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<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>Insert title here</title>
</head>
<body>
<script type="text/javascript">
// 元字符 <<[ ] \ ^ $ . | ? * + ( )>>
// <<1\+1=2>> 匹配 1+1=2
//<<\t>> 代表Tab
//<<\r>> 代表回车
//<<\n>> 代表换行符
var str1 = "Like you do not need to reason.";
function isDigit(s){
var patrn=/^[0-9]{1,20}$/;
if (!patrn.exec(s)) return false
return true
}
//alert(isDigit(12232323232+"000"));
//(jQuery('#blogTitleTex').val()).replace(/(^\s*)|(\s*$)/g, "");
function re(s){
//所有空格
//s = s.replace(/\t/g,"");
s = s.replace(/^\t*/,"");
return s;
}
//alert(re(" 空 格 最 新 微 博 ")+", 空 格 最 新 微 博 ");
var str2 = "He captured a catfish for his catd ";
function zfj(s){
var patrn = /[a-zA-Z]*cat[a-zA-Z]*/;
var s = patrn.exec(s);
return s
}
//alert(zfj(str2));
function checkNum(s){
//var patrn = /^[0-9]{3}-[0-9]{7}$/;
//?告诉引擎匹配前导字符0次或一次。事实上是表示前导字符是可选的。
var patrn = /^0\d{1,2}-?\d{7,8}$/;
var s = patrn.exec(s);
return s;
}
//alert(checkNum('021-1234568'));
//匹配 10000-99999
function pNum(s){
var patrn = /^[1-9][0-9]{4}$/;
var s = patrn.exec(s);
return s;
}
//alert(pNum(99999));
//匹配 100 -9999
function p_Num(s){
var patrn = /^[1-9][0-9]{2,3}$/;
var s = patrn.exec(s);
return s;
}
//alert(p_Num(9999));
//(“\b”表示单词边界)
function b_Num(s){
var patrn = /\b[1-9][0-9]\d{2,3}\b/;
var s = patrn.exec(s);
return s;
}
//alert(b_Num("sdfsdf werew wewer 45 3343 343434 343"));
function c_Num(s){
var patrn = /^\d+$/;
var s = patrn.exec(s);
return s;
}
//alert(c_Num('100009'));
//验证时间格式
function c_Time(s){
var parnt = /^\d{2}[-/.]\d{2}[-/.]\d{4}$/;
var s =parnt.exec(s);
return s;
}
//alert(c_Time('02/10/9991'));
//去除空
function rep_(s){
s = s.replace(/(^\s*)|(\s*$)/g,"");
return s;
}
//alert(rep_(" dfdfd dfdfd "));
function p_(){
var parnt = /^[a-z]+$/;
}
//验证邮箱 下划线字母数字为邮箱名称
function c_Mail(s){
var parnt = /^\w+@[a-z]+.[a-z]+$/gi;
s = parnt.exec(s);
return s;
}
//alert(c_Mail('30_3@qq.COM'));
//匹配某个单词
function p_21(s,s1){
var parnt = /\bwe\b/;
s = parnt.exec(s);
return s;
}
</script>
</body>
</html>
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这是一份关于五个城市的PM2.5监测数据文件,以CSV格式存储。数据涵盖了广州、北京、沈阳等地的空气质量情况,旨在帮助研究人员和数据分析人员更好地理解城市空气污染状况。 使用人群 适合对环境科学、大气污染研究感兴趣的科研工作者、学生及环保组织成员使用。 数据内容 包含五个主要城市的PM2.5浓度数据 时间跨度较长,覆盖多年数据 CSV格式方便导入各种数据分析软件进行进一步处理和分析