当前位置: 首页 > news >正文

uniapp 输入手机号并且正则校验

1.<input @input=“onInput” :value=“phoneNum” type=“number” maxlength=“11”/>

在这里插入图片描述
3. method里面写

onInput(e){
this.phoneNum =e.detail.value
},

4.调用接口时候校验正则

if (!/^1[3456789]\d{9}$/.test(this.phoneNum)) {uni.showToast({title: '请输入正确的手机号',icon: 'none'});return false;}

大佬地址

相关文章:

uniapp 输入手机号并且正则校验

1.<input input“onInput” :value“phoneNum” type“number” maxlength“11”/> 3. method里面写 onInput(e){ this.phoneNum e.detail.value }, 4.调用接口时候校验正则 if (!/^1[3456789]\d{9}$/.test(this.phoneNum)) {uni.showToast({title: 请输入正确的手机号…...

经典目标检测YOLO系列(一)复现YOLOV1(3)正样本的匹配及损失函数的实现

经典目标检测YOLO系列(一)复现YOLOV1(3)正样本的匹配及损失函数的实现 之前&#xff0c;我们依据《YOLO目标检测》(ISBN:9787115627094)一书&#xff0c;提出了新的YOLOV1架构&#xff0c;并解决前向推理过程中的两个问题&#xff0c;继续按照此书进行YOLOV1的复现。 经典目标…...

kbdnecat.DLL文件缺失,软件或游戏无法启动运营,快速修复方法

“kbdnecat.DLL文件是什么&#xff1f;为什么一起动游戏或软件&#xff0c;Windows就报错“kbdnecat.DLL文件缺失&#xff0c;软件无法启动””&#xff0c;应该怎么修复呢&#xff1f; 首先&#xff0c;先来了解“kbdnecat.DLL文件”是什么&#xff1f; kbdnecat.DLL是一个动…...

Dockerfile与DockerCompose

Docker的Image结构是怎样的&#xff1f; 镜像是将应用程序 及其需要的 系统函数库、环境、配置、依赖 打包而成。 镜像结构 入口&#xff08; Entrypoint &#xff09; 镜像运行入口&#xff0c;一般是程序启动的脚本和参数 层&#xff08; Layer &#xff09; 在BaseImage基…...

【CFP-专栏2】计算机类SCI优质期刊汇总(含IEEE/Top)

一、计算机区块链类SCI-IEEE 【期刊概况】IF:4.0-5.0, JCR2区&#xff0c;中科院2区&#xff1b; 【大类学科】计算机科学&#xff1b; 【检索情况】SCI在检&#xff1b; 【录用周期】3-5个月左右录用&#xff1b; 【截稿时间】12.31截稿&#xff1b; 【接收领域】区块链…...

Stable Diffusion 本地部署详细教程

目录 一、前言二、系统和硬件要求三、安装前说明四、安装步骤5、升级pip(这是管理python环境软件工具),并把资源库换成国内地址为清华镜像。一、前言 虽然MJ和SD都可以生成图像,但是为什么我们要考虑使用本地SD部署呢?原因其实很简单:首先,本地部署的使用成本更低,且更加…...

【超图】SuperMap iClient3D for WebGL/WebGPU —— 坐标系位置 —— Cartesian2

作者&#xff1a;taco 说到关于地理必然逃不开位置的关系。借用百度百科的内容来说地理学&#xff08;geography&#xff09;&#xff0c;是研究地球表层空间地理要素或者地理综合体空间分布规律、时间演变过程和区域特征的一门学科。所以位置&坐标系必然逃不掉了。那么在S…...

【Matlab】LSTM长短期记忆神经网络时序预测算法(附代码)

资源下载&#xff1a; https://download.csdn.net/download/vvoennvv/88688439 一&#xff0c;概述 LSTM&#xff08;Long Short-Term Memory&#xff09;是一种常用的循环神经网络&#xff08;Recurrent Neural Network&#xff0c;RNN&#xff09;结构&#xff0c;由于其对于…...

2.2 设计FMEA步骤二:结构分析

2.2.1 目的 设计结构分析的目的是将设计识别和分解为系统、子系统、组件和零件,以便进行技术风险分析。其主要目标包括: 可视化分析范围结构化表示:方块图、边界图、数字模型、实体零件识别设计接口、交互作用和间隙促进顾客和供应商工程团队之间的协作(接口责任)为功能分…...

