tf.strings.regex_full_match

时间: 2023-05-01 09:04:38 浏览: 64
b'tf.strings.regex_full_match' 指的是 TensorFlow 中字符串操作子模块 `tf.strings` 中的函数 `regex_full_match`,它用于判断给定的正则表达式是否能够完全匹配给定的字符串,返回一个布尔值。
相关问题

string_tensor = tf.strings.as_string(float_tensor)咋用

`tf.strings.as_string()` 方法可以将一个数值类型的 Tensor 转换为字符串类型的 Tensor。你可以按照以下方式使用它: ```python import tensorflow as tf # 定义一个 float32 类型的 Tensor float_tensor = tf.constant(3.14) # 将 float32 类型的 Tensor 转换为字符串类型的 Tensor string_tensor = tf.strings.as_string(float_tensor) # 打印转换结果 tf.print(string_tensor) ``` 在上面的例子中,我们首先定义了一个 `float32` 类型的 Tensor,然后使用 `tf.strings.as_string()` 方法将其转换为字符串类型的 Tensor。最后,我们使用 `tf.print()` 方法打印了转换结果。如果你想将一个 Tensor 数组中的所有元素全部转换为字符串类型,也可以使用 `tf.map_fn()` 方法来实现。

帮我审查一下下带private Map<String, ItemsCustomTargetResult> getItemsCustomTargetResult(BidNodeViewDto bidNodeViewDto, Map<String, String> targetCodeMap) { Map<String, ItemsCustomTargetResult> itemsCustomTargetResultMap = new HashMap<>(); List<String> colName = new ArrayList<>(); colName.add(Constants.ProjectView.COL_NAME_EXPRESSION); colName.add(Constants.ProjectView.COL_NAME_EXPERSSION_VALUE); colName.add(Constants.ProjectView.COL_NAME_TOTAL); colName.add(Constants.ProjectView.COL_NAME_PERCENT); colName.add(Constants.ProjectView.COL_NAME_UNIT); for(String name : colName) { String value = null; if (Constants.ProjectView.COL_NAME_EXPRESSION.equals(name)) { value = bidNodeViewDto.getExpressionName() + ""; }else if(Constants.ProjectView.COL_NAME_EXPERSSION_VALUE.equals(name)) { value = bidNodeViewDto.getExpressionVal() + ""; }else if(Constants.ProjectView.COL_NAME_PERCENT.equals(name)) { value = bidNodeViewDto.getPercentTotal() + ""; }else if(Constants.ProjectView.COL_NAME_TOTAL.equals(name)) { value = bidNodeViewDto.getAmount() + ""; }else if(Constants.ProjectView.COL_NAME_UNIT.equals(name)) { value = bidNodeViewDto.getUnitIndex() + ""; } String targetCode = targetCodeMap.get(name); if(Strings.isBlank(targetCode)) { continue; } ItemsCustomTargetResult itemsCustomTargetResult = new ItemsCustomTargetResult(); itemsCustomTargetResultMap.put(targetCode,itemsCustomTargetResult.obtainItemsCustomTargetResult(targetCode, null, value, null)); } return itemsCustomTargetResultMap; }

