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    如何用正则匹配手机号?完整示例解析
    手机号码匹配的正则表达式需遵循特定规则并考虑多种格式变化。首先,中国大陆手机号为11位数字,以1开头,第二位为3-5或7-9,其余9位任意,对应基础正则表达式^1[3-57-9]\d{9}$;其次,为覆盖更多号段可扩展为^1[3-9]\d{9}$或限定特定号段如^1[358]\d{9}$;第三,处理分隔符时先用/\D/g删除非数字再匹配;最后需注意锚点、长度限制及输入多样性,避免误判。
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  • OpenCV边缘检测技巧全解析
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    Canny边缘检测是图像处理中的常用选择,因为它在准确性与鲁棒性之间取得了良好平衡。其优势包括:①对噪声的抵抗力强,通过高斯模糊有效去除干扰;②边缘定位精确,非极大值抑制确保单像素宽的边缘;③能连接断裂边缘,双阈值滞后处理机制提升边缘完整性;④综合性能好,兼顾效果与计算效率。这些特性使Canny广泛应用于自动驾驶、医学图像分析等多个领域。
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    本文深入探讨了在Python中处理包含转义字符的JSON字符串时,原始字符串(r前缀)和F-字符串(f前缀)的使用误区与正确实践。核心问题在于Python字符串字面量解析与JSON转义规则之间的差异,特别是在使用json.loads()解析嵌套JSON或包含反斜杠的字符串时。文章将通过具体示例,阐明如何正确定义和处理此类字符串,避免常见的JSONDecodeError,确保数据解析的准确性。
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    Python函数是可重复使用的代码块,用def定义,可接收参数并返回任意类型结果,通过良好命名、文档字符串和简洁设计提升可读性,支持位置、关键字、默认及可变参数,调用时灵活传递参数并获取返回值。
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    本文旨在解决PandasDataFrame中基于条件和时间窗口进行累加计算的效率问题。通过详细分析迭代方法的局限性,并引入Pandasgroupby_rolling函数,展示了如何高效地对指定分组内的历史数据在特定时间窗内进行条件求和。教程提供了示例代码,并强调了数据预处理、排序及窗口定义等关键注意事项,以实现高性能的数据分析。
    文章 · python教程   |  2星期前  |   408浏览 收藏
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    本教程旨在详细阐述如何在PandasDataFrame中基于多列数据创建新列,重点解决常见的语法错误并提供处理复杂条件逻辑的最佳实践。文章将介绍如何正确使用列表推导式结合zip函数进行简洁的条件赋值,并深入探讨如何通过定义自定义函数配合apply方法优雅地处理多层if/elif/else条件,从而提高代码的可读性和维护性。
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