php验证手机号码(支持归属地查询及编码为UTF8)
本文将实现以下功能:手机号验证/手机号码归属地/转换字符串编码为UTF8,对此有兴趣的朋友可以参考下,或许本文对你有所帮助
代码如下:
// 手机号验证
function checkMobileValidity($mobilephone){
$exp = "/^13[0-9]{1}[0-9]{8}$|15[012356789]{1}[0-9]{8}$|18[012356789]{1}[0-9]{8}$|14[57]{1}[0-9]$/";
if(preg_match($exp,$mobilephone)){
return true;
}else{
return false;
}
}
// 手机号码归属地(返回: 如 广东移动)
function checkMobilePlace($mobilephone){
$url = "http://tcc.taobao.com/cc/json/mobile_tel_segment.htm?tel=".$mobilephone."&t=".time();
$content = file_get_contents($url);
$p = substr($content, 56, 4);
$mo = substr($content, 81, 4);
return $str = conv2utf8($p).conv2utf8($mo);
}
// 转换字符串编码为 UTF8
function conv2utf8($text){
return mb_convert_encoding($text,'UTF-8','ASCII,GB2312,GB18030,GBK,UTF-8');
}

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Algoritma pembelajaran mesin hanya menerima input berangka, jadi jika kami menemui ciri kategori, kami akan mengekodkan ciri kategori Artikel ini meringkaskan 11 kaedah pengekodan pembolehubah kategori biasa. 1. ONE HOT ENCOD Kaedah pengekodan yang paling popular dan biasa digunakan ialah One Hot Enoding. Pembolehubah tunggal dengan n pemerhatian dan d nilai berbeza ditukar kepada d pembolehubah binari dengan n pemerhatian, setiap pembolehubah binari dikenal pasti dengan sedikit (0, 1). Contohnya: pelaksanaan paling mudah selepas pengekodan ialah menggunakan get_dummiesnew_df=pd.get_dummies(columns=[‘Sex’], data=df)2, panda,

Aksara Cina yang dikodkan UTF8 menduduki 3 bait. Dalam pengekodan UTF-8, satu aksara Cina bersamaan dengan tiga bait, dan satu tanda baca bahasa Cina menduduki tiga bait manakala dalam pengekodan Unicode, satu aksara Cina (termasuk bahasa Cina tradisional) adalah sama dengan dua bait; UTF-8 menggunakan 1~4 bait untuk mengekod setiap aksara Satu aksara AS-ASCIl hanya memerlukan 1 bait untuk mengekod Latin, Yunani, Cyrillic, Armenia dan Ibrani dengan tanda diakritik , Arab, Syria dan huruf lain pengekodan.

Model bahasa besar (LLM) mempunyai keupayaan untuk menghasilkan teks yang lancar dan koheren, membawa prospek baharu ke bidang seperti perbualan kecerdasan buatan dan penulisan kreatif. Walau bagaimanapun, LLM juga mempunyai beberapa had utama. Pertama, pengetahuan mereka terhad kepada corak yang diiktiraf daripada data latihan, kurang pemahaman sebenar tentang dunia. Kedua, kemahiran menaakul adalah terhad dan tidak boleh membuat inferens logik atau menggabungkan fakta daripada pelbagai sumber data. Apabila berhadapan dengan soalan yang lebih kompleks dan terbuka, jawapan LLM mungkin menjadi tidak masuk akal atau bercanggah, dikenali sebagai "ilusi." Oleh itu, walaupun LLM sangat berguna dalam beberapa aspek, ia masih mempunyai had tertentu apabila berhadapan dengan masalah kompleks dan situasi dunia sebenar. Untuk merapatkan jurang ini, sistem penjanaan dipertingkatkan semula (RAG) telah muncul dalam beberapa tahun kebelakangan ini

Kaedah pengekodan biasa termasuk pengekodan ASCII, pengekodan Unikod, pengekodan UTF-8, pengekodan UTF-16, pengekodan GBK, dsb. Pengenalan terperinci: 1. Pengekodan ASCII ialah standard pengekodan aksara yang paling awal, menggunakan nombor perduaan 7-bit untuk mewakili 128 aksara, termasuk huruf Inggeris, nombor, tanda baca, aksara kawalan, dsb. 2. Pengekodan Unikod ialah kaedah yang digunakan untuk mewakili semua aksara di dunia Kaedah pengekodan standard aksara, yang memberikan titik kod digital yang unik kepada setiap aksara 3. Pengekodan UTF-8, dsb.

PHP ialah bahasa pengaturcaraan web yang popular yang boleh digunakan untuk menulis halaman web dan aplikasi dinamik. Dalam aplikasi praktikal, PHP selalunya perlu berinteraksi dengan pangkalan data untuk membuat pertanyaan dan memproses data. Walau bagaimanapun, apabila menggunakan PHP untuk mendapatkan hasil daripada pangkalan data, anda mungkin menghadapi masalah pengekodan, yang sering mengakibatkan aksara bercelaru. Jadi, bagaimana untuk menyelesaikan masalah pengekodan hasil pertanyaan pangkalan data PHP?

Petua pengekodan PHP: Bagaimana untuk menjana kod QR dengan fungsi pengesahan anti-pemalsuan? Dengan perkembangan e-dagang dan Internet, kod QR semakin digunakan dalam pelbagai industri. Dalam proses menggunakan kod QR, untuk memastikan keselamatan produk dan mencegah pemalsuan, adalah sangat penting untuk menambah fungsi pengesahan anti-pemalsuan pada kod QR. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk menjana kod QR dengan fungsi pengesahan anti-pemalsuan dan melampirkan contoh kod yang sepadan. Sebelum memulakan, kita perlu menyediakan alatan dan perpustakaan yang diperlukan berikut: PHPQRCode: PHP

Peraturan pengekodan ialah: 1. Jika kod sebelumnya ialah 0 dan bit data semasa ialah 0, kodnya ialah 0. Jika kod sebelumnya ialah 0 dan bit data semasa ialah 1, kod itu ialah nadi bipolar (+A; atau - A), dan pembilang dinaikkan sebanyak 1. Jika kod sebelumnya ialah 1, dan bit data semasa ialah 1, kodnya ialah 0, dan pembilang dinaikkan sebanyak 1. Jika kod sebelumnya ialah 1, bit data semasa ialah 0, Kaedah pengekodan ditentukan berdasarkan pariti pembilang Jika ia adalah nombor genap, pengekodan adalah (+B atau -B Jika ia adalah nombor ganjil, pengekodan adalah). tahap sifar dan kaunter dibersihkan dan sebagainya.

Hellofolks, nama saya Luga, dan hari ini kita akan bercakap tentang teknologi yang berkaitan dengan bidang ekologi kecerdasan buatan (AI) - GenAI. Menghadapi cabaran inovasi teknologi yang pesat dan senario perniagaan yang berbeza, kaedah pengekodan tradisional telah mula disesuaikan dan tidak dapat menampung sepenuhnya permintaan yang semakin meningkat. Pada masa yang sama, GenAI (teknologi kecerdasan buatan) tujuan am yang baru muncul mempunyai potensi besar untuk memenuhi permintaan ini. Sebagai wakil teknologi kecerdasan buatan, GenAI telah mula digunakan secara meluas dalam semua lapisan masyarakat dengan potensi dan keupayaannya yang kukuh. Ia secara automatik boleh belajar dan menyesuaikan diri dengan keperluan pengekodan dalam senario yang berbeza, meningkatkan kecekapan dan kualiti pengekodan. Melalui pembelajaran mendalam dan pengoptimuman model, GenAI dapat memahami perbezaan dengan tepat