红队攻防实战之DC2

吾愿效法古圣先贤&#xff0c;使成千上万的巧儿都能在21世纪的中华盛世里&#xff0c;丰衣足食&#xff0c;怡然自得 0x01 信息收集: 1.1 端口探测 使用nmap工具 可以发现开放了80端口&#xff0c;网页服务器但是可以看出做了域名解析&#xff0c;所以需要在本地完成本地域名…...

【28】Kotlin语法进阶——使用协程编写高效的并发程序

提示&#xff1a;此文章仅作为本人记录日常学习使用&#xff0c;若有存在错误或者不严谨得地方欢迎指正。 文章目录 一、Kotlin中的协程1.1 协程的基本用法1.1.1协程与协程作用域1.1.2 使用launch函数创建子协程1.1.3 通过suspend关键声明挂起函数1.1.4 coroutineScope函数 1.2…...

【大数据面试知识点】Spark的DAGScheduler

Spark数据本地化是在哪个阶段计算首选位置的&#xff1f; 先看一下DAGScheduler的注释&#xff0c;可以看到DAGScheduler除了Stage和Task的划分外&#xff0c;还做了缓存的跟踪和首选运行位置的计算。 DAGScheduler注释&#xff1a; The high-level scheduling layer that i…...

Pycharm引用其他文件夹的py

Pycharm引用其他文件夹的py 方式1&#xff1a;包名设置为Sources ROOT 起包名的时候&#xff0c;需要在该文件夹上&#xff1a;右键 --> Mark Directory as --> Sources ROOT 标记目录为源码目录&#xff0c;就可以了。 再引用就可以了 import common from aoeweb impo…...

目标检测-One Stage-YOLOv1

文章目录 前言一、YOLOv1的网络结构和流程二、YOLOv1的损失函数三、YOLOv1的创新点总结 前言 前文目标检测-Two Stage-Mask RCNN提到了Two Stage算法的局限性&#xff1a; 速度上并不能满足实时的要求 因此出现了新的One Stage算法簇&#xff0c;YOLOv1是目标检测中One Stag…...

PHP序列化总结3--反序列化的简单利用及案例分析

反序列化中生成对象里面的值&#xff0c;是由反序列化里面的值决定&#xff0c;与原类中预定义的值的值无关&#xff0c;穷反序列化的对象可以使用类中的变量和方法 案例分析 反序列化中的值可以覆盖原类中的值 我们创建一个对象&#xff0c;对象创建的时候触发了construct方…...

大一C语言程序细节复盘2

7-4 学生成绩排序 分数 27 全屏浏览题目 切换布局 作者 张泳 单位 浙大城市学院 假设学生的基本信息包括学号、姓名、三门课程成绩以及个人平均成绩&#xff0c;定义一个能够表示学生信息的结构类型。输入n&#xff08;n<50&#xff09;个学生的成绩信息&#xff0c;按照学生…...

【QT】跨平台区分32位和64位的宏

目录 0.背景 1.详细 0.背景 项目用到&#xff0c;原用的是 “WIN32”和“WIN64”,但是发现在64位下的时候&#xff0c;进了表示32位的代码&#xff0c;上网查找&#xff0c;原来是宏写错了&#xff0c;特此记录&#xff0c;适用windows和linux 1.详细 修改前&#xff1a; #…...

对抗AUTOMIXUP

文章目录 摘要1、简介2、相关工作3、ADAUTOMIX3.1、深度学习分类器3.2、生成器3.3 对抗增强3.3.1 对抗损失 3.4 对抗优化 4、实验4.1、分类结果4.1.1、数据集分类4.1.2、精细分类 4.2、校准4.3、鲁棒性4.4、遮挡鲁棒性4.5、迁移学习4.6、消融实验 5、结论附录AA.1 数据集信息A.…...

AMEYA360:什么是热敏电阻 热敏电阻基础知识详解

热敏电阻(thermistor)是对温度敏感的一种电子器件&#xff0c;其电阻值会随着温度的变化而发生改变。 热敏电阻按照温度系数不同分为正温度系数热敏电阻(PTC thermistor&#xff0c;即 Positive Temperature Coefficient thermistor)和负温度系数热敏电阻(NTC thermistor&#…...

RedisTemplate自增时保证原子性的lua脚本限制接口请求频率

场景&#xff1a;限制请求后端接口的频率&#xff0c;例如1秒钟只能请求次数不能超过10次&#xff0c;通常的写法是&#xff1a; 1.先去从redis里面拿到当前请求次数 2.判断当前次数是否大于或等于限制次数 3.当前请求次数小于限制次数时进行自增 这三步在请求不是很密集的时…...

