用户参考数字检测

基于正则表达式检测：通过编写正则表达式来匹配所有可能的数字格式，包括整数、浮点数、负数等，然后在文本中搜索匹配这些模式的数据。

自然语言处理库：借助NLP库（例如SpaCy、NLTK），对文本进行分词和标注，再从中提取出属于数字类别的词。

机器学习模型：训练一个分类器（如神经网络、SVM）来识别文本中的数字，模型需要大量标注的数据进行训练，并使用特征提取方法（如TF-IDF）将文本转化为数值向量。

基于模式匹配的算法：通过构造有限状态机或其他模式匹配算法，直接应用于文本的逐字符过滤，可以有效识别和提取数字信息。

OCR技术：对于图像或者是扫描文本，通过光学字符识别（OCR）技术识别出其中的数字部分。

文本规则引擎：基于规则的引擎，例如Drools，通过定义规则来检测和提取文本中的数字。

数字多用表：用于测量电压、电流、电阻以及频率等电气参数，适用于各种电子设备及电路的检测。

逻辑分析仪：用于捕捉和分析数字信号的状态和时序，常用于数字电路和嵌入式系统的调试与验证。

示波器：用于观察电信号随时间变化的波形，可提供详细的信号特征分析，如幅度、频率和噪声等。

频谱分析仪：用于测量信号的频谱特性，分析信号的频域特性，常用于无线通信、射频电路等领域。

信号发生器：用于生成各种频率和波形的信号，常用于测试和调试电子设备，验证电路的性能。

功率计：用于测量电路或设备的功率，广泛应用于电力、电机等领域的功率监测和检测。

网络分析仪：用于测量和分析网络的S参数，评估射频和微波设备的性能，常用于天线、滤波器等部件的检测。