String的方法?indexOf(); lastIndexOf(); search(); replace(); toLowerCase();和toUpperCase();

zabbix6.0.4拓扑图链路显示流量 1. 背景介绍 网络流量监控是网络管理员必备功课,以前研究cacti的weathermap插件,网络流量大小和拥塞情况一清二楚,随着cacti的没落,weathermap插件也不能再继续使用,此时就需要学习了解新的替代方案。 经过研究和实际测试,发现zabbix的拓扑图有这个功能。 以下验证了zabbix的拓扑图显示线路流量的功能。 2. Zabbix 6显示拓扑图流量过程 选择监测-拓扑图 点进Local ne... 阅读详情

indexOf(); 查找字符串,返回值为该字符的下标

如查找字符串中a出现的次数。

<script>
        var str="abcacaa";
        //方法一(脑子一般)
        var num =0;
        for(var i=0;i<str.length;i++){
            if(str[i]==="a"){
                num++;
            }
        }
        console.log(num);
        //方法二(动脑子了,提高了优化性能)
        var num=0;
        var index=-1;
        while (str.indexOf("a",index+1)>-1){  //第二个参数index+1表从什么位置开始查找
            index=str.indexOf("a",index+1);
            num++;
        }
        console.log(num);
</script>

查找还用于模糊查找。如查找数组中带有关键字的某项。

<script>
        var data=[
            {id:1001,name:"计算机",num:1,price:10},
            {id:1002,name:"笔记本",num:1,price:20},
            {id:1003,name:"充电宝",num:1,price:30},
            {id:1005,name:"手机",num:1,price:50},
            {id:1006,name:"机箱",num:1,price:60},
        ];
    //模糊查找带有"机"字的项
        var arr=data.fillter(function (t){
        return t.name.indexOf("机")>-1;  
        });
        console.log(arr);
    //查找带有"机"字的项,且机必须为最后一个字
        var arr1=data.fillter(function(t){
            return t.name.indexOf("机")===t.name.length-1;
        });
        console.log(arr1);
</script>

lastIndexOf(); 从后向前查找字符,返回要查找该字符的下标索引

search(); 也用于查找,返回的也是下标,但是是用于正则表达式查找

replace(); 替换字符。返回值为新字符串。原字符串不变。两个参数,第一个为被替换的,第二个为替换上去的。目前只能替换一次,如果要替换所有,就需要写循环。replace多用于正则表达式中的替换,正则表达式里可替换所有。

toLocatleLowerCase();和toLocaleUpperCase(); 分别把字符串转换为当地的小写、大写

toLowerCase();和toUpperCase();               分别把字符串转换为小写、大写

 

 

 

 

STM32F0实现数字化SPWM纯正弦波逆变器 这个没啥好说的,搭电路的事。其核心思想是两边桥臂分别由两个180度相位差的正弦波与三角载波比较来控制,优点是在开关器件工作频率一样的情况下,输出PWM频率是单极性SPWM的2倍,能够明显减少谐波,因此只需要相对较小的电感和电容滤波器件就可以起到很好的滤波效果,提升了系统的性能,也精简了系统体积,降低了成本。而双极性pwm则是在整个正弦周期内,四只管子都在高频开关状态工作,对角线上的管子一起导通,另一对角线上管子互补导通,实际上只需要一路互补的PWM控制,负载上电压在正电压和负电压之间切换,不出现0v。 阅读详情

相关推荐

vscode使用continue插件连接LM studio的模型

本文详细介绍了如何使用VSCode的Continue插件连接LM Studio模型。主要步骤包括:在LM Studio中加载模型并设置相关参数,启动API服务,修改Continue配置文件以集成LM Studio模型,并进行测试以验证连接是否成功。通过这些步骤,用户可以将LM Studio中的预训练模型与VSCode的Continue插件无缝对接,实现高效的自然语言处理和编程辅助功能。

weixin_43590837的博客 8626

第五章 字符串

例1 public class CreateString1 {//创建主类 public static void main(String[] args) {//主方法 // TODO Auto-generated method stub String a="时间就是金钱,我的朋友。";//直接引用字符串常量 System.out.println("a="+a);//输出结果 String b=new String("我爱清汤小肥羊");//利用构造方法实例化 Stri

weixin_65582406的博客 1654

NY8A053E 例程 之 PWM Ouput

更多关于NY8A053E的相关例程请留言!

