iOS开发-正则表达式

+(void)lvalidateEmaile:(NSString *)email{
   
NSString *emailRegex = @"[A-Z0-9a-z._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\\.[A-Za-z]{2,4}";
   
NSPredicate *emailTest = [NSPredicate predicateWithFormat:@"SELF MATCHES %@", emailRegex];
   
if ([emailTest evaluateWithObject:email]) {
       
UIAlertView *alert = [[UIAlertView alloc] initWithTitle:@"通知" message:@"正确" delegate:self cancelButtonTitle:@"知道了" otherButtonTitles:nil];
        [alert
show];
       
return;
 }
   
UIAlertView *alert1 = [[UIAlertView alloc] initWithTitle:@"通知" message:@"错误" delegate:self cancelButtonTitle:@"知道了" otherButtonTitles:nil];
    [alert1
show];
   }




+ (
BOOL) validateMobile:(NSString *)mobile{    //手机号以13 1518开头,八个 \d 数字字符
   
NSString *phoneRegex = @"^((13[0-9])|(15[^4,\\D])|(18[0,0-9]))\\d{8}$";
   
NSPredicate *phoneTest = [NSPredicate predicateWithFormat:@"SELF MATCHES %@",phoneRegex];
   
return [phoneTest evaluateWithObject:mobile];
   
}


+ (
BOOL) validateCarNo:(NSString *)carNo{
   
NSString *carRegex = @"^[\u4e00-\u9fa5]{1}[a-zA-Z]{1}[a-zA-Z_0-9]{4}[a-zA-Z_0-9_\u4e00-\u9fa5]$";
   
NSPredicate *carTest = [NSPredicate predicateWithFormat:@"SELF MATCHES %@",carRegex];
   
NSLog(@"carTest is %@",carTest);
   
return [carTest evaluateWithObject:carNo];
}



+ (
BOOL) validateCarType:(NSString *)CarType{
   
NSString *CarTypeRegex = @"^[\u4E00-\u9FFF]+$";
   
NSPredicate *carTest = [NSPredicate predicateWithFormat:@"SELF MATCHES %@",CarTypeRegex];
   
return [carTest evaluateWithObject:CarType];
}



+ (
BOOL) validateUserName:(NSString *)name{
   
NSString *userNameRegex = @"^[A-Za-z0-9]{6,20}+$";
   
NSPredicate *userNamePredicate = [NSPredicate predicateWithFormat:@"SELF MATCHES %@",userNameRegex];
   
BOOL B = [userNamePredicate evaluateWithObject:name];
   
return B;
}


+ (
BOOL) validatePassword:(NSString *)passWord{
   
NSString *passWordRegex = @"^[a-zA-Z0-9]{6,20}+$";
   
NSPredicate *passWordPredicate = [NSPredicate predicateWithFormat:@"SELF MATCHES %@",passWordRegex];
   
return [passWordPredicate evaluateWithObject:passWord];
}


+ (
BOOL) validateIdentityCard: (NSString *)identityCard{
   
BOOL flag;
   
if (identityCard.length <= 0) {
        flag =
NO;
       
return flag;
    }
   
NSString *regex2 = @"^(\\d{14}|\\d{17})(\\d|[xX])$";
   
NSPredicate *identityCardPredicate = [NSPredicate predicateWithFormat:@"SELF MATCHES %@",regex2];
   
return [identityCardPredicate evaluateWithObject:identityCard];
}


数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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