很好的JS验证数据

JavaScript实现数据验证 BS项目开发中,我们经常需要对数据进行判断,在特定的场合,需要对输入的字数进行限制,最近遇到了一个问题。 平时都是在后台进行数据验证,可是后台验证有一个确定,就是反应比较慢,代码如下。 阅读详情
 

http://junmail.javaeye.com/category/29895?show_full=true

很好的JS验证数据:

只能输入数字:"^[0-9]*$"。
只能输入n位的数字:"^\d{n}$"。
只能输入至少n位的数字:"^\d{n,}$"。
只能输入m~n位的数字:。"^\d{m,n}$"
只能输入零和非零开头的数字:"^(0|[1-9][0-9]*)$"。
只能输入有两位小数的正实数:"^[0-9]+(.[0-9]{2})?$"。
只能输入有1~3位小数的正实数:"^[0-9]+(.[0-9]{1,3})?$"。
只能输入非零的正整数:"^\+?[1-9][0-9]*$"。
只能输入非零的负整数:"^\-[1-9][]0-9"*$。
只能输入长度为3的字符:"^.{3}$"。
只能输入由26个英文字母组成的字符串:"^[A-Za-z]+$"。
只能输入由26个大写英文字母组成的字符串:"^[A-Z]+$"。
只能输入由26个小写英文字母组成的字符串:"^[a-z]+$"。
只能输入由数字和26个英文字母组成的字符串:"^[A-Za-z0-9]+$"。
只能输入由数字、26个英文字母或者下划线组成的字符串:"^\w+$"。
验证用户密码:"^[a-zA-Z]\w{5,17}$"正确格式为:以字母开头,长度在6~18之间,只能包含字符、数字和下划线。
验证是否含有^%&',;=?$\"等字符:"[^%&',;=?$\x22]+"。
只能输入汉字:"^[\u4e00-\u9fa5]{0,}$"
验证Email地址:"^\w+([-+.]\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*$"。
验证InternetURL:"^http://([/\w-]+\.)+[\w-]+(/[\w-./?%&=]*)?$"。
验证电话号码:"^(\(\d{3,4}-)|\d{3.4}-)?\d{7,8}$"正确格式为:"XXX-XXXXXXX"、"XXXX-XXXXXXXX"、"XXX-XXXXXXX"、"XXX-XXXXXXXX"、"XXXXXXX"和"XXXXXXXX"。
验证身份证号(15位或18位数字):"^\d{15}|\d{18}$"。
验证一年的12个月:"^(0?[1-9]|1[0-2])$"正确格式为:"01"~"09"和"1"~"12"。
验证一个月的31天:"^((0?[1-9])|((1|2)[0-9])|30|31)$"正确格式为;"01"~"09"和"1"~"31"。
利用正则表达式限制网页表单里的文本框输入内容:

用正则表达式限制只能输入中文:onkeyup="value=value.replace(/[^\u4E00-\u9FA5]/g,'')" onbeforepaste="clipboardData.setData('text',clipboardData.getData('text').replace(/[^\u4E00-\u9FA5]/g,''))"

用正则表达式限制只能输入全角字符: onkeyup="value=value.replace(/[^\uFF00-\uFFFF]/g,'')" onbeforepaste="clipboardData.setData('text',clipboardData.getData('text').replace(/[^\uFF00-\uFFFF]/g,''))"

用正则表达式限制只能输入数字:onkeyup="value=value.replace(/[^\d]/g,'') "onbeforepaste="clipboardData.setData('text',clipboardData.getData('text').replace(/[^\d]/g,''))"

用正则表达式限制只能输入数字和英文:onkeyup="value=value.replace(/[\W]/g,'') "onbeforepaste="clipboardData.setData('text',clipboardData.getData('text').replace(/[^\d]/g,''))"

得用正则表达式从URL地址中提取文件名的javascript程序,如下结果为page1

s="http://www.9499.net/page1.htm"
s=s.replace(/(.*\/){0,}([^\.]+).*/ig,"$2")
alert(s)

匹配双字节字符(包括汉字在内):[^\x00-\xff]

应用:计算字符串的长度(一个双字节字符长度计2,ASCII字符计1)

String.prototype.len=function(){return this.replace([^\x00-\xff]/g,"aa").length;}

