isEmpty 和 isBlank 的用法区别,至少一半的人答不上来...

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也许你两个都不知道,也许你除了isEmpty/isNotEmpty/isNotBlank/isBlank外,并不知道还有isAnyEmpty/isNoneEmpty/isAnyBlank/isNoneBlank的存在, come on ,让我们一起来探索org.apache.commons.lang3.StringUtils;这个工具类。

isEmpty系列

StringUtils.isEmpty()

是否为空. 可以看到 " " 空格是会绕过这种空判断,因为是一个空格,并不是严格的空值,会导致 isEmpty(" ")=false

StringUtils.isEmpty(null) = true
StringUtils.isEmpty("") = true
StringUtils.isEmpty(" ") = false
StringUtils.isEmpty("bob") = false
StringUtils.isEmpty(" bob ") = false
/**
 *
 * <p>NOTE: This method changed in Lang version 2.0.
 * It no longer trims the CharSequence.
 * That functionality is available in isBlank().</p>
 *
 * @param cs  the CharSequence to check, may be null
 * @return {@code true} if the CharSequence is empty or null
 * @since 3.0 Changed signature from isEmpty(String) to isEmpty(CharSequence)
 */
public static boolean isEmpty(final CharSequence cs) {
    return cs == null || cs.length() == 0;
}

StringUtils.isNotEmpty()

相当于不为空 , = !isEmpty()。

public static boolean isNotEmpty(final CharSequence cs) {
        return !isEmpty(cs);
    }

StringUtils.isAnyEmpty()

是否有一个为空,只有一个为空,就为true。

StringUtils.isAnyEmpty(null) = true
StringUtils.isAnyEmpty(null, "foo") = true
StringUtils.isAnyEmpty("", "bar") = true
StringUtils.isAnyEmpty("bob", "") = true
StringUtils.isAnyEmpty(" bob ", null) = true
StringUtils.isAnyEmpty(" ", "bar") = false
StringUtils.isAnyEmpty("foo", "bar") = false
/**
 * @param css  the CharSequences to check, may be null or empty
 * @return {@code true} if any of the CharSequences are empty or null
 * @since 3.2
 */
public static boolean isAnyEmpty(final CharSequence... css) {
  if (ArrayUtils.isEmpty(css)) {
    return true;
  }
  for (final CharSequence cs : css){
    if (isEmpty(cs)) {
      return true;
    }
  }
  return false;
}

StringUtils.isNoneEmpty()

相当于!isAnyEmpty(css) , 必须所有的值都不为空才返回true

/**
 * <p>Checks if none of the CharSequences are empty ("") or null.</p>
 *
 * <pre>
 * StringUtils.isNoneEmpty(null)             = false
 * StringUtils.isNoneEmpty(null, "foo")      = false
 * StringUtils.isNoneEmpty("", "bar")        = false
 * StringUtils.isNoneEmpty("bob", "")        = false
 * StringUtils.isNoneEmpty("  bob  ", null)  = false
 * StringUtils.isNoneEmpty(" ", "bar")       = true
 * StringUtils.isNoneEmpty("foo", "bar")     = true
 * </pre>
 *
 * @param css  the CharSequences to check, may be null or empty
 * @return {@code true} if none of the CharSequences are empty or null
 * @since 3.2
 */
public static boolean isNoneEmpty(final CharSequence... css) {

isBank系列

StringUtils.isBlank()

是否为真空值(空格或者空值)

StringUtils.isBlank(null) = true
StringUtils.isBlank("") = true
StringUtils.isBlank(" ") = true
StringUtils.isBlank("bob") = false
StringUtils.isBlank(" bob ") = false
/**
 * <p>Checks if a CharSequence is whitespace, empty ("") or null.</p>
 * @param cs  the CharSequence to check, may be null
 * @return {@code true} if the CharSequence is null, empty or whitespace
 * @since 2.0
 * @since 3.0 Changed signature from isBlank(String) to isBlank(CharSequence)
 */
public static boolean isBlank(final CharSequence cs) {
    int strLen;
    if (cs == null || (strLen = cs.length()) == 0) {
        return true;
    }
    for (int i = 0; i < strLen; i++) {
        if (Character.isWhitespace(cs.charAt(i)) == false) {
            return false;
        }
    }
    return true;
}

StringUtils.isNotBlank()

是否真的不为空,不是空格或者空值 ,相当于!isBlank();

public static boolean isNotBlank(final CharSequence cs) {
        return !isBlank(cs);
    }

StringUtils.isAnyBlank()

是否包含任何真空值(包含空格或空值)

