“不做任何人的第二选择????”

【大厂面试题】千万级大表如何快速删除大量数据 CBeann 【面试题】【架构&案例】【MySQL】java 开源 spring jvm mysql 大厂面试题
-作者简介：大厂高级Java开发工程师-称号：CSDN博客专家✨、阿里云博客专家-公众号：云服务小管家。免费的阿里云服务器☁和云环境直接使用-生活：专注于后端技术分享迷茫时可来瞅瞅码农轨迹‍♂️-服务：提供模拟面试和简历辅导，提供生产项目。内推可私信✉-卷卷群：可以和大家一起学习，一起进步-如果感觉博主的文章还不错的话，请三连支持一下博主哦背景最近在做一个项目，除了验证功能，还需要验证性能，所以前
【面试题】为什么kafka的吞吐量这么高 oraen 面试系列 kafka 分布式
我们总结一下为什么kafka的吞吐量高核心：顺序写+零拷贝+批处理一数据模型简单+顺序读写磁盘1kafka的数据存储本质上使用的是Append-only日志模型，数据写入和读取是顺序的，不需要复杂索引或随机写，大大简化了写路径，2消息以顺序追加方式写入磁盘，避免了随机写，而且顺序写入能够更高效地配合操作系统的页缓存，进一步提升写的性能。3消息的消费也是顺序读取的，顺序读取硬盘数据再配合内存映射大大
补充：解决Ubuntu20.04.4安装KRS时无法下载github代码问题 mamak426 kv260 github 自动驾驶人工智能
官方代码下载自github（gitlab），如何访问外网的问题这里可以合法合规解决，就是先把github的代码导入gitee，再采取同步的方式解决：原代码段如下：仔细看代码内容，链接路径全为github。catkrs_rolling.reposrepositories:ros2/ament_lint:type:giturl:https://github.com/ament/ament_lintve
开源语音分离工具大比拼：人声 VS 背景音乐 ⚔️ - 获取干净训练语音 (数据截至 2025年4月17日)！！！小丁学Java python 人工智能
开源语音分离工具大比拼：人声VS背景音乐⚔️-获取干净训练语音(数据截至2025年4月17日)在音频处理，特别是机器学习训练数据的准备中，获取纯净的人声（去除背景音乐或噪声）是一个常见的痛点。幸运的是，开源社区提供了许多强大的工具来帮助我们完成这项任务！本文将盘点一系列GitHub上的开源语音分离项目，重点关注那些能有效分离“人物语音”和“背景音乐”的工具，并根据GitHub星标⭐（反映社区关注度
Javascript基础内容回顾—变量提升、事件循环和闭包等内容 GISer_Jinger javascript 前端
以下是前端面试中JavaScript基础易错问题的详解，结合常见考点和易混淆概念进行解析：⚠️一、变量作用域与提升varvslet/const◦变量提升：var声明的变量会提升到作用域顶部（值为undefined），而let/const存在暂时性死区（声明前访问报错）。◦循环陷阱：for(vari=0;iconsole.log(i));//输出3,3,3（共享同一作用域）}for(leti=0;i
巨兽的阴影：大型语言模型的挑战与伦理深渊田园Coder 人工智能科普人工智能科普
当GPT-4这样的庞然大物能够流畅对话、撰写诗歌、编写代码、解析图像，甚至在某些测试中媲美人类专家时，大型语言模型（LLM）仿佛成为了无所不能的“智能神谕”。然而，在这令人目眩的成就之下，潜藏着复杂而严峻的挑战与伦理困境，如同光芒万丈的科技巨兽脚下那片难以忽视的深邃阴影。这些挑战并非技术进步的偶然副作用，而是深植于LLM的运作本质、训练数据来源以及其与社会交互的复杂性之中。它们警示我们，在追逐能力
AI+Web3：从自动化工具到自主经济体的范式革命 Loving_enjoy 计算机学科论文创新点迁移学习人工智能机器学习
>想象你的AI助手不仅能回答问题，还能自主管理你的加密资产、参与DAO治理、在预测市场博弈，甚至为你创造持续收益——欢迎来到AI与Web3融合的新世界。传统互联网（Web2）的AI困在中心化的牢笼中：数据被垄断在科技巨头手中，算法决策如同黑箱，用户沦为被动的数据奶牛。**Web3与AI的碰撞正在打破这一枷锁**，催生出去中心化的自主智能体（AIAgent），它们拥有数字身份、加密钱包和经济决策权，
为什么让AI洗碗比写诗难百倍？清华教授揭秘具身智能鸿沟 Loving_enjoy 计算机学科论文创新点机器学习人工智能 facebook 课程设计
>**人类小脑数亿年进化出的运动智慧，成了AI最难破解的密码**2025年3月，一位网友困惑地发问：“我想让人工智能替我洗碗做饭洗衣服，没想到现在的AI反而在画画、写歌、搞创作……”对此，全国政协委员、中国科学院自动化研究所研究员赵晓光一针见血地指出：**“大模型没有创新能力，想让AI干体力活还要靠具身智能的发展。”**这个看似矛盾的现象背后，隐藏着人工智能发展进程中一个惊人的认知盲区。清华大学心
【论文阅读】Dynamic Few-Shot Visual Learning without Forgetting Bosenya12 论文阅读
系统概述如下：(a)一个基于卷积神经网络（ConvNet）的识别模型，该模型包含特征提取器和分类器；(b)一个少样本分类权重生成器。这两个组件都是在一组基础类别上训练的，我们为这些类别准备了大量训练数据。在测试阶段，权重生成器会接收少量新类别的训练数据以及基础类别的分类权重向量（分类器框内的绿色矩形），并为新类别生成相应的分类权重向量（分类器框内的蓝色矩形）。这样，卷积神经网络就能同时识别基础类别