匹配空行的正则表达式:\n[\s| ]*\r

匹配HTML标记的正则表达式:/<(.*)>.*<\/\1>|<(.*) \/>/

匹配首尾空格的正则表达式:(^\s*)|(\s*$)

String.prototype.trim = function()
{
    return this.replace(/(^\s*)|(\s*$)/g, "");
}

利用正则表达式分解和转换IP地址:

下面是利用正则表达式匹配IP地址,并将IP地址转换成对应数值的Javascript程序:

function IP2V(ip)
{
 re=/(\d+)\.(\d+)\.(\d+)\.(\d+)/g  //匹配IP地址的正则表达式
if(re.test(ip))
{
return RegExp.$1*Math.pow(255,3))+RegExp.$2*Math.pow(255,2))+RegExp.$3*255+RegExp.$4*1
}
else
{
 throw new Error("Not a valid IP address!")
}
}

不过上面的程序如果不用正则表达式,而直接用split函数来分解可能更简单,程序如下:

var ip="10.100.20.168"
ip=ip.split(".")
alert("IP值是:"+(ip[0]*255*255*255+ip[1]*255*255+ip[2]*255+ip[3]*1))
符号解释:

字符
描述

\
将下一个字符标记为一个特殊字符、或一个原义字符、或一个 向后引用、或一个八进制转义符。例如,'n' 匹配字符 "n"。'\n' 匹配一个换行符。序列 '\\' 匹配 "\" 而 "\(" 则匹配 "("。

^
匹配输入字符串的开始位置。如果设置了 RegExp 对象的 Multiline 属性,^ 也匹配 '\n' 或 '\r' 之后的位置。

$
匹配输入字符串的结束位置。如果设置了RegExp 对象的 Multiline 属性,$ 也匹配 '\n' 或 '\r' 之前的位置。

*
匹配前面的子表达式零次或多次。例如,zo* 能匹配 "z" 以及 "zoo"。* 等价于{0,}。

+
匹配前面的子表达式一次或多次。例如,'zo+' 能匹配 "zo" 以及 "zoo",但不能匹配 "z"。+ 等价于 {1,}。

?
匹配前面的子表达式零次或一次。例如,"do(es)?" 可以匹配 "do" 或 "does" 中的"do" 。? 等价于 {0,1}。

{n}
n 是一个非负整数。匹配确定的 n 次。例如,'o{2}' 不能匹配 "Bob" 中的 'o',但是能匹配 "food" 中的两个 o。

{n,}
n 是一个非负整数。至少匹配n 次。例如,'o{2,}' 不能匹配 "Bob" 中的 'o',但能匹配 "foooood" 中的所有 o。'o{1,}' 等价于 'o+'。'o{0,}' 则等价于 'o*'。

{n,m}
m 和 n 均为非负整数,其中n <= m。最少匹配 n 次且最多匹配 m 次。例如,"o{1,3}" 将匹配 "fooooood" 中的前三个 o。'o{0,1}' 等价于 'o?'。请注意在逗号和两个数之间不能有空格。

?
当该字符紧跟在任何一个其他限制符 (*, +, ?, {n}, {n,}, {n,m}) 后面时,匹配模式是非贪婪的。非贪婪模式尽可能少的匹配所搜索的字符串,而默认的贪婪模式则尽可能多的匹配所搜索的字符串。例如,对于字符串 "oooo",'o+?' 将匹配单个 "o",而 'o+' 将匹配所有 'o'。

.
匹配除 "\n" 之外的任何单个字符。要匹配包括 '\n' 在内的任何字符,请使用象 '[.\n]' 的模式。

(pattern)
匹配 pattern 并获取这一匹配。所获取的匹配可以从产生的 Matches 集合得到,在VBScript 中使用 SubMatches 集合,在JScript 中则使用 $0…$9 属性。要匹配圆括号字符,请使用 '\(' 或 '\)'。

(?:pattern)
匹配 pattern 但不获取匹配结果,也就是说这是一个非获取匹配,不进行存储供以后使用。这在使用 "或" 字符 (|) 来组合一个模式的各个部分是很有用。例如, 'industr(?:y|ies) 就是一个比 'industry|industries' 更简略的表达式。

(?=pattern)
正向预查,在任何匹配 pattern 的字符串开始处匹配查找字符串。这是一个非获取匹配,也就是说,该匹配不需要获取供以后使用。例如,'Windows (?=95|98|NT|2000)' 能匹配 "Windows 2000" 中的 "Windows" ,但不能匹配 "Windows 3.1" 中的 "Windows"。预查不消耗字符,也就是说,在一个匹配发生后,在最后一次匹配之后立即开始下一次匹配的搜索,而不是从包含预查的字符之后开始。