倪彬笑阳的博客 2924

toLowerCase()

这个方法在JS中可以判断不区分大小写 示例代码如下: data.title.toLowerCase().indexOf(value.toLowerCase()) 类似验证码不区分大小写。

weixin_45706529的博客 1245

Quartus Prime v18.1 standard-QuartusPrimeV18.1标准版安装过程

Quartus Prime v18.1 standard安装破解过程 下载方式1:官网下载: https://fpgasoftware.intel.com/18.1/?edition=standard&platform=windows 下载方式2:可以从我的网盘下载安装包(如果链接未时效的话): 链接:https://pan.baidu.com/s/1bq4_FcNPSflU1zGJv__rvA 提取码:o0in ----------------------------------.

Alonger1988的博客 2万+

NeRF必读:Mip-NeRF总结与公式推导

由于远景近景的分辨率不同,导致经典NeRF对于多尺度场景的表达存在明显瑕疵:NeRF对于近景的重建比较模糊而对于远景的重建出现锯齿。简单粗暴的策略是supersampling,但是费时费力。相较于NeRF使用的位置编码(PE)方式,Mip-NeRF提出了积分位置编码的方式(IPE).这种编码方式可以多尺度地描述空间中的信息分布,make sense.

i_head_no_back的博客 6077

String常用方法总结

都知道字符串在项目中用到的非常多,也非常灵活,所以今天就总结了一些项目中常用的字符串方法 文章目录toLowerCasesubStringsplittoLowerCase toLowerCase toLowerCases是将String中的大写全部转化为小写,小写则不改变,具体事例如下: String s = &amp;quot;MY NaMe Is Tom&amp;quot;; System.o...

念念不忘,必有回响 821

基于IC617下Layout XL的使用

基于IC617下Layout XL的使用

weixin_43816759的博客 1万+

““.indexOf()的作用,以及结果标识 1、0、-1

"".indexOf()的作用,以及结果标识 1、0、-1, -1表示不存在,其他0、1、2···表示所查询的字符或者字符串在指定字符串中首次出现的序数位(从第0位开始计数)

༺ bestcxx的专栏 ༻ 3万+

【二】MADDPG多智能体算法实现(parl)【追逐游戏复现】

论文全称:Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments 论文原文:https://download.csdn.net/download/sinat_39620217/16203960 论文翻译:https://blog.csdn.net/qiusuoxiaozi/article/details/79066612 ...

丨汀、的博客 2万+

DCDC电路断电时放电波形发生震荡和电压跳变问题,如何解决?

DCDC电路断电时放电波形发生震荡和电压跳变问题: 做的一个项目需要用单片机ADC采集电压,要让单片机感应到电压降到3.1V开始往FLASH里存数据,单片机2.4V基本上就工作不了,(根据单片机手册的,擦写的时间在40mS在左右)所以3.1V降到2.4V的时间必须要大于40mS岁以上,在单片机VCC处加了一个100nF的电容,理论仿真下来150mS左右发现存不进去,用示波器抓了一下波形,发现放电时震荡很严重,实际3.1V到2.4V时间只有10ms左右,这个肯定存不进去; 请教师傅说是应该时前级DCDC开关电

**My Coding Family** 1962

Java快速入门

1、JDK和JRE (1)JDK 是 Java 语言的软件开发工具包,主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心,它包含了JAVA的运行环境(JVM+Java系统类库)和JAVA工具。 (2)JRE Java Runtime Environment缩写,指Java运行环境,是Sun的产品。运行JAVA程序所必须的环境的集合,...

king_weng的博客 661

Unitree G1仿人机器人协同搬箱:从仿真搭建到多机协同部署完整指南

Unitree G1仿人机器人协同搬箱技术方案摘要 本文提供了一套完整的Unitree G1人形机器人协同搬箱解决方案,涵盖从仿真环境搭建到多机协同部署的全流程。核心内容包括: 双仿真环境配置:同时搭建Gazebo+ROS Noetic基础仿真环境与Isaac Gym+Mujoco高性能RL训练环境,支持Sim2Sim迁移验证 训练框架搭建:详细配置unitree_rl_gym框架,提供PPO算法定制化训练流程和参数优化方案 数据集应用:整合宇树开源真机数据集(UnifoLM-WBT-Dataset)~~~

huanghm88的专栏 471

js string 方法讲解

String 对象方法 方法 描述 charAt() 返回在指定位置的字符。 charCodeAt() 返回在指定的位置的字符的 Unicode 编码。 concat() 连接两个或更多字符串,并返回新的字符串。 fromCharCode() 将 Unicode 编码转为字符。 i

kungfu_panda的专栏 1446

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.

