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换个网名有点难
python开发语言
Python是一门功能强大的编程语言,拥有丰富的第三方库,这些库为开发者提供了极大的便利。以下是100个常用的Python库,涵盖了多个领域:1、NumPy,用于科学计算的基础库。2、Pandas,提供数据结构和数据分析工具。3、Matplotlib,一个绘图库。4、Scikit-learn,机器学习库。5、SciPy,用于数学、科学和工程的库。6、TensorFlow,由Google开发的开源机
- python3.7安装keras教程_python 3.7 安装 sklearn keras(tf.keras)
weixin_39641103
#1sklearn一般方法网上有很多教程,不再赘述。注意顺序是numpy+mkl,然后scipy的环境,scipy,然后sklearn#2anocondaanaconda原始的环境已经自带了sklearn,这里说一下新建环境(比如创建了一个tensorflow的环境),activatetensorflow2.0,然后condainstallsklearn即可,会帮你把各种需要的库都安装。#kera
- 2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题第一问详细解题思路(终版)
柒墨轩
数学建模python
示例代码:fromscipy.statsimportnorm#定义参数p0=0.10#标称次品率alpha=0.05#95%信度下的显著性水平beta=0.10#90%信度下的显著性水平E=0.01#允许的误差范围#计算95%信度下的样本量Z_alpha_2=norm.ppf(1-alpha/2)n_95=((Z_alpha_2*(p0*(1-p0))**0.5)/E)**2#计算90%信度下的样
- Python安装NumPy
0阿齐兹0
阿齐兹的PyCV学习笔记pythonnumpy
打开cmd通过python和pip安装:C:\"ProgramFiles"\Python36\python.exe-mpipinstall--usernumpyscipymatplotlibipythonjupyterpandassympynose参考资料:https://www.scipy.org/install.html
- python numpy安装步骤-NumPy 安装
编程大乐趣
NumPy安装Python官网上的发行版是不包含NumPy模块的。我们可以使用以下几种方法来安装。1、使用已有的发行版本对于许多用户,尤其是在Windows上,最简单的方法是下载以下的Python发行版,它们包含了所有的关键包(包括NumPy,SciPy,matplotlib,IPython,SymPy以及Python核心自带的其它包):Anaconda:免费Python发行版,用于进行大规模数据
- Python 常用的第三方库
akenseren
python
作者:VictorZhang链接:https://www.zhihu.com/question/20501628/answer/126155557来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。数学计算三件套:numpy简单介绍:只要涉及到数值计算,基本上三件套都会用上链接:NumPy—NumPyscipy简单介绍:只要涉及到数值计算,基本上三件套都会用上链接:Sci
- Anaconda和Python的区别
王摇摆
ANACONDApython开发语言经验学习日常
0.专业英语Python巨蟒Anaconda大蟒蛇1.简单区别1.1安装包大小不同python自身缺少numpy、matplotlib、scipy、scikit-learn…等一系列包需要安装pip来导入这些包才能进行相应运算。Anaconda(开源的Python包管理器)是一个python发行版,包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。包含了大量的包,使用Anaconda无需
- Python八大主要应用领域,你都知道吗?
