正则表达式的简单应用和PowerDesigner引入数据库

本文介绍了正则表达式的概念及其在文本匹配中的应用,包括如何匹配特定字符串和电话号码格式。此外,还探讨了使用PowerDesigner进行数据库设计的过程,包括创建表和建立表间联系的方法。

正则表达式的简单应用
今天我们来温习一下之前学过的知识,就是正则表达式,首先我们来认识一下什么是正则表达式。
正则表达式:又称规则表达式,英文名Regular Expression,在代码中常简写为regex、regexp或RE 。正则表达式通常用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。
通俗理解:正则表达式是用于进行文本匹配的工具。
例如:him,history,high,hi 在这个字符串中匹配出hi。我们可以直接输入hi,这是最简单的正则表达式了,它可以精确匹配这样的字符串,由两个字符串组成,前一个字符是h,后一个是i。另外就是处理正则表达式的工具会提供一种忽略大小写的选项,如果选中了这个选项,就会匹配出hi,HI,Hi,hI这四种情况。还有就是,如果我们直接输入hi在him,history,high中的hi也会被找出来
这个时候我们就要在hi前后加上一个\b,它是正则表达式规定的一个元字符,代表单词的开头或结尾,所以就可以匹配出来hi了。
接下来我们来匹配电话号码就是xxx-xxxxxxxx或(xxx)xxxxxxxx这种格式的电话号码因为这种号码是以0开头的,还有就是\d这个元字符是匹配容易数字,我们就可以这样写0\d\d-\d\d\d\d\d\d\d\d或(0\d\d)\d\d\d\d\d\d\d\d,为什么(和)前面要加个\呢,因为要转移,不然可能匹配不出来,如果要两者同时生效就要在中间加个‘|’号这个叫替换,使用替换时,顺序很重要,原因是匹配替换时,将会从左到右地测试每个分支条件,如果满足了某个分支的话,就不会去管其他的替换条件了。那些我们来缩写上面的两端正则表达式,(?0\d{2}[)-]?\d{8}。我们来对他进行一下分析吧。首先是一个转义符(,?是它能出现0次或1次,然后是一个0,{2},和{8}是在\d后就是要2个数字和8个数字,然后是[)-]?意思是)和-出现一次或0次。
还有就是,虽然这个正则表达式可以匹配出电话号码,但也能匹配出010)12345678或(022-12345678这样不正常的格式。
所以接下来就要用到我们上面所说的替换,(0\d{2}[)]\d{8}|0\d{2}[-]?\d{8}。这样我们就可以匹配出正确的电话号码了
在这里插入图片描述
PowerDesigner引入数据库
现在大家都已经接触了项目的制作,我想,开头的难点,莫过于就是数据库的建立,以及表与表之间的联系,绝对不是只有我一个人苦恼于这一点,所以今天就来讲一个软件,这个软件老师之前给我我们,大家应该都有,但用的少,可能都忘记了(例如我),不过没关系,知识就是这样,温故而知新,反反复复学,就会渐渐的记在脑海里,突然一下子要接受不太可能,除非你是天才就当我没说,下面进入正题。
在PowerDesigner中我们要想让数据库表建立,只要使用一种模型即可,就是物理模型,(PDM,Physical Data Model),至于为什么要使用PowerDesigner来建立数据库呢,因为使用它,方便理解可看表与表之间的联系,他们可以在视图层面链接起来,方便理解。要不是的话,一个一个在数据库建立,不仅相当繁琐,而且容易漏,还容易出错和重复。
建立好了PowerDesigner后在右边Toolbox框中Physical Diagram 下地三个图标,在这里插入图片描述
鼠标移上去后会显示table字样。点击它,即可在页面上创建table表,双击表,会弹出一个窗体,在这里插入图片描述
在Name,和Code上写上自己想要的表的名字最好英文,随后点击Columns按照数据库中的样式写即可,如图,在这里插入图片描述
后面三个PFM是分别为是否为主键,是否外键,是否为空,按照自己的要求打勾即可,然后还是在Toolbox框中Physical Diagram 下的第5个图标,鼠标移上去后会显示Reference,点击它就可以把表连起来呢,那么接下来如何使数据库中生成表呢,点击工具栏上的Database—Generate Database,
在这里插入图片描述
Directory是路径,file name 是文件名,然后点击确定点Close,这样一个文件就出来了,然后我们要引入到数据库中,先新建一个数据库,然后打开文件,打开我们刚刚生产的文件,打开后,选中你刚刚创建的数据库,执行,
在这里插入图片描述
这样就生成啦,(注意不要有中文,不要问我怎么知道的,都是泪t.t)。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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