蓝牙模块HM-10手册

蓝牙模块HM-10手册,该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。

javascript字符串string常用的几种方法

javascript字符串string常用的几种方法 javascript字符串string常用的几种方法(length/indexOf/lastIndexOf/search/charAt/match/slice/substr/substring/replace/concat/split) 1.获取字符串的长度 length 2.字符串转换为大写 toUpperCase() 3.字符串转换为小写...

酱子 366

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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

javaScript String 对象

概述 String对象是 JavaScript 原生提供的三个包装对象之一,用来生成字符串对象。 var s1 = 'abc'; var s2 = new String('abc'); typeof s1 // "string" typeof s2 // "object" s2.valueOf() // "abc" 上面代码中,变量s1是字符串,s2是对象。由于s2是字符串对象,s2...

ZhengYanFeng1989的博客 384

Probability and Statistics - 4th edition

Probability and Statistics - 4th edition

String()字符串方法

JS字符串转换

m0_58094704的博客 440

【JavaScript】String对象知识全解

在JavaScript中,字符串本身是基本类型,而不是引用类型。为了给字符串添加各种辅助方法以及属性,产生了对应的引用类型——String类型。 本文详细介绍了String的各类方法的应用。

不迁怒,不贰过。小知识,大智慧。 879

js中的 string 字符串方法大全

简介字符串对象String的方法

weixin_45748897的博客 723

javascript常用内置对象方法(String篇)

常用实例方法笔记总结 charAt() 用途:返回指定位置的字符串 var s = new String('abc'); s.charAt(1) // "b" s.charAt(s.length - 1) // "c" //这个方法完全可以用数组下标替代。 'abc'.charAt(1) // "b" 'abc'[1] // "b" //如果参数为负数,或大于等于字符串的长度,charAt返回空字符串。 charCodeAt() 用途:返回指定位置字符串指定位置的 Unicode 码点(十进制表示) '

路人丙的博客 569

JavaScript之String常用方法

chartAt和charCodeAt和codePointAt charAt:返回指定位置的字符 let s = "hello" console.log(s.charAt(2)) // l charCodeAt:返回指定位置的字符编码 let s = "hello" console.log(s.charCodeAt(2)) //108 注:当需要4个字节存储汉字时(????),返回前两个字节和后两个字节的值 let str = '????' console.log(str.charCodeAt(0

yangling_123的博客 315

JavaScript String类常用方法比较

转自:http://hi.baidu.com/%C5%ED%BD%F0%BD%F0%BB%D4%BB%D4/blog/item/8789010433f42613738da5e2.html JS对String的子串判断的方法,比较容易混淆。 1、 charAt() 返回字符串中的第n个字符 Method:  stirng.charAt(n) n 获取的字符的位置,取值在0

Kyle 666

String 对象的方法

string.split() string.replace() string.replaceAll() string.indexOf() string.charAt() string.

weixin_38822843的博客 721

JS常见的string方法

JS常见的string方法。

qq_65316680的博客 1048

JavaScript String对象

1.概述 String对象是js原生提供的三个包装对象之一,用来生成字符串的包装对象 示例: var s1='abc'; var s2=new String('abc'); typeof s1;//"string" typeof s2;//"object" s2.valueOf();//"abc" 上面代码中,变量s1是字符串,s2是对象。由于s2是对象,所以有自己的方法,valueOf方法返回的...

Bobby的博客 223

String 字符串的使用方法 -- JavaScript

String 字符串的使用方法

i_Satan的博客 447
上一篇: String类型?String的方法?charAt(); charCodeAt(); concat(); fromCharCode();
下一篇: String方法?slice(); substr(); substring(); split();
Halle!
博客等级 码龄7年 303粉丝 133原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值