StringUtils.isAnyBlank(null) = true
StringUtils.isAnyBlank(null, "foo") = true
StringUtils.isAnyBlank(null, null) = true
StringUtils.isAnyBlank("", "bar") = true
StringUtils.isAnyBlank("bob", "") = true
StringUtils.isAnyBlank(" bob ", null) = true
StringUtils.isAnyBlank(" ", "bar") = true
StringUtils.isAnyBlank("foo", "bar") = false
 /**
 * <p>Checks if any one of the CharSequences are blank ("") or null and not whitespace only..</p>
 * @param css  the CharSequences to check, may be null or empty
 * @return {@code true} if any of the CharSequences are blank or null or whitespace only
 * @since 3.2
 */
public static boolean isAnyBlank(final CharSequence... css) {
  if (ArrayUtils.isEmpty(css)) {
    return true;
  }
  for (final CharSequence cs : css){
    if (isBlank(cs)) {
      return true;
    }
  }
  return false;
}

StringUtils.isNoneBlank()

是否全部都不包含空值或空格

StringUtils.isNoneBlank(null) = false
StringUtils.isNoneBlank(null, "foo") = false
StringUtils.isNoneBlank(null, null) = false
StringUtils.isNoneBlank("", "bar") = false
StringUtils.isNoneBlank("bob", "") = false
StringUtils.isNoneBlank(" bob ", null) = false
StringUtils.isNoneBlank(" ", "bar") = false
StringUtils.isNoneBlank("foo", "bar") = true
/**
 * <p>Checks if none of the CharSequences are blank ("") or null and whitespace only..</p>
 * @param css  the CharSequences to check, may be null or empty
 * @return {@code true} if none of the CharSequences are blank or null or whitespace only
 * @since 3.2
 */
public static boolean isNoneBlank(final CharSequence... css) {
  return !isAnyBlank(css);
}

StringUtils的其他方法

可以参考官方的文档,里面有详细的描述,有些方法还是很好用的。

https://commons.apache.org/proper/commons-lang/apidocs/org/apache/commons/lang3/StringUtils.html

方法名英文解释中文解释
IsEmpty/IsBlankchecks if a String contains text检查字符串是否包含文本
Trim/Stripremoves leading and trailing whitespace删除前导和尾随空格
Equals/Comparecompares two strings null-safe比较两个字符串是否为null安全的
startsWithcheck if a String starts with a prefix null-safe检查字符串是否以前缀null安全开头
endsWithcheck if a String ends with a suffix null-safe检查字符串是否以后缀null安全结尾
IndexOf/LastIndexOf/Containsnull-safe index-of checks包含空安全索引检查
IndexOfAny/LastIndexOfAny/IndexOfAnyBut/LastIndexOfAnyButindex-of any of a set of Strings任意一组字符串的索引
ContainsOnly/ContainsNone/ContainsAnydoes String contains only/none/any of these characters字符串是否仅包含/无/这些字符中的任何一个
Substring/Left/Right/Midnull-safe substring extractions字符串安全提取
SubstringBefore/SubstringAfter/SubstringBetweensubstring extraction relative to other strings -相对其他字符串的字符串提取
Split/Joinsplits a String into an array of substrings and vice versa将字符串拆分为子字符串数组,反之亦然
Remove/Deleteremoves part of a String -删除字符串的一部分
Replace/OverlaySearches a String and replaces one String with another搜索字符串,然后用另一个字符串替换
Chomp/Chopremoves the last part of a String删除字符串的最后一部分
AppendIfMissingappends a suffix to the end of the String if not present如果不存在后缀,则在字符串的末尾附加一个后缀
PrependIfMissingprepends a prefix to the start of the String if not present如果不存在前缀,则在字符串的开头添加前缀
LeftPad/RightPad/Center/Repeatpads a String填充字符串
UpperCase/LowerCase/SwapCase/Capitalize/Uncapitalizechanges the case of a String更改字符串的大小写
CountMatchescounts the number of occurrences of one String in another计算一个字符串在另一个字符串中出现的次数
IsAlpha/IsNumeric/IsWhitespace/IsAsciiPrintablechecks the characters in a String检查字符串中的字符
DefaultStringprotects against a null input String防止输入字符串为空
Rotaterotate (circular shift) a String旋转(循环移位)字符串
Reverse/ReverseDelimitedreverses a String -反转字符串
Abbreviateabbreviates a string using ellipsis or another given String使用省略号或另一个给定的String缩写一个字符串
Differencecompares Strings and reports on their differences比较字符串并报告其差异
LevenshteinDistancethe number of changes needed to change one String into another将一个String转换为另一个String所需的更改次数
点“在看”支持小哈呀,谢谢啦😀
LFI Scanner 本地文件包含漏洞扫描、文件路径遍历、敏感文件读取(etcpasswd) ✅ **敏感文件读取验证**:内置`/etc/passwd、/windows/system32/drivers/etc/hosts、phpinfo.php`等敏感文件字典,一键验证漏洞可利用性;🔴 **Windows**:`/windows/win.ini`(系统配置)、`/windows/system32/drivers/etc/hosts`;🔴 **Linux**:`/etc/passwd`(用户信息)、`/proc/version`(内核版本)、`/etc/hosts`(域名解析); 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; 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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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