【资源分享】外文文献检索网站 Bosenya12 资源文献检索
外文文献检索网站Sci-Hub网址链接：https://www.sci-hub.st/Sci-hub是一个可以无限搜索、查阅和下载大量优质论文的数据库。其优点在于可以免费下载论文文献。ScienceDirect网址链接：http://www.sciencedirect.com/ScienceDirect是一个拥有2500多本期刊以及近20000篇文章的科学数据库，里面的文献可以免费检索阅读。Pro
扩散模型中的 Transformer：图像生成及其延展应用询问 ChatGPT DeepSeek大模型官方教程 transformer chatgpt 深度学习自然语言处理人工智能 ai 大模型学习
扩散模型近年来在生成逼真但合成的连续媒体内容方面引起了广泛关注。本次演讲将介绍Transformer在图像生成的扩散模型中的应用，并进一步探讨其更广泛的前景。我们首先简要介绍扩散模型的基础知识以及它们的训练方式，从而建立基本背景。接着，我们讲解曾是扩散模型事实标准的基于UNet的网络架构，这将帮助我们理解引入Transformer架构并推动其发展的动因。随后，我们将深入探讨构成基础架构的核心模块，
AI+小程序新范式：智能推荐、语音交互的场景落地全攻略
AI+小程序新范式：智能推荐、语音交互的场景落地全攻略内容摘要在AI技术席卷全球的今天，小程序与AI的结合已不再是“锦上添花”，而是企业生存的“必答题”。当用户打开一个电商小程序，系统竟能提前预判其需求；当用户对着智能音箱说一句指令，小程序即刻完成从订票到推荐餐厅的“一条龙”服务——这些场景正在成为现实。但问题随之而来：智能推荐如何避免“精准骚扰”？语音交互如何突破方言和噪音的桎梏？技术背后隐藏着
STM实战开发（4）：STM32控制蜂鸣器发声的开发博客嵌入式开发项目 2025年嵌入式开发 stm32 嵌入式硬件单片机物联网
1.前言随着智能硬件的发展，蜂鸣器成为了很多嵌入式系统中的一个常见输出装置。无论是作为警报声，还是作为提示音，蜂鸣器都可以为用户提供直观的声音反馈。在嵌入式开发中，STM32由于其强大的性能和灵活的外设配置，成为了实现蜂鸣器控制的理想平台。本文将以STM32为开发平台，详细讲解如何控制蜂鸣器发声。通过本篇博客，你将能够了解蜂鸣器的工作原理、如何连接蜂鸣器到STM32单片机，以及如何编写控制蜂鸣器的
PDF 的开发工具库: Adobe PDF Library 纸上笔下 AcroBat pdf adobe SDK API 标准签名接口
AdobePDFLibrary是Adobe公司提供的一个软件开发工具包(SDK)，它本质上是AdobeAcrobat的"无界面"版本，但功能更为强大。作为PDF处理领域的专业解决方案，它为开发者提供了创建、操作和管理PDF文档的全面能力。1many1many1manyAdobePDFLibrary+createPDF()+manipulatePDF()+extractData()+renderPD
国内Ubuntu访问不了github等外网 weixin_66009678 ubuntu linux 运维
各位小伙伴们，大家好呀。大家是不是经常遇到访问不了外网的情况呀。在Ubuntu中可以这样做。访问这个网站网站测速-Ping检测-Trace查询-Dig查询-路由跟踪查询-tools.ipip.net，对于github.com，在这个网站输入github.com，会返回20.205.243.166然后在ubuntu上输入sudovi/etc/hosts然后增加如下：20.205.243.166git
0704-0706上海，又聚上了 GISer_Jinger 新浪微博前端
上次，还是0413，当时写了一篇，下次相见是何时？也鼓励自己下次相见是找到工作（实习也算），没想到真找到了，DWApp说到实习，其实没认真投递很多，互联网公司除了阿里系卡学历连笔试机会都没有的话，其他的都给了一定的面试机会，只是自己没能很好把握机会，也能理解毕竟刚开始面试又加上自己表达能力和总结的不到位，或多或少的和面试官有代沟，其实也好，万一是实习的Mentor两个人又聊不来互相不对头的话也不好
【论文阅读】Few-Shot PPG Signal Generation via Guided Diffusion Models Bosenya12 论文阅读
从少量样本数据选择到后处理的整体框架。首先，扩散模型在N样本数据集和指导下的训练。接着，模型生成一个增强的数据集，并进一步优化以提高保真度。最后，这些合成数据与少量样本训练数据集结合，用于基准模型的训练和评估。数据分布从最初的红色变为保真度增强的蓝色，这表明模型与真实数据更加吻合，如简化后的数据分布示意图所示。这篇文章的核心内容是介绍了一种名为BG-Diff（Bi-GuidedDiffusion）
从被动检索到主动思考：Naive RAG 到 Agentic RAG 的架构演进与关键技术解析一休哥助手人工智能架构 RAG
摘要随着大语言模型（LLMs）的广泛应用，检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）技术已成为解决模型知识滞后与幻觉问题的核心方案。本文深入剖析从基础NaiveRAG到新一代AgenticRAG的架构演进路径，聚焦关键技术创新点（如递归检索、自适应查询改写、工具集成、多智能体协作），并通过架构图对比与案例分析，揭示其在复杂任务处理中的范式转变。全文超过500
HarmonyOS开发秘籍：从监听系统变量到掌握AbilityStage回调大雨淅淅 #HarmonyOS开发 harmonyos 华为
