JS常用正则

本文介绍了一系列正则表达式验证方法,包括检查字符串是否为小数、中文姓名、8位数字、电话号码和电子邮件地址的有效性。通过具体代码示例,读者可以了解如何在实际应用中使用这些正则表达式进行数据校验。
/*是否带有小数*/
function isDemecial(str){
    var reg= /^\d+\.\d+$/;
    return reg.test(str);
}

/*检验是否中文名称组成*/
function isChina(str){
    var reg= /^[\u4E00-\u9FA5]{2,4}$/;
    return reg.test(str);
}

/*检验是否全由8位数字组成*/
function(str){
    var reg = /^[0-9]{8}$/;
    return reg.test(str);
}

/*校验电话号码格式*/
function isTelcode(str){
    var reg = /^((0\d{2,3}-\d{7,8})|(1[3584]\d{9}))$/;
    return reg.test(str);
}

/*校验邮件地址是否合法*/
function isEnmail(){
    var reg=/^([a-zA-Z0-9_-])+@([a-zA-Z0-9_-])+(\.[a-zA-Z0-9_-])+/;
    return reg.test(str);
}

参考链接:http://www.runoob.com/regexp/regexp-tutorial.html

转载于:https://my.oschina.net/u/3288561/blog/1204414

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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