
本文深入探讨了SELinux安全系统与/proc文件系统的原理及实际应用。详细介绍了SELinux的安全上下文、域转换、运行模式、角色管理以及策略查看工具seinfo的使用；同时解析了/proc文件系统的结构与功能，涵盖进程信息查看、系统资源监控及性能优化方法。结合SELinux与/proc的协同应用，提供了系统问题排查流程与安全管理最佳实践，帮助用户提升Linux系统的安全性与稳定性。
vue js数据 保留4位 或者 几位
vue js数据 保留4位 或者 几位 四舍五入 根据实际情况进行修改变量 let bu = 1.666666666 this.bu = bu.toFixed(4)//保留几位修改为几 console.log(this.bu)//值为1.6667 直接截取不四舍五入 根据实际情况进行修改 let bu = 1.6666666666 this.bu = Math.floor(bu * 100) / 100 console.log(this.bu)//值为1.66 this.dev = Ma
【Claude】Claude Code 子代理（Subagents）完全指南：多 AI 编排与并行任务管理
子代理是在独立上下文窗口特性主代理子代理上下文窗口与你对话的主上下文完全独立的上下文工具权限拥有所有工具可自定义限制生命周期整个会话完成任务后结束通信方式直接对话结果返回给主代理模型继承主会话设置可指定不同模型你可以创建专属子代理，指定模型、工具权限和系统提示。在对话中，Claude 会根据任务自动选择合适的子代理。
SQL案例学习-保护个人信息
姓名、身份证号以及银行卡号等属于个人敏感信息。为了保护个人隐私，我们在前端界面显示时可能需要将这些信息中的部分内容进行隐藏，也就是显示为星号（*）。 以医院排队叫号系统为例，屏幕上通常会隐藏患者的姓氏（对于两个字的姓名）或者名字中的倒数第2个字（对于三个或更多字的姓名），例如“*三”或者“李*亮”。 姓名处理 对姓名字段进行隐藏处理，显示规则： a.姓名为2个字符的，隐藏姓，只显示名。例如 "张三" 处理后为 "*三" b.姓名为3个字符的，隐藏中间一个字符。例如 "阿凡提" 处理后为
迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册(内含HL7和ASTM)
迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册，内含HL7和ASTM)
文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。
SQLServer身份证号或手机号字段隐藏某几位显示
--身份证号隐藏11到14位 REPLACE(B.SFZH,SUBSTRING(B.SFZH,11,4),'****') AS SFZH --手机号隐藏4到7位 REPLACE(B.LXDH,SUBSTRING(B.LXDH,4,4),'****') AS LXDH
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
替换数据中的敏感信息
with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: for i in f.readlines(): if i[:4] == '身份证号': print(i[:11] + '*' * 8 + i[19:].strip()) elif i[:3] == '手机号': print(i[:7] + '*' * 4 + i[11:].strip()) else: .
IDEA的使用指南
IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.
八、java项目常用工具类之卡号，手机号隐藏工具类
一、问题描述及试用场景： 在项目开发中，对于一些敏感数据需要特殊处理；比如在落地数据库或打印日志时需要把卡号前6后4，手机号前3后4等； 二、样例源码： package org.egg.utils; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; /** * @author dataochen * @Descrip
el-table 手机号隐藏中间4位 的两种方式
在行中添加 :formatter="showPhone" <el-table :data="list" class="table"> <el-table-column prop="pickupPhone" label="联系电话" align="center" :formatter="showPhone"></el-table-column> </el-table> 在方法methods中添加 showPhone(row,
android 手机号码隐藏其中4位
android手机号码隐藏其中4位。
Java 手机号中间四位隐藏 MySQL函数手机号四位隐藏 Oracle手机号隐藏Java手机号码隐藏
Java 手机号中间四位隐藏 MySQL函数手机号四位隐藏 Oracle手机号隐藏 一、情景描述 在日常开发工作中，遇到一个需求：用户的手机号信息，中间四位需要隐藏起来，保护用户隐私。一般在数据库中都是存储完整的手机号信息，如：13122334455 ，而实际界面上展示数据需求是：131****4455 ，可以在数据库层面处理，也可以在Java代码层面处理，本文分别记录 Java、MySQL、Oracle 实现手机号中间四位隐藏的功能实现。 二、java实现 ...
手机号隐藏中间四位数字方法
隐藏手机号中间四位数字在表单的时候很常见，一些信息确认也是需要的，简单处理下： <div id="app"> <div class="validate"> <input type="text" v-model="value" /> 手机号隐藏中间四位：<span>{{result}}</span><br /> <br /> </div>
js手机号中间四位_JavaScript替换手机号中间4位
一、JavaScript替换手机号中间4位// 匹配手机号首尾，以类似“1238901”的形式输出'12345678901'.replace(/(\d{3})\d{4}(\d{4})/, '$1$2');示例无标题文档var phone='12345678901';var dh=phone.replace(/(\d{3})\d{4}(\d{4})/, '$1****$2');alert (dh);...
手机号中间4位做隐藏
手机号中间4位做隐藏 /** * 处理手机号 * @param cell * @return String */ public static String hideCell(String cell) { if (cell != null && cell.length() == 11) { cell = cell.substring(0,3) + "****" + cell.substring(7,
隐藏手机号个别位****
import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; /** * 测试隐藏手机号个别位**** * @author Laughing_Lz * @date 2016年1月4日 */ public class test { public stati...
php 匹配最后4位,正则表达式实现手机号中间4位数隐藏或者只显示末尾四位数
下面看下正则表达式实现手机号中间4位数隐藏或者只显示末尾四位数// 匹配手机号首尾，以类似“123****8901”的形式输出'12345678901'.replace(/(\d{3})\d{4}(\d{4})/, '$1****$2');此段正则匹配字符串中的连续11位数字，替换中间4位为*号，输出常见的隐匿手机号的格式。如果要仅得到末尾4位，则可以改成如下形式：// 匹配连续11位数字，并替换...
Jquery超高效率，隐藏手机号中间四位数或者后四位数的方法
这种隐藏手机号的方法可以适用于各种标签以及input输入框 写一个公共的方法 公共方法主要针对下面几种便签格式 1.1、<span class="phonehide">13602006666</span> 改成下面这种 <span class="phonehide">1360****666</span> 2.2、<input cla
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