目录一、HarmonyOS开发新视野二、AbilityStage组件初相识（一）组件定义与作用（二）与Module的对应关系三、开发前的准备工作（一）创建AbilityStage文件步骤（二）导入依赖与配置文件四、监听系统环境变量变化实战（一）关键代码解析（二）回调函数触发机制五、AbilityStage其他回调函数探秘（一）onAcceptWant()（二）onMemoryLevel()（三）o
Fibonacci sequence 斐波那契数列解法及分析 hiqex AL fib fibonacci
版权声明：欢迎转载，但请注明出处，若有什么不对的地方，欢迎指正，https://blog.csdn.net/wutenglong123/article/details/82764585斐波那契数列(Fibonaccisequence)斐波那契数列的性质多种多样，截至现在，人么依然没有将之研究透彻，本文就从中选取几个有趣的性质分析。定义Fib数列的定义如下：F(n)={0ifn=01ifn=1Fn−
【零基础学AI】第29讲：BERT模型实战 - 情感分析 1989 0基础学AI bert 人工智能深度学习神经网络 cnn python 自然语言处理
本节课你将学到BERT模型的核心原理与优势HuggingFaceTransformers库的BERT接口使用情感分析任务的完整实现流程模型微调(Fine-tuning)技巧开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包：pipinstalltorchtransformersdatasetspandastqdmGPU推荐（可加速训练）前置知识第28讲Transformer基础基本PyTorch使用
【零基础学AI】第27讲：注意力机制（Attention） - 机器翻译实战 1989 0基础学AI 人工智能机器翻译自然语言处理 python tensorflow 机器学习神经网络
本节课你将学到理解注意力机制的核心思想掌握注意力计算的数学原理实现基于注意力机制的Seq2Seq模型构建英语到法语的神经翻译系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包：tensorflow==2.8.0numpy==1.21.0matplotlib==3.4.0pandas==1.3.0前置知识RNN/LSTM原理（第26讲）序列数据处理（第26讲）自然语言处理基础（第14讲）核心概念为
【scl】博图程序的导入和导出 peace.. 西门子1200 windows 经验分享学习其他
导入或者导出博图文件的方法（也叫移植文件）目录前言编辑编辑前言本篇文章主要写一下关于博图文件的导入和导出，具体要怎么样才能将写好的程序或者块移植到其他地方，下面我们一起来看！一、程序块的导入和导出程序块包含FC块，FB块；注意：需要是SCL语言编写的程序块才可以导出源文件！导出步骤：找到要导出的程序块---->右键单击----->选择从块生成源---->可以选着一个块或关联块---->将文件保存-
TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南 AI天才研究院 AI人工智能与大数据 tensorflow 神经网络人工智能 ai
TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南关键词：TensorFlow、图神经网络、GNN、深度学习、图数据、节点嵌入、图卷积网络摘要：本文全面介绍如何使用TensorFlow实现图神经网络(GNN)。我们将从图数据的基本概念开始，深入探讨GNN的核心原理，包括图卷积网络(GCN)、图注意力网络(GAT)等流行架构，并通过TensorFlow代码示例展示如何构建和训练GNN模型。文章还将涵盖
STM32串口DMA方式向上位机连续发送接收数据 Justinlevy stm32 单片机 arm
目录一、DMA初步应用1、DMA含义2、DMA传输四要素3、使用区别4、DMA的应用场景5、DMA传输方式6、DMA中断二、创建项目1、STM32CubeMX创建1.1设置SYS1.2设置RCC1.3设置USART1.4DMA设置1.5时钟设置1.6文件配置2、KEIL代码配置2.1main.c文件代码2.2while循环中代码2.3编译烧录2.4运行结果三、DMA总结四、参考一、DMA初步应用1
鸿蒙（HarmonyOS）性能优化实战-启动分析工具Launch Profiler 学习指南愿天堂没有996 HarmonyOS 鸿蒙开发移动开发 harmonyos 性能优化 HarmonyOS OpenHarmony 移动开发
LaunchProfiler概述DevEcoStudio内置Profiler分析调优工具。其中Launch主要用于分析应用或服务的启动耗时，分析启动周期各阶段的耗时情况、核心线程的运行情况等，协助开发者识别启动缓慢的原因。此外，Launch任务窗口还集成了Time、CPU、Frame场景分析任务的功能，方便开发者在分析启动耗时的过程中同步对比同一时段的其他资源占用情况。场景示例如下代码在页面绘制之
Python: 如何用Python的迭代器或生成器实现斐波那契数列 KevinShi_BJ python
斐波那契数列（Fibonaccisequence）是指这样一个数列：1，1，2，3，5，8，13，21，34，55，89...这个数列从第3项开始，每一项都等于前两项之和。斐波那契数列的定义者，是意大利数学家莱昂纳多·斐波那契（LeonardoFibonacci）。以兔子繁殖为例子而引入，故又称为”兔子数列“。斐波那契数列又称黄金分割数列，n越大，相邻两值的比越接近黄金分割0.618，非常有趣。百
