今天看了下项目中的注册页源码，顺带着看了下判断密码强度的正则表达式，写的很好，最起码比我写的好，所以记录下来留着以后参考 代码如下 var strongRegex new RegExp("^(?.{8,})(?.*[A-Z])(?.*[a-z])(?.*[0-9])(?.*\\…

希尔排序法介绍 希尔排序是希尔（Donald Shell）于1959年提出的一种排序算法。希尔排序也是一种插入排序，它是简单插入排序经过改进之后的一个更高效的版本，也称为缩小增量排序。 希尔排序法基本思想 希尔排序是把记录按下标的一…

iKcamp原创新书《移动Web前端高效开发实战》已在亚马逊、京东、当当开售。 >> 沪江Web前端上海团队招聘【Web前端架构师】&#xff0c;有意者简历至&#xff1a;zhouyaohujiang.com <<

正题 Portal 我们考虑一个排列P&#xff0c;他经过一次操作之后变为F。 很明显一个P可以得到一个F&#xff0c;但是F可能对应着多个P&#xff0c; 我们考虑怎么算出一个F对应多少个P&#xff0c;然后我们就可以对F进行Dp&#xff0c;而得出P的数量。 有一个结论就是&#xff1a…

贡献分如下&#xff1a; 转会人员&#xff1a;金东禾 转到队伍&#xff1a;bugphobia转载于:https://www.cnblogs.com/Buaa-software/p/4972487.html

随着Win10正式版的发布&#xff0c;更多的电脑会采用Win10系统来安装&#xff0c;而随之笔记本预装win10系统也会上市&#xff0c;当然对于消费者来说&#xff0c;有时我们需要学会查看电脑配置吧。电脑主要看的是CPU&#xff0c;内存&#xff0c;显示&#xff0c;硬盘等几项下…

在 MMORPG《最终幻想14》的副本“乐欲之所瓯博讷修道院”里&#xff0c;BOSS 机工士姆斯塔迪奥将会接受玩家的挑战。 你需要处理这个副本其中的一个机制&#xff1a;NM 大小的地图被拆分为了 NM 个 11 的格子&#xff0c;BOSS 会选择若干行或/及若干列释放技能&#xff0c;玩家…

经过东北三省的巡讲&#xff0c;终于回家了&#xff0c;深深为东北重工业基地惋惜&#xff0c;我们的父辈曾经整整一代人付出热血和生命的地方如今已纷纷破产改制关门大吉&#xff0c;很为祖国的重工业和软件工业担忧,新一代的中国年青人,谁能挑起民族的脊梁?不说题外话了&…

1.junit coverage单元测试覆盖率使用&#xff1a; 右键&#xff0c;run ‘xx’with Coverage&#xff0c;然后观察行数那里&#xff0c;如果测试覆盖到了&#xff0c;那么这里会出现绿色&#xff0c;如果没有覆盖&#xff0c;就是红色。 2.tomcat配置 run -> edit Config…

逻辑芯片又叫可编程逻辑器件。PLD是做为一种通用集成电路产生的&#xff0c;他的逻辑功能按照用户对器件编程来确定。一般的PLD的集成度很高&#xff0c;足以满足设计一般的数字系统的需要。这样就可以由设计人员自行编程而把一个数字系统“集成”在一片PLD上&#xff0c;而不必…

题目描述如下: 方法一:动态规划 在题中每一个阶梯只有两种情况即爬或者不爬&#xff0c;这里我们用一个数组dp存储阶梯的情况&#xff0c;dp[i][1]存储爬阶梯消耗的能量&#xff0c;dp[i][0]存储不爬消耗的能量, 我们要知道第i层阶梯爬的所需消耗的最小能量&#xff0c;则 dp…

问题 J: 赫夫曼编码 题目描述 赫夫曼编码能够产生最短的报文。以报文“ABCDABCDABCABDABAA”为例&#xff0c;A编为0&#xff0c;B对应10&#xff0c;C对应110&#xff0c;D对应111&#xff0c;整体的报文长度为35位二进制。相比于定长的ASCII码&#xff0c;压缩比达到了18*8/3…

我们知道&#xff0c;cookie是有有效期的&#xff0c;cookie的默认有效期是在从cookie生成后一直到浏览器关闭&#xff0c;我们可以设置cookie的有效期来指定它的失效期&#xff0c;用户也可以禁止cookie也可以手动的删除cookie。cookie是一小段信息&#xff0c;以键/值对的信息…

海淀区法院审结一起利用******他人电脑&#xff0c;获取他人隐私数据&#xff0c;借此敲诈勒索的案件&#xff0c;***者李金华来自江西瑞金&#xff0c;最终获刑6年。***者使用******受害者电脑&#xff0c;***者使用***窃取受害人隐私数据&#xff0c;通过邮件/QQ给受害人发消…

什么是L1正则化 在机器学习任务中&#xff0c;对于一个参数模型&#xff0c;优化参数时一定伴随着损失函数的建立与优化。 通常不加入L1正则化的损失函数为 JL1(w)L(w)J_{L1}(w) L(w) JL1​(w)L(w) 加入L1正则化的损失函数为 JL1(w)L(w)λ∣w∣J_{L1}(w) L(w) \lambda|w| …

前面在PROFILE中增加了用户最近采购记录的显示&#xff0c;其中包括显示用户的最近的累计采购金额&#xff0c;我这边是根据用户的采购金额来显示用户采购的金额区间&#xff0c;但是这其中我没有问这个金额DW那边返回的是什么的样的单位&#xff0c;甚至于上周五晚上的时候有客…