iOS中判断是否手机号码 (2016-04-01)转载▼

本文介绍了一个用于验证中国大陆手机号码格式的Objective-C方法。该方法通过正则表达式判断输入是否符合中国移动、联通或电信的标准格式,并确保手机号长度为11位。

+ (NSString *)valiMobile:(NSString *)mobile{
    if (mobile.length < 11)
    {
        return @"手机号长度只能是11位";
    }else{

            NSString *CM_NUM = @"^((13[4-9])|(147)|(15[0-2,7-9])|(178)|(18[2-4,7-8]))\\d{8}|(1705)\\d{7}$";

        NSString *CU_NUM = @"^((13[0-2])|(145)|(15[5-6])|(176)|(18[5,6]))\\d{8}|(1709)\\d{7}$";

        NSString *CT_NUM = @"^((133)|(153)|(177)|(18[0,1,9]))\\d{8}$";
        NSPredicate *pred1 = [NSPredicate predicateWithFormat:@"SELF MATCHES %@", CM_NUM];
        BOOL isMatch1 = [pred1 evaluateWithObject:mobile];
        NSPredicate *pred2 = [NSPredicate predicateWithFormat:@"SELF MATCHES %@", CU_NUM];
        BOOL isMatch2 = [pred2 evaluateWithObject:mobile];
        NSPredicate *pred3 = [NSPredicate predicateWithFormat:@"SELF MATCHES %@", CT_NUM];
        BOOL isMatch3 = [pred3 evaluateWithObject:mobile];

        if (isMatch1 || isMatch2 || isMatch3) {
            return nil;
        }else{
            return @"请输入正确的*****号码";
        }
    }
    return nil;
}
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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