js案例代码70行（js经典编程100题）

本文目录一览：

• 1、JS隐藏号码中间4位代码实例
• 2、如何用70行Java代码实现神经网络算法
• 3、如何用70行Java代码实现深度神经网络算法

JS隐藏号码中间4位代码实例

本文实例为大家分享了JS隐藏号码中间4位的具体代码，供大家参考，具体内容如下

function

resetPhone(phone)

{

var

str

=

String(phone)

var

len

=

str.length;

var

prev,next;

if

(len

=

7)

{

prev

=

str.slice(-len,-7)

next

=

str.slice(-3)

str

=

prev+”****”+next

}

else

if

(len

7

len

=

6)

{

prev

=

str.slice(-len,-4)

next

=

str.slice(-2)

str

=

prev

+

“**”

+

next

}

console.log(str)

return

str

}

上面可以正常使用，正则更加方便，但是如果中间连续重复数字有点小问题（如下面的正则方式）。

function

resetPhone(phone)

{

var

str

=

String(phone)

var

len

=

str.length;

if

(len

=

7)

{

var

reg

=

str.slice(-7,

-3)

return

str.replace(reg,

“****”)

}

else

if

(len

7

len

=

6)

{

//1234567

var

reg

=

str.slice(-4,

-2)

return

str.replace(reg,

“**”)

}

}

以上所述是小编给大家介绍的JS隐藏号码中间4位详解整合，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持！

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如何用70行Java代码实现神经网络算法

如何用70行Java代码实现神经网络算法

import java.util.Random;

public class BpDeep{

public double[][] layer;//神经网络各层节点

public double[][] layerErr;//神经网络各节点误差

public double[][][] layer_weight;//各层节点权重

public double[][][] layer_weight_delta;//各层节点权重动量

public double mobp;//动量系数

public double rate;//学习系数

public BpDeep(int[] layernum, double rate, double mobp){

this.mobp = mobp;

this.rate = rate;

layer = new double[layernum.length][];

layerErr = new double[layernum.length][];

layer_weight = new double[layernum.length][][];

layer_weight_delta = new double[layernum.length][][];

Random random = new Random();

for(int l=0;llayernum.length;l++){

layer[l]=new double[layernum[l]];

layerErr[l]=new double[layernum[l]];

if(l+1layernum.length){

layer_weight[l]=new double[layernum[l]+1][layernum[l+1]];

layer_weight_delta[l]=new double[layernum[l]+1][layernum[l+1]];

for(int j=0;jlayernum[l]+1;j++)

for(int i=0;ilayernum[l+1];i++)

layer_weight[l][j][i]=random.nextDouble();//随机初始化权重

}

}

}

//逐层向前计算输出

public double[] computeOut(double[] in){

for(int l=1;llayer.length;l++){

for(int j=0;jlayer[l].length;j++){

double z=layer_weight[l-1][layer[l-1].length][j];

for(int i=0;ilayer[l-1].length;i++){

layer[l-1][i]=l==1?in[i]:layer[l-1][i];

z+=layer_weight[l-1][i][j]*layer[l-1][i];

}

layer[l][j]=1/(1+Math.exp(-z));

}

}

return layer[layer.length-1];

}

//逐层反向计算误差并修改权重

public void updateWeight(double[] tar){

int l=layer.length-1;

for(int j=0;jlayerErr[l].length;j++)

layerErr[l][j]=layer[l][j]*(1-layer[l][j])*(tar[j]-layer[l][j]);

while(l–0){

for(int j=0;jlayerErr[l].length;j++){

double z = 0.0;

for(int i=0;ilayerErr[l+1].length;i++){

z=z+l0?layerErr[l+1][i]*layer_weight[l][j][i]:0;

layer_weight_delta[l][j][i]= mobp*layer_weight_delta[l][j][i]+rate*layerErr[l+1][i]*layer[l][j];//隐含层动量调整

layer_weight[l][j][i]+=layer_weight_delta[l][j][i];//隐含层权重调整

if(j==layerErr[l].length-1){

layer_weight_delta[l][j+1][i]= mobp*layer_weight_delta[l][j+1][i]+rate*layerErr[l+1][i];//截距动量调整

layer_weight[l][j+1][i]+=layer_weight_delta[l][j+1][i];//截距权重调整

}

}

layerErr[l][j]=z*layer[l][j]*(1-layer[l][j]);//记录误差

}

}

}

public void train(double[] in, double[] tar){

double[] out = computeOut(in);

updateWeight(tar);

}

}

如何用70行Java代码实现深度神经网络算法

参考下面代码：

import java.util.Random;

public class BpDeep{

public double[][] layer;//神经网络各层节点

public double[][] layerErr;//神经网络各节点误差

public double[][][] layer_weight;//各层节点权重

public double[][][] layer_weight_delta;//各层节点权重动量

public double mobp;//动量系数

public double rate;//学习系数

public BpDeep(int[] layernum, double rate, double mobp){

this.mobp = mobp;

this.rate = rate;

layer = new double[layernum.length][];

layerErr = new double[layernum.length][];

layer_weight = new double[layernum.length][][];

layer_weight_delta = new double[layernum.length][][];

Random random = new Random();

for(int l=0;llayernum.length;l++){

layer[l]=new double[layernum[l]];

layerErr[l]=new double[layernum[l]];

if(l+1layernum.length){

layer_weight[l]=new double[layernum[l]+1][layernum[l+1]];

layer_weight_delta[l]=new double[layernum[l]+1][layernum[l+1]];

for(int j=0;jlayernum[l]+1;j++)

for(int i=0;ilayernum[l+1];i++)

layer_weight[l][j][i]=random.nextDouble();//随机初始化权重

}

}

}

//逐层向前计算输出

public double[] computeOut(double[] in){

for(int l=1;llayer.length;l++){

for(int j=0;jlayer[l].length;j++){

double z=layer_weight[l-1][layer[l-1].length][j];

for(int i=0;ilayer[l-1].length;i++){

layer[l-1][i]=l==1?in[i]:layer[l-1][i];

z+=layer_weight[l-1][i][j]*layer[l-1][i];

}

layer[l][j]=1/(1+Math.exp(-z));

}

}

return layer[layer.length-1];

}

//逐层反向计算误差并修改权重

public void updateWeight(double[] tar){

int l=layer.length-1;

for(int j=0;jlayerErr[l].length;j++)

layerErr[l][j]=layer[l][j]*(1-layer[l][j])*(tar[j]-layer[l][j]);

while(l–0){

for(int j=0;jlayerErr[l].length;j++){

double z = 0.0;

for(int i=0;ilayerErr[l+1].length;i++){

z=z+l0?layerErr[l+1][i]*layer_weight[l][j][i]:0;

layer_weight_delta[l][j][i]= mobp*layer_weight_delta[l][j][i]+rate*layerErr[l+1][i]*layer[l][j];//隐含层动量调整

layer_weight[l][j][i]+=layer_weight_delta[l][j][i];//隐含层权重调整

if(j==layerErr[l].length-1){

layer_weight_delta[l][j+1][i]= mobp*layer_weight_delta[l][j+1][i]+rate*layerErr[l+1][i];//截距动量调整

layer_weight[l][j+1][i]+=layer_weight_delta[l][j+1][i];//截距权重调整

}

}

layerErr[l][j]=z*layer[l][j]*(1-layer[l][j]);//记录误差

}

}

}

public void train(double[] in, double[] tar){

double[] out = computeOut(in);

updateWeight(tar);

}

}