dwz数据校验,自定义校验规则增加

本文介绍了在DWZ框架中如何添加自定义的数据校验规则,通过修改dwz.min.js并在正则表达式中添加新规则,实现如mac或mms的特定格式校验。只需在HTML元素上添加相应的class,即可应用这些校验。

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    之前写数据校验时忘记写dwz里的新增自定义校验,只要找到dwz.min.js文件的  if($.validator){  的位置,在里面写上自己的校验正则表达式即可,我加了两个正则表达式,mac或mms  代码如下

if($.validator){
$.validator.addMethod("alphanumeric",function(value,element){
return this.optional(element)||/^\w+$/i.test(value);},"Letters, numbers or underscores only please");
$.validator.addMethod("lettersonly",function(value,element){
return this.optional(element)||/^[a-z]+$/i.test(value);},"Letters only please");
$.validator.addMethod("phone",function(value,element){
return this.optional(element)||/^[0-9 \(\)]{7,30}$/.test(value);},"Please specify a valid phone number");
$.validator.addMethod("mac",function(value,element){
return this.optional(element)||/^([a-fA-F0-9]{2}:[a-fA-F0-9]{2}:[a-fA-F0-9]{2}:[a-fA-F0-9]{2}:[a-fA-F0-9]{2}:[a-fA-F0-9]{2})|([a-fA-F0-9]{2}-[a-fA-F0-9]{2}-[a-fA-F0-9]{2}-[a-fA-F0-9]{2}-[a-fA-F0-9]{2}-[a-fA-F0-9]{2})$/.test(value);},"Please specify a valid phone number");
$.validator.addMethod("mms",function(value,element){
return this.optional(element)||/^mms$/.test(value);},"请mms");


 

然后只要在要用的html标签中加上class="mms"或class="mac" 即可

代码如下

<input type="text" name="aaa" class="required mac"/>


class第一个是非空,第二个是自己写的校验

<think>嗯,用户想了解Ollama的使用程和高级配置。首先,我需要回忆一下Ollama的基本信息。Ollama是一个支持本地运行大型语言模型的工具,对吧?它支持多种平台,比如macOS、Linux和Windows,不过可能不同系统的安装方式不同。用户可能需要详细的安装步骤,包括下载和命令行操作。 然后,基础使用部分应该包括如何运行模型,比如用`ollama run`命令。可能还要提到如何与模型交互,比如输入问题,退出对话之类的。还有,用户可能想知道如何管理模型,比如列出本地模型,删除不需要的模型,或者复制现有模型。这些都是基本操作,得一步步说明清楚。 接下来是高级配置部分。Modelfile的创建和使用可能比较复杂,需要解释每个参数的作用,比如FROM、PARAMETER、TEMPLATE等。用户可能需要示例代码来参考,比如如何设置温度参数和重复惩罚。另外,模型量化也是一个重点,不同的量化方法会影响模型的大小和运行速度,得说明各个选项的区别。 硬件加速部分,用户可能有NVIDIA或者AMD的GPU,需要指导他们如何配置CUDA和ROCm。这部分可能需要检查显卡驱动是否安装正确,以及Ollama的日志是否显示GPU被正确识别。网络代理配置对于国内用户可能很重要,特别是如果下载模型遇到问题,设置环境变量可能解决。 自定义模型微调方面,用户可能需要知道如何通过Modelfile调整模型参数,或者导入HuggingFace的模型。这里要提醒他们注意文件路径和格式的正确性。另外,系统服务的配置,比如用systemd让Ollama开机自启,这对Linux用户来说挺实用的。 最后,常见问题处理。比如模型下载失败该怎么办,检查网络或代理设置;GPU未启用如何排查日志;内存不足的问题如何通过量化解决。这些 troubleshooting 的步骤能帮助用户自主解决问题。 生成相关问题的时候,要考虑用户可能进一步的需求,比如性能优化、模型微调、多模型管理,或者和LangChain的集成。这些问题能引导用户深入学习和应用Ollama的高级功能。 需要确保回答结构清晰,分步骤讲解,代码示例正确,同时引用提供的参考资料。比如引用[^1]提到的Modelfile配置和硬件加速,引用[^2]关于Ollama后台运行和访问方式。保持语言口语化,避免使用专业术语过多,让用户容易理解。</think>### Ollama 使用程与高级配置详解 #### 一、基础使用程 1. **安装与启动** - macOS/Linux:通过命令行安装 ```bash curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh ``` - Windows:从官网下载安装包后执行,安装完成后后台服务自动启动[^2]。 - 验证安装:浏览器访问 `http://localhost:11434`,显示 "Ollama is running" 表示成功。 2. **运行模型** 使用 `ollama run` 命令加载模型(首次运行会自动下载): ```bash ollama run llama2 # 运行Meta的Llama2模型 ``` 交互界面中输入问题(如"你好")即可获得回复,按`Ctrl+D`退出。 3. **模型管理** - 查看本地模型:`ollama list` - 删除模型:`ollama rm <模型名>` - 创建副本:`ollama create <新名称> -f Modelfile` #### 二、高级配置指南 1. **Modelfile 自定义配置** 创建 `Modelfile` 文件定义模型行为(示例): ```modelfile FROM llama2 # 基模型 PARAMETER temperature 0.7 # 控制随机性(0-1) PARAMETER num_ctx 4096 # 上下文长度 SYSTEM """你是一个资深技术专家,用中文回答时要严谨且通俗易懂。""" ``` 构建自定义模型: ```bash ollama create my-llama -f Modelfile ollama run my-llama ``` 2. **硬件加速配置** - **NVIDIA GPU**:安装CUDA驱动后,Ollama自动启用GPU加速 - **AMD GPU**:配置ROCm支持 查看日志验证: ```bash ollama serve # 另启终端运行 ``` 输出中出现 `CUDA/ROCm detected` 表示加速生效。 3. **网络代理设置** 若下载模型受阻,配置代理环境变量: ```bash export HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:7890 export HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7890 ``` #### 三、性能优化技巧 1. **模型量化** 通过修改Modelfile减小模型体积: ```modelfile FROM llama2 PARAMETER num_gpu 40 # 指定GPU层数 QUANTIZE q4_0 # 4-bit量化(可选q2_k/q4_k/q5_k等) ``` 2. **系统服务配置** 创建systemd服务实现开机自启(Linux): ```bash sudo tee /etc/systemd/system/ollama.service <<EOF [Unit] Description=Ollama Service After=network.target [Service] ExecStart=/usr/local/bin/ollama serve Restart=always [Install] WantedBy=multi-user.target EOF sudo systemctl enable ollama ``` #### 四、常见问题处理 1. **模型下载失败** - 检查网络连通性 - 尝试更换下载源:`OLLAMA_HOST=镜像地址 ollama run llama2` 2. **GPU未启用** - 确认驱动版本符合要求 - 查看日志:`journalctl -u ollama -f` 3. **内存不足** 使用量化模型或限制上下文长度: ```modelfile PARAMETER num_ctx 2048 ```
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