java:为了方便而写的类型转换库(包含正则判断)

ES6+ includes() 字符串查找一直都是程序中的常用操作,在 ES5 中查找一个字符串是否包含另一个字符串,一般有两种思维。一是使用正则的方式来匹配,二是使用 ES5 的方式,如 indexOf、lastIdexOf、search。使用正则比较简单,但是需要对正则语法有一定的了解。一般使用indexOf()来进行字符串的查找 ,它会返回查询后第一次出现的指定值的索引,如果未找到该值,则返回 -1。ES6 新增方法includes()方法,来替代indexOf()弥补它的不足。而 ES6 提供了新的方法includes() 阅读详情
package demo;

import java.util.Scanner;
import java.util.regex.Pattern;

public class input {
	// 接收输入并将字符串转为int
	public static int Input_Str_Int(String a1) {
		Scanner console = new Scanner(System.in);
		int a2 = 0;
		a1 = console.next();
		if (Pattern.matches("\\d+", a1)) {
			a2 = Integer.parseInt(a1);
		} else {
			System.out.println("输入错误,无法转为int类");
		}
		return a2;
	}

	// 接收输入并检查字符串后转double
	public static double Input_Str_Double() {
		Scanner console = new Scanner(System.in);
		String a1=console.nextLine();
		double a2 = 0.0;
		if (Pattern.matches("\\d+\\.\\d+||\\d+", a1)) {
			a2 = Double.parseDouble(a1);
		} else {
			System.out.println("输入错误,无法转为double类");
		}
		return a2;
	}

	// 整形转字符串
	public static String Int_Str(int a) {
		@SuppressWarnings("deprecation")
		String a1 = (new Integer(a)).toString();
		return a1;
	}
}
未完待续.
java常用正则表达式(转) NULL 博文链接:https://xurichusheng.iteye.com/blog/976251 立即下载

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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. 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% 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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