convertJSONStringsInObject

地图打印与 GeoTIFF 导出:框选区域、矢量标绘、一键出图 空间智能实验室 Vol.19:地图打印与 GeoTIFF 导出:框选区域、矢量标绘、一键出图 「把这块区域导成一张带地理坐标的高清图」是个很朴素的需求,但朴素不等于简单。你要在浏览器里框一个框、画几个箭头标个文字、叠一层 阅读详情
  1. 解析 JSON 字符串的同时保留某些格式特定的字符串,例如字符串形式的长数字(超过 15 位) 判断是否可能是 JSON 字符串:

    通过检查字符串是否以 { 或 [ 开头来决定是否尝试解析。 保留长数字字符串:

    在 reviver 中,检查值是否是数字字符串且长度超过 15 位,如果是,保留原始字符串。 使用正则表达式 1+$
    确保字符串是纯数字。 解析失败的处理:

    如果 JSON.parse 抛出错误(非 JSON 格式字符串),直接保留原始值。
    改进下

function parseJSONStringValues(input) {
  if (typeof input !== 'object' || input === null) {
    throw new Error('Input must be a non-null object');
  }

  return Object.entries(input).reduce((acc, [key, value]) => {
    if (typeof value === 'string') {
      // 检查是否是 JSON 格式的字符串
      const isJSON =
        (value.startsWith('{') && value.endsWith('}')) || 
        (value.startsWith('[') && value.endsWith(']'));

      if (isJSON) {
        try {
          acc[key] = JSON.parse(value);
        } catch {
          acc[key] = value; // 解析失败,保留原值
        }
      } else {
        acc[key] = value; // 非 JSON 格式,直接保留原值
      }
    } else {
      acc[key] = value; // 非字符串类型,直接保留原值
    }
    return acc;
  }, {});
}

// 示例对象
const obj = {
  name: 'John',
  id: 123,
  item: JSON.stringify({ name: 'item1', id: "30957204937590724752050928043", code: 3248972394723888 }),
  numberString: '123', // 保留为字符串
  arrayString: '[1, 2, 3]', // 解析为数组
};

// 使用函数
const parsedObj = parseJSONStringValues(obj);
console.log(parsedObj);

第一版

export function convertJSONStringsInObject(obj) {
  return Object.entries(obj).reduce((acc, [key, value]) => {
    // 仅尝试解析可能是 JSON 的字符串
    if (typeof value === 'string' && (value.startsWith('{') || value.startsWith('['))) {
      try {
        acc[key] = JSON.parse(value, (key, value) => {
          // 如果值是字符串,且长度超过 15 且是数字字符串,保留原始字符串
          if (typeof value === 'string' && /^[0-9]+$/.test(value) && value.length > 15) {
            return value;
          }
          return value;
        });
      } catch {
        acc[key] = value; // 如果解析失败,保留原始值
      }
    } else {
      acc[key] = value; // 非 JSON 字符串直接保留
    }
    return acc;
  }, {});
}

高亮富文本

function highlightKeyword(htmlContent, keyword) {
  if (!keyword) return htmlContent; // 如果没有关键字,直接返回原始 HTML

  // 转义用户输入的关键字,避免正则表达式特殊字符冲突
  const escapeRegExp = (str) =>
    str.replace(/[.*+?^${}()|[\]\\]/g, "\\$&");

  // 创建匹配关键字的正则表达式
  const keywordRegex = new RegExp(`(${escapeRegExp(keyword)})`, "gi");

  // 替换逻辑:只处理 HTML 标签外的纯文本
  const result = htmlContent.replace(/>([^<]+)</g, (match, text) => {
    const highlightedText = text.replace(
      keywordRegex,
      '<span class="highlight">$1</span>'
    );
    return `>${highlightedText}<`;
  });

  return result;
}


  1. 0-9 ↩︎

一种解决STM32多串口同时收发的方法 在做项目中,遇到了同时调用串口通信时程序崩溃的问题,在项目中,串口1用作调试串口,串口2用作MQTT通信串口,串口3用作下位机通信串口, 串口1重定向以后,用库函数自带的printf函数打印字符串 串口2使用自己写的u2_printf函数,即va_list这套变参宏定义后使用vsprintf函数打印字符串 串口3刚开始使用串口2一样的打印方式,程序在调试调用到串口3打印函数时直接崩溃,后续将串口3改用dma转存输出,仍然无法正常调用 多次研究以后,采用三个串口都使用重定向后的库函数自带的printf 阅读详情

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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")

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