基于CircuitPython的嵌入式记忆游戏开发:状态机与TileGrid实战

1. 项目概述&#xff1a;一个嵌入式平台上的经典记忆配对游戏如果你玩过那种翻牌配对的记忆游戏&#xff0c;现在我们可以把它搬到一块小小的嵌入式开发板上&#xff0c;用CircuitPython来实现。这不仅仅是把游戏逻辑移植过来那么简单&#xff0c;它涉及到在资源受限的微控制器…...

你的桌面布局管家:PersistentWindows如何让窗口位置记忆永不丢失

你的桌面布局管家&#xff1a;PersistentWindows如何让窗口位置记忆永不丢失 【免费下载链接】PersistentWindows fork of http://www.ninjacrab.com/persistent-windows/ with windows 10 update 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pe/PersistentWindows 你是否…...

Fast-Planner核心思想拆解:从B样条优化到时间重分配,如何让无人机飞得更快更稳?

Fast-Planner核心思想解析&#xff1a;从B样条优化到时间重分配的无人机高速运动规划 无人机在复杂环境中的高速飞行一直是运动规划领域的重大挑战。传统方法往往在速度提升后出现轨迹抖动或避障失效的问题&#xff0c;而Fast-Planner通过创新的算法架构实现了"又快又稳&q…...

Java后端工程师必备:系统学习大模型应用开发(收藏版)

本文深入探讨了Java后端工程师如何系统性地学习AI应用开发&#xff0c;从基础的CRUD操作到大模型的集成&#xff0c;包括RAG、Tool Calling、MCP、Agent等关键技术。文章强调了AI应用开发不仅是调用大模型接口&#xff0c;而是将大模型能力融入真实业务系统&#xff0c;实现理解…...

Python崛起背后的四大引擎:从数据科学到Web开发的全栈语言进化

1. 从数据看趋势&#xff1a;Python为何成为开发者社区的“流量明星”最近在Stack Overflow上看到一组数据&#xff0c;挺有意思的。数据科学家David Robinson指出&#xff0c;Python已经成为该平台上访问量增长最快的主流编程语言。这个结论不是空穴来风&#xff0c;而是基于对…...

大模型面试——Transformer 中的位置编码(Positional Encoding)的意义

Transformer 中的位置编码(Positional Encoding)的意义 位置编码的存在是因为 Transformer 的核心机制 Self-Attention 是“置换不变性”的。 弥补时序信息缺失:与 RNN 不同,Transformer 放弃了递归结构以实现并行化,导致模型无法识别输入 Token 的先后顺序(即“词袋模型…...

nRF52 ADC配置与实战:从原理到电池监测与低功耗优化

1. 项目概述&#xff1a;为什么nRF52的ADC值得你花时间研究&#xff1f; 如果你正在用nRF52系列芯片&#xff08;比如nRF52832或nRF52840&#xff09;做物联网设备、可穿戴设备或者任何需要感知物理世界的项目&#xff0c;那么模数转换器&#xff08;ADC&#xff09;绝对是你绕…...

小微团队如何利用 Taotoken 统一管理多个 AI 模型密钥与用量

&#x1f680; 告别海外账号与网络限制&#xff01;稳定直连全球优质大模型&#xff0c;限时半价接入中。 &#x1f449; 点击领取海量免费额度 小微团队如何利用 Taotoken 统一管理多个 AI 模型密钥与用量 对于小型开发或产品团队而言&#xff0c;在项目开发中集成多个大语言…...

4. 大型场馆大空间挡烟垂壁选型与布设

大型场馆、商业综合体、中庭展厅这类大空间建筑&#xff0c;空间跨度大、层高较高&#xff0c;传统隔断无法满足排烟分区要求&#xff0c;合理选用与布设挡烟垂壁&#xff0c;是解决大空间防排烟难题的核心途径。大空间场景在挡烟垂壁选型上&#xff0c;需优先适配大跨度、高空…...

Haystack框架实战:从零构建企业级智能问答系统

1. 项目概述&#xff1a;一个为构建智能搜索与问答系统而生的框架如果你正在为海量文档构建一个能“理解”问题并“找到”答案的智能系统&#xff0c;比如一个公司内部的知识库助手&#xff0c;或者一个能检索技术文档并给出精准回复的客服机器人&#xff0c;那么你很可能已经听…...