小米手机录音文件位置中少奇智能手机
录音机的文件位置有两个地方，一个地方是\Android\data\com.android.soundrecorder\files另外一个地方\MIUI\sound_recorder
笔记本屏幕亮度忽明忽暗是怎么回事？
当你正在沉浸在写代码、编辑文档或者观看影片的时候，笔记本屏幕突然变暗，或者瞬间又变得刺眼，这不仅打断了你的专注，还可能对眼睛造成伤害。这种屏幕亮度的忽明忽暗，往往令人不悦，也引发了对电脑硬件或软件出现问题的担忧。那么，为什么会出现这种情况呢？更重要的是，我们该如何解决这一问题呢？在本文中，我将与大家分享笔记本屏幕亮度不稳定的可能原因及相应的解决方法，希望能够帮助你迅速恢复屏幕的正常亮度，让你的工作
stm32开发板ADC和USART配置DMA循环模式的本质区别中少奇 stm32 嵌入式硬件单片机
USART的DMA配置成循环模式时发送会不停的传输数据，接收时只有有数据时才会传输，否则挂起等待。而ADC的DMA配置成循环模式时只有ADC转换完成后才会自动触发DMA传输，不是一直在传输。1.触发机制的差异‌‌USART（持续触发）‌USART的DMA传输由‌硬件事件持续驱动‌：发送时：当TX数据寄存器为空（TXE标志），DMA会立即填充新数据，形成‌不间断传输循环‌。接收时：当RX数据寄存器非
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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
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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);
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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
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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 java spring 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
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【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
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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 UI Excel J#
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
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JSON字符串转换为对象 dieslrae java json
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.
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vagrant学习笔记 dcj3sjt126com vagrant
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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
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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
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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 tomcat linux 开机自启动
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第13章 Ajax进阶（下） onestopweb Ajax
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Java开发熟手该当心的11个错误 tomcat_oracle java jvm 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
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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}$

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