TOP级别安卓开发
程序员python开发语言
随着NumPy,SciPy,Matplotlib等众多程序库的开发和完善,Python越来越适合于做科学计算和数据分析了。它不仅支持各种数学运算,还可以绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比,Python比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛,可以处理更多类型的文件和数据。4、人工智能当前最热工资最高的IT工作就是从事人工智能领域的工程师了。Python
- python曲线拟合函数scipy.optimize.leastsq()
赵孝正
#scipyscipypythonmatplotlib
目录介绍Parameters:Returns:代码案例介绍scipy.optimize.leastsq(func,x0,args=(),Dfun=None,full_output=0,col_deriv=0,ftol=1.49012e-08,xtol=1.49012e-08,gtol=0.0,maxfev=0,epsfcn=None,factor=100,diag=None)最小化一组方程的平方和
- 【python日用】scipy.optimize.root用法及代码示例
桑桑在路上
python日用python
定义defroot(fun,x0,args=(),method='hybr',jac=None,tol=None,callback=None,options=None):"""Findarootofavectorfunction.查找向量函数的根Parameters----------fun:callableAvectorfunctiontofindarootof.查找根的向量函数x0:ndarr
- python解最小二乘(least square)
HackerTom
机器学习数学scipynumpy最小二乘leastsquarepython
给定A∈Rd×nA\in\R^{d\timesn}A∈Rd×n、b∈Rdb\in\R^db∈Rd,求x=argminx∥Ax−b∥2x=\arg\min_x\parallelAx-b\parallel^2x=argminx∥Ax−b∥2。numpy和scipy都有相应的包,见[1,2]。需要注意的是,传入的A、b是按列向量排,即A是[d,n]形状的,bbb只有一个就是[d],多个就是[d,m]
- termux安装python图形库_Termux安装Jupyter、Pandas、Matplotlib(2021,Python 3.9)
weixin_39719732
#剧透:#手机是armv7(32位)的中低端机,未root#python3.9#成功安装了numpy+scipy+matplotlib+pandas+jupyter+scikit-learn#===============================================#2020.11.27#毕竟年初和年底的Termux已经很不一样了#现在已经年底了,就写成2021#play商店里
- 2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛 C 题 农作物的种植策略(完整代码)
布凯彻-劳斯基
数学建模开发语言python学习论文阅读
持续更新中,2024年数学建模比赛思路代码论文都会发布到专栏内,只需订阅一次!完整论文+代码+数据结果链接在文末!第一问代码:(1)importpandasaspdimportnumpyasnpfromscipy.optimizeimportlinprogimportrandom#读取四个表格的数据file_1='2023年的种植数据与销售量.xlsx'file_2='各作物聚合后销售量与价格.x
- 2024高教杯数学建模B题思路
一起学习计算机
python开发语言
针对生产过程决策问题的研究分析摘要针对问题一,在该模型中,我们首先设定了标称次品率为10%(p0=0.10),并使用二项分布来描述样本中次品数量的分布。为了设计抽样检验方案,我们设定了两种信度标准:在95%信度下,拒收次品率超过标称值的批次,并在90%信度下接收次品率不低于标称值的批次。对于样本大小n=100,我们计算了对应的拒收和接收临界值。使用scipy.stats.binom.ppf和sci
- SciPy版本与Python和NumPy各个版本的兼容性
syluxhch
scipypythonnumpy
但是现在我用Scipy1.13.1,Python3.10,NumPy2.0.0,使用Scipy时会报错,将NumPy版本降低为1.26.4以后,就没有报错了。
- 版本匹配指南:Scipy版本、Python版本和Numpy版本的对应关系
高斯小哥
版本对应关系scipypythonnumpy新手入门学习
版本匹配指南:Scipy版本、Python版本和Numpy版本的对应关系下滑查看解决方法欢迎莅临我的个人主页这里是我静心耕耘深度学习领域、真诚分享知识与智慧的小天地!博主简介:985高校的普通本硕,曾有幸发表过人工智能领域的中科院顶刊一作论文,熟练掌握PyTorch框架。技术专长:在CV、NLP及多模态等领域有丰富的项目实战经验。已累计一对一为数百位用户提供近千次专业服务,助力他们少走弯路、提高效
- Scipy:ImportError
cwh_rs_giser
python
报错报错信息:ImportError:cannotimportname‘_centered’from‘scipy.signal.signaltools’解决手段将scipy的版本更改为1.7.3pipinstallscipy==1.7.3参考githubissue
- scipy.signal无法调用gussian函数
m0_67686270
scipy人工智能
fromscipyimportsignalsize=signal.gaussian(2*np.ceil(sigma*3)+1,sigma)报错原因scipy的Version:1.13.0,版本高了在低版本如scipy==1.1.0中调用发现报warning但是可以运行且提示高版本需要修改成:fromscipyimportsignalsize=signal.windows.gaussian(2*np
- python 报错:ImportError: cannot import name ‘kaiser‘ from ‘scipy.signal‘
盗理者
Pythonpythonscipy开发语言
python报错:ImportError:cannotimportname'kaiser'from'scipy.signal'介绍第一步:第二步:最终结果:介绍这个错误表明在导入scipy.signal模块时出现了问题,因为无法找到kaiser函数。可能的原因是scipy库没有正确安装或者安装了错误的版本。第一步:确认scipy是否正确安装:首先确认的环境中已经正确安装了scipy库。可以使用pi
- python 傅里叶曲线拟合
大霸王龙
python傅里叶python机器学习
先看一段效果代码结构拟合曲线的方程将原始数据和拟合结果绘制到一张图上,并保存图片合成视频import部分说明fromscipy.optimizeimportcurve_fitimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportsysimportos拟合方程如下deffourier(x,*args):w=2*np.pi/200ret=0fordeginr
- Python读取Excel数据
shiming8879
pythonexcel开发语言
在处理Excel数据时,Python提供了多种强大的库来读取、处理以及分析这些数据。最常用的库之一是pandas,它建立在numpy、matplotlib和scipy等库之上,为数据分析和操作提供了高级的、易于使用的数据结构和数据分析工具。另一个流行的库是openpyxl,它专门用于读写Excel2010xlsx/xlsm/xltx/xltm文件。一、引言在数据科学、机器学习、财务分析等多个领域,
- PYTHON:Scipy的曲线适合NxM阵列?