这段代码的主要作用是根据传入的参数`bidNodeViewDto`和`targetCodeMap`生成一个`Map`,其中`Map`的键值为`targetCode`,值为`ItemsCustomTargetResult`对象。 这个方法看起来没有太大问题,但是有一些可以改进的地方: 1. 在循环中,每次迭代都会新建一个`String`类型的变量`value`并初始化为`null`,这个可以放到循环外部先声明再初始化,避免每次都进行声明和初始化。 2. `if...else`嵌套语句比较多,可以考虑使用`switch`语句来代替。 3. 在循环中,如果`targetCode`为空字符串,则直接跳过当前迭代,没有任何处理。这个可以添加一个日志输出或者抛出异常来提醒调用者传入的参数有误。 下面是一种改进后的代码: ``` private Map<String, ItemsCustomTargetResult> getItemsCustomTargetResult(BidNodeViewDto bidNodeViewDto, Map<String, String> targetCodeMap) { Map<String, ItemsCustomTargetResult> itemsCustomTargetResultMap = new HashMap<>(); List<String> colName = Arrays.asList(Constants.ProjectView.COL_NAME_EXPRESSION, Constants.ProjectView.COL_NAME_EXPERSSION_VALUE, Constants.ProjectView.COL_NAME_TOTAL, Constants.ProjectView.COL_NAME_PERCENT, Constants.ProjectView.COL_NAME_UNIT); for (String name : colName) { String value = null; switch (name) { case Constants.ProjectView.COL_NAME_EXPRESSION: value = String.valueOf(bidNodeViewDto.getExpressionName()); break; case Constants.ProjectView.COL_NAME_EXPERSSION_VALUE: value = String.valueOf(bidNodeViewDto.getExpressionVal()); break; case Constants.ProjectView.COL_NAME_TOTAL: value = String.valueOf(bidNodeViewDto.getAmount()); break; case Constants.ProjectView.COL_NAME_PERCENT: value = String.valueOf(bidNodeViewDto.getPercentTotal()); break; case Constants.ProjectView.COL_NAME_UNIT: value = String.valueOf(bidNodeViewDto.getUnitIndex()); break; default: throw new IllegalArgumentException("Invalid column name: " + name); } String targetCode = targetCodeMap.get(name); if (targetCode == null || targetCode.isEmpty()) { // 日志输出或者抛出异常 continue; } ItemsCustomTargetResult itemsCustomTargetResult = new ItemsCustomTargetResult(); itemsCustomTargetResultMap.put(targetCode, itemsCustomTargetResult.obtainItemsCustomTargetResult(targetCode, null, value, null)); } return itemsCustomTargetResultMap; } ```

相关推荐

最新推荐

recommend-type

Android strings.xml使用方法及技巧

本文主要介绍Android strings.xml,这里对strings.xml文件的使用和一些小技巧做了总结,有兴趣的同学可以看下
recommend-type

【图像融合】加权算法高分辨率和低分辨率图像融合(含清晰度)【含Matlab源码 4405期】.zip

Matlab领域上传的视频均有对应的完整代码,皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主或扫描视频QQ名片; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
recommend-type

源代码-BASISBBS最易ASP论坛 v1.0.7.zip

源代码-BASISBBS最易ASP论坛 v1.0.7.zip
recommend-type

【图像去噪】高斯滤波+均值滤波+中值滤波+双边滤波图像去噪(含信噪比)【含Matlab源码 2747期】.zip

Matlab领域上传的视频均有对应的完整代码,皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主或扫描视频QQ名片; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
recommend-type

华为2019创新大赛的工程文件+各种模型的backbone和tricks

华为大模型 华为2019创新大赛的工程文件+各种模型的backbone和tricks 华为2019创新大赛的工程文件+各种模型的backbone和tricks 华为2019创新大赛的工程文件+各种模型的backbone和tricks 华为2019创新大赛的工程文件+各种模型的backbone和tricks 华为2019创新大赛的工程文件+各种模型的backbone和tricks 华为2019创新大赛的工程文件+各种模型的backbone和tricks
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

云原生架构与soa架构区别?

云原生架构和SOA架构是两种不同的架构模式,主要有以下区别: 1. 设计理念不同: 云原生架构的设计理念是“设计为云”,注重应用程序的可移植性、可伸缩性、弹性和高可用性等特点。而SOA架构的设计理念是“面向服务”,注重实现业务逻辑的解耦和复用,提高系统的灵活性和可维护性。 2. 技术实现不同: 云原生架构的实现技术包括Docker、Kubernetes、Service Mesh等,注重容器化、自动化、微服务等技术。而SOA架构的实现技术包括Web Services、消息队列等,注重服务化、异步通信等技术。 3. 应用场景不同: 云原生架构适用于云计算环境下的应用场景,如容器化部署、微服务
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。