package homeWork.day5_Lambda_arithmetic_regular.no7_identity_getBir; public interface FormatRegular { //1 年 3月 4日 //身份证号 前六位 [^0&&\d]\d{5} 生日 (19\d\d|20\d\d)(1[0-2]|0[1-9])(0[1-9]|[1-3]\d) \d{3}[\dX] String ID_NUM= "[^0&&\\d]\\d{5}((19|20)\\d\\d)(1[0-2]|0[1-9])(0[1-9]|[1-3]\\d)\\d\\d(\\d)[\\dX]"; }

这段代码定义了一个接口 `FormatRegular`，其中包含了一个常量 `ID_NUM`，它是一个字符串，表示用于匹配身份证号码的正则表达式。

具体来说，这个正则表达式可以分为以下几个部分：

- `[^0&&\\d]\\d{5}`：匹配身份证号码中的前六位，第一位不能为 0 或数字，后面五位为数字。
- `((19|20)\\d\\d)`：匹配身份证号码中的出生年份，必须为 1900~2099 年。
- `(1[0-2]|0[1-9])`：匹配身份证号码中的出生月份，必须为 01~12 月。
- `(0[1-9]|[1-3]\\d)`：匹配身份证号码中的出生日期，必须为 01~31 日。
- `\\d\\d`：匹配身份证号码中的顺序号，为两位数字。
- `(\\d)`：匹配身份证号码中的校验位，为一位数字。
- `[\\dX]`：匹配身份证号码中的校验位，可以是数字或大写字母 X。

因此，这个正则表达式可以匹配符合规定的身份证号码，并将其中的年月日、顺序号和校验位提取出来。

相关问题

noise *= np.where(p < 1 / (1 + np.exp(lambda_min)), 1, 0)

这行代码使用了 NumPy 的 `np.where()` 函数进行条件赋值。具体来说，它会将噪声矩阵 `noise` 中所有满足条件 `p < 1 / (1 + np.exp(lambda_min))` 的元素设置为 1，不满足条件的元素设置为 0。

这里的 `p` 是一个概率矩阵，而 `1 / (1 + np.exp(lambda_min))` 是一个标量，表示一个逻辑斯蒂回归模型的阈值。在这个模型中，对于所有满足 `p < 1 / (1 + np.exp(lambda_min))` 的位置，我们认为它们的概率值为 1；否则，我们认为它们的概率值为 0。

需要注意的是，`np.where()` 函数的第二个参数是一个标量或与第一个参数相同形状的数组。在这里，我们使用一个形状与 `noise` 相同的数组，其中所有满足条件的元素都被设置为 1，不满足条件的元素都被设置为 0。这样，`np.where()` 函数就会根据条件选择 `1` 或 `0` 并将其赋值给 `noise` 矩阵中相应的位置。

需要注意的是，这行代码中的 `*=` 运算符将条件赋值的结果乘以原始的噪声矩阵。也就是说，所有满足条件的位置在噪声矩阵中的值都会被保留，不满足条件的位置在噪声矩阵中的值都会被清零。

package homeWork.day5_Lambda_arithmetic_regular.no7_identity_getBir; import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pattern; public class Identity { public static void main(String[] args) { // String data= "364634"+"20150421"+"2543"; String data = "来黑马程序员学习Java，\n" + "电话：18512516758，18512508907\n" + "或者联系邮箱： boniu@itcast.cn\n" + "身份证： 440306199512131548\n" + "座机电话：01036517895，010-98951256\n" + "邮箱：bozai@itcast.cn，\n" + "邮箱2：dlei0009@163.com，\n" + "身份证号：110101199001011274，\n" + "热线电话：400-618-9090 ，400-618-4000，\n" + "身份证号：21212320010213123X，\n" + "4006184000，4006189090\n"; Pattern pattern= Pattern.compile(FormatRegular.ID_NUM); Matcher matcher= pattern.matcher(data); while (matcher.find()){ System.out.println("身份证号："+matcher.group()); //分组后会先以外括号开始，然后再是括号内的组，然后才是下一个组 System.out.println("出生日期："+matcher.group(1)+"-"+matcher.group(3)+"-"+matcher.group(4)); switch (matcher.group(4)){ case "1":case "3":case "5":case "7":case "9": System.out.println("性别：男"); break; default: System.out.println("性别：女"); } } } }

这段代码是一个使用正则表达式匹配身份证号码，并提取出身份证号码的出生日期和性别的例子。

首先，定义了一个 `FormatRegular` 类，其中包含了一个 `ID_NUM` 的常量，它是一个正则表达式，用于匹配身份证号码。然后，在 `Identity` 类中，通过调用 `Pattern.compile` 方法，得到一个 `Pattern` 对象，该对象表示编译后的正则表达式。接着，通过调用 `Matcher` 对象的 `find` 方法，对指定的字符串进行匹配。如果匹配成功，就可以通过 `Matcher` 对象的 `group` 方法，获取匹配到的子串。

在这段代码中，使用了正则表达式的分组功能，将身份证号码中的年月日分别提取出来，然后根据身份证号码中的最后一位数字（代表性别），判断出性别。最后将结果输出。