潮易
pythonscipy开发语言
在Python中,`scipy.optimize`模块中的`curve_fit`函数可以用来拟合一维曲线到数据点,而它并不直接适用于处理二维数组(NxM矩阵)的数据。但是,我们可以将二维矩阵视为N个一维数据集,然后对每个一维数据集应用`curve_fit`来找到对应的一维曲线拟合参数。以下是一个示例代码,展示了如何处理NxM矩阵中的每一行作为一维数据进行曲线拟合:```pythonimportnu
- Numpy | 与Matlab科学计算对比
貳條
Numpy与Matlab科学计算对比MATLAB®和NumPy/SciPy有很多共同之处。但是有很多不同之处。创建NumPy和SciPy是为了用Python最自然的方式进行数值和科学计算,而不是MATLAB®克隆。关键的差异MATLABNumPy在MATLAB®中,基本数据类型是双精度浮点数的多维数组。大多数表达式采用这样的数组并返回这样的数对这些数组的2-D实例的操作被设计成或多或少地像线性代数
- 深度学习_模型调用预测
you_are_my_sunshine*
推荐算法深度学习人工智能
概要应用场景:用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤,这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromscipyimportsign
- 深度学习_数据读取到model模型存储
you_are_my_sunshine*
推荐算法深度学习人工智能
概要应用场景:用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤,这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm,并用机器学习lgb做比较代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromsc
- 鸢尾花的简单分类器
Oneshot_fea8
importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromscipy.spatial.distanceimporteuclideanimportnumpyasnpDATA_FILE='./data_ai/Iris.csv'SPECIES=['Iris-setosa',#山鸢尾'Iris-versicolor',#变色鸢
- python绘制二维正态分布概率密度图(2d,3d)
马鹿91
pythonnumpy
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportmultivariate_normal#定义均值和协方差矩阵mean=np.array([0,0])covariance=np.array([[1,0.5],[0.5,1]])#创建一个网格x,y=np.meshgrid(np.linspace(-3,3,500),np.
- Python中的 NumPy与Pandas库介绍
天蓝蓝23528
pythonnumpypandas
PythonNumPy与Pandas库介绍一、NumPy库介绍NumPy(NumericalPython的缩写)是Python中一个非常核心且广泛使用的科学计算库。它提供了高性能的多维数组对象(ndarray)以及对这些数组进行操作的各种函数和工具,使得在Python中进行大规模数据处理和数值计算变得更加简单和高效。NumPy是许多高级数据分析库(如Pandas、SciPy)的底层库,为Pytho
- Scikit-learn:用于数据挖掘和数据分析的简单而有效的工具,建立在 NumPy, SciPy 和 Matplotlib 上。
Jr_l
#数据科学数据挖掘scikit-learn数据分析
引言Scikit-learn是一个基于Python的机器学习库,旨在为数据挖掘和数据分析提供简单而有效的工具。它建立在强大的科学计算库之上,包括NumPy、SciPy和Matplotlib,提供了丰富的机器学习算法和工具,如分类、回归、聚类、降维、模型选择和数据预处理等。Scikit-learn的API设计简洁,使用方便,且拥有高效的实现,因此在学术研究和工业界中得到了广泛应用。无论是数据科学家还
- python库——sklearn的关键组件和参数设置
零 度°
pythonpythonsklearn
文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn,简称sklearn,是Python中一个广泛使用的机器学习库,它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib这些科学计算库之上。sklearn提供了简单而有效的工具来进行数据挖掘和数据分析。我们将介绍sklearn中一些关键组件的参数设置。模
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- Linux设置tomcat开机启动
liuxingguome
tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$