用replaceAll去掉身份证中的特殊符号

最新推荐文章于 2021-07-23 13:40:48 发布
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#java #数据库

本文介绍了一种处理身份证号码的方法，通过正则表达式去除特殊字符，保留数字和字母X，确保了身份证号码的有效性和规范性。
//去掉特殊符号 如500213719851119037X# 去掉# (保留X)

cardNo = cardNo.replaceAll("[^\\d|X]", "");


最后cardNo = 500213719851119037X
删除身份证号前后的特殊字符
尘世 弱者
06-24 3786
<br />UPDATE xx表 SET <br />    身份证号 = SUBSTRING(RTRIM(LTRIM(身份证号)),<br />                         PATINDEX('%[0-9]%',RTRIM(LTRIM(身份证号))),<br />                         LEN(LTRIM(身份证号))-PATINDEX('%[0-9]%',RTRIM(LTRIM(身份证号)))+1-PATINDEX('%[0-9]%',RTRIM(LTRIM
身份证、特殊符号、手机号部分判断
Today_He的博客
08-16 2679
//判断是否含有字符“@”、“.” function teshu(youxiang){ youxiang = youxiang.toLowerCase();//字符串全转为小写 if(youxiang.indexOf("@")>=0 && youxiang.indexOf(".")>=0) return false; return true; } //判断是否只含有大写X function fuhao(bianhao){ var str =new Arra
java身份证号/手机号隐藏中间几位
xueluo_yo的博客
01-22 2121
java代码身份证/手机隐藏中间几位 手机号 --保留前3，后4位： String phone = "13525658745"; System.out.println(phone.replaceAll("(\\d{3})\\d{4}(\\d{4})","$1****$2")); 身份证号保留前4，后4： String idCard = "421302199208165462"; System.out.println(idCard.replaceAll("(\\d{4})\\d{10}
Java对姓名, 手机号, 身份证号, 地址进行脱敏
F_M_深蓝
04-21 4879
替换几位就用几个*号 本文转载地址-https://www.cnblogs.com/cailijuan/p/11505217.html 一、姓名 1, 脱敏规则: 只显示第一个汉字,比如李某某置换为李**, 李某置换为李* 二、手机号 1, 脱敏规则: 保留前三后四, 比如15638296218置换为156****6218 private static String desensiti...
Java正则表达式在Android中的应用实例
例如，去除字符串中所有非数字字符以便提取纯数字内容，可以使用正则`\D`（代表非数字）进行替换为空字符串：`str.replaceAll("\\D", "")`。 值得注意的是，在Android开发中使用正则表达式时应考虑性能问题。频繁地...
public List<ValidationResult> compareContent2(String pdfText, JsonNode jsonConfig) { List<ValidationResult> results = new ArrayList<>(); // 使用HanLP对文本进行分词 List<String> pdfTokens = HanLP.segment(pdfText).stream() .map(term -> term.word.replaceAll("\\s+", "").toLowerCase()) .collect(Collectors.toList()); System.out.println("分词的效果："+pdfTokens); // 处理JSON结构对象/数组 JsonNode dataNode = jsonConfig.isArray() && jsonConfig.size() > 0 ? jsonConfig.get(0) : jsonConfig; // 高效遍历JSON字段 dataNode.fields().forEachRemaining(entry -> { String key = entry.getKey(); String value = entry.getValue().asText(); // 使用HanLP对JSON值进行分词 List<String> valueTokens = HanLP.segment(value).stream() .map(term -> term.word.replaceAll("\\s+", "").toLowerCase()) .collect(Collectors.toList()); if (!valueTokens.isEmpty()) { boolean found = pdfTokens.containsAll(valueTokens); results.add(new ValidationResult( "FIELD", key, String.join("", valueTokens), found ? "Found" : "Not Found", found )); } }); return results; }这个我的比较校验的方法这个是我的方法 public String extractContent(MultipartFile file) { String contentType = file.getContentType(); String fileName = file.getOriginalFilename().toLowerCase(); if (contentType == null) { return "不支持的文件类型: " + contentType; } if (fileName.endsWith(".pdf")) { return readPdfText(file); } return extractImageText(file); } /** * 读取PDF文本内容 * * @param file * @return */ public String readPdfText(MultipartFile file) { try (PDDocument doc = PDDocument.load(file.getInputStream())) { PDFTextStripper stripper = new PDFTextStripper(); // 设置行分隔符 stripper.setLineSeparator("\n"); // 设置字符间距 stripper.setSortByPosition(true); String rawText = stripper.getText(doc); System.out.println("pdf内容" + rawText); return rawText.trim(); } catch (Exception e) { return MessageUtils.message("file.read.pdf.error"); } } @PostConstruct public void initOcrEngine() { tesseract = new Tesseract(); //语言包路径和支持语言 tesseract.setDatapath("D:\\maven_use\\lingxi-lhc\\lingxi-ai-extend\\lingxi-ai-comparison\\src\\main\\resources\\tessdata"); tesseract.setLanguage("eng+chi_sim"); tesseract.setPageSegMode(6); //自动页面分割 tesseract.setOcrEngineMode(1); //LSTM引擎 } /** * OCR识别图片内容 */ private String extractImageText(MultipartFile file) { try (InputStream is = file.getInputStream()) { BufferedImage image = ImageIO.read(is); if (image == null) { return MessageUtils.message("Image.parsing.failed"); } //OCR识别 String result = tesseract.doOCR(image); result = postProcess(result); result = result.replaceAll("\\s+", " ").trim(); System.out.println("图片内容：\n" + result); return result; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return MessageUtils.message("file.read.picture.error"); } } 我的pdf没有问题 我的ocr比较校验有问题
最新发布
07-22
3. **文本预处理不足**：OCR结果可能包含特殊符号或噪声字符，如"Pa55w0rd"中的数字，这些需要预处理来纠正。 4. **分词词典限制**：HanLP的默认词典可能不包含特定领域的术语，导致专业词汇被错误切分。 接下来，...
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set ANSI_NULLS ON set QUOTED_IDENTIFIER ON go -- ============================================= -- Author:        Author,,Name> -- Create date: Create Date, ,> -- Description:    Description, ,
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特别地，当涉及到特殊符号时，需要注意的是 `replaceAll()` 使用正则表达式作为其第一个参数来进行匹配。 这里有几个关键点需要了解： 1. **转义特殊字符**：因为 `replaceAll()` 的查找部分是一个正则表达式的...
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