(?!pattern)
负向预查,在任何不匹配 pattern 的字符串开始处匹配查找字符串。这是一个非获取匹配,也就是说,该匹配不需要获取供以后使用。例如'Windows (?!95|98|NT|2000)' 能匹配 "Windows 3.1" 中的 "Windows",但不能匹配 "Windows 2000" 中的 "Windows"。预查不消耗字符,也就是说,在一个匹配发生后,在最后一次匹配之后立即开始下一次匹配的搜索,而不是从包含预查的字符之后开始

x|y
匹配 x 或 y。例如,'z|food' 能匹配 "z" 或 "food"。'(z|f)ood' 则匹配 "zood" 或 "food"。

[xyz]
字符集合。匹配所包含的任意一个字符。例如, '[abc]' 可以匹配 "plain" 中的 'a'。

[^xyz]
负值字符集合。匹配未包含的任意字符。例如, '[^abc]' 可以匹配 "plain" 中的'p'。

[a-z]
字符范围。匹配指定范围内的任意字符。例如,'[a-z]' 可以匹配 'a' 到 'z' 范围内的任意小写字母字符。

[^a-z]
负值字符范围。匹配任何不在指定范围内的任意字符。例如,'[^a-z]' 可以匹配任何不在 'a' 到 'z' 范围内的任意字符。

\b
匹配一个单词边界,也就是指单词和空格间的位置。例如, 'er\b' 可以匹配"never" 中的 'er',但不能匹配 "verb" 中的 'er'。

\B
匹配非单词边界。'er\B' 能匹配 "verb" 中的 'er',但不能匹配 "never" 中的 'er'。

\cx
匹配由 x 指明的控制字符。例如, \cM 匹配一个 Control-M 或回车符。x 的值必须为 A-Z 或 a-z 之一。否则,将 c 视为一个原义的 'c' 字符。

\d
匹配一个数字字符。等价于 [0-9]。

\D
匹配一个非数字字符。等价于 [^0-9]。

\f
匹配一个换页符。等价于 \x0c 和 \cL。

\n
匹配一个换行符。等价于 \x0a 和 \cJ。

\r
匹配一个回车符。等价于 \x0d 和 \cM。

\s
匹配任何空白字符,包括空格、制表符、换页符等等。等价于 [ \f\n\r\t\v]。

\S
匹配任何非空白字符。等价于 [^ \f\n\r\t\v]。

\t
匹配一个制表符。等价于 \x09 和 \cI。

\v
匹配一个垂直制表符。等价于 \x0b 和 \cK。

\w
匹配包括下划线的任何单词字符。等价于'[A-Za-z0-9_]'。

\W
匹配任何非单词字符。等价于 '[^A-Za-z0-9_]'。

\xn
匹配 n,其中 n 为十六进制转义值。十六进制转义值必须为确定的两个数字长。例如,'\x41' 匹配 "A"。'\x041' 则等价于 '\x04' & "1"。正则表达式中可以使用 ASCII 编码。.

\num
匹配 num,其中 num 是一个正整数。对所获取的匹配的引用。例如,'(.)\1' 匹配两个连续的相同字符。

\n
标识一个八进制转义值或一个向后引用。如果 \n 之前至少 n 个获取的子表达式,则 n 为向后引用。否则,如果 n 为八进制数字 (0-7),则 n 为一个八进制转义值。

\nm
标识一个八进制转义值或一个向后引用。如果 \nm 之前至少有 nm 个获得子表达式,则 nm 为向后引用。如果 \nm 之前至少有 n 个获取,则 n 为一个后跟文字 m 的向后引用。如果前面的条件都不满足,若 n 和 m 均为八进制数字 (0-7),则 \nm 将匹配八进制转义值 nm。

\nml
如果 n 为八进制数字 (0-3),且 m 和 l 均为八进制数字 (0-7),则匹配八进制转义值 nml。

\un
匹配 n,其中 n 是一个用四个十六进制数字表示的 Unicode 字符。例如, \u00A9 匹配版权符号 (?)。

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一只苟延残喘的卑微蝼蚁 3181

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")

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hongyanjava
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