正则表达式符号详细汇总

最新推荐文章于 2025-09-12 13:20:46 发布
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#java #正则表达式

正则表达式(regular expression)描述了一种字符串匹配的模式（pattern），可以用来检查一个串是否含有某种子串、将匹配的子串替换或者从某个串中取出符合某个条件的子串等。

正则表达式能便捷处理文本数据，降低字符类型原生api的繁琐调用，起初对于电话号码乃至文本替换总是会想到采用“成熟”的方案“借鉴”过来解决，编程其根本还是需要了解其底层核心逻辑，这里对正则表达式所涉及到的表达符号做汇总记录

符号描述表达式例子校验内容例子结果
.匹配一个字符且仅限一个字符a.cabc共 1 个匹配项
\d匹配任意个数字\d123464共 6 个匹配项
\w匹配一个字母、数字或下划线，w的意思是word（不能匹配#、空格等字符）\wgddgfdh共 7 个匹配项
\s可以匹配一个空格字符，空格字符不但包括空格，还包括tab字符a\sca c共 1 个匹配项
\D匹配一个非数字00\D007没有匹配结果
\W匹配\w不能匹配的字符
\S匹配\s不能匹配的字符
*匹配任意个字符，包括0个字符A\d*A380共 1 个匹配项
+匹配至少一个字符A\d+A380共 1 个匹配项
?匹配0个或一个字符A\d?A共 1 个匹配项
{n}精确匹配n个字符A\d{3}A380
{n,m}精确匹配n~m个字符A\d{3,5}A38000共 1 个匹配项
^表示开头^A\d{3}A3800000000共 1 个匹配项
$表示结尾^A\d{3}$A3800000000没有匹配结果
[...]匹配指定的范围
1-9：[1-9]
a-f：[a-f]
A-F：[A-F]
排除法：即不包含指定范围的字符用^表示
[^1-9]{3}		[123456789]\d{6,7}1234567共 1 个匹配项
丨或规则匹配
可以提取公共部分后采用括号包裹的方式匹配
`learn\s(java		phpgo)：learn java、learn php`AB丨CD
(...)分组匹配
例：区号-电话号匹配规则^(\+\d{2})-(\d{11})$，括号分组		^(\+\d{2})-(\d{11})$+86-18000000000共 1 个匹配项
使用机器学习进行NSFW内容检测
DkVhdl的博客
09-19 2025
NSFW（Not Safe for Work）内容检测是一项关键的任务，旨在识别和过滤出不适宜在工作场所或公共环境中展示的内容，例如色情、暴力或其他违反社区准则的图像或视频。通过收集和准备数据、选择适当的模型、进行数据预处理、训练和评估模型，最终可以得到一个准确性较高的NSFW内容检测器。通过收集和准备数据、选择适当的模型、进行数据预处理、训练和评估模型，最终可以得到一个准确性较高的NSFW内容检测器。使用测试数据集来计算模型的准确率、精确率、召回率等指标，以评估模型在NSFW内容检测任务上的表现。
AI作画工具 stable-diffusion-webui 本地部署 多种模型 可生成NSFW
weixin_41259045的博客
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AI作画最近非常火热啊，本文是在使用N卡的电脑上，本地部署stable-diffusion-webui前端+替换默认的模型，实现生成高质量的二次元图像，并且可以不受限制的生成图片。
NSFW、工作不安全 (Not Safe for Work)
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08-02 1万+
nsfw什么颜色 Casimior PT/Shutterstock 卡西米PT /快门 NSFW is an odd, versatile internet acronym that’s found its way into internet articles and social media posts. But what does NSFW mean, where’d it come from, and how do you use it? Do...
Node.js文件监控库nsfw实战解析
最新发布
weixin_35749786的博客
09-12 1223
在现代前端开发中，实时响应文件变化是提升开发效率的关键。nsfw库通过监听文件系统事件来实现这一点，其背后依赖的是操作系统提供的原生文件监控接口。本章深入剖析了nsfw库的底层文件监控机制，从操作系统级别到Node.js层面的实现方式，再到nsfw的高性能优势进行了全面分析。同时，详细介绍了nsfw支持的事件类型、事件触发频率控制策略以及多事件绑定与解耦设计。
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一 模型里的内容和意义一个标准的模型结构分为输入、中间节点、输出三大部分，而如何让这三部分连通起来学习规则并可进行计算，则是框架TensorFlow所做的事情。TensorFlow将中间节点及节点间的运算关系（OPS）定义在自己内部的一个“图”上，全通过一个“会话（session）”进行图中OPS的具体运算。可以这样理解：“图”是静态的，无论做任何加、减、乘、除，它们只是将关系搭建在一起，不会有任...
nsfw模型的搭建（复现实操）
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图片风控NSFW(not suit for work)-1 tensorflow2模型重构
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python-nsfw 使用和模型分析图像的Python软件包。 先决条件 python-nsfw需要Python 3并在与Caffe兼容的系统上运行。 咖啡 如果您使用的是macOS和 ，那么安装的最简单方法是使用Homebrew： brew install caffe 或者，您可以使用 Linux映像（例如 ）并安装必要的依赖项： apt update && apt install caffe-cpu python3 python3-pip wget 安装 python-nsfw可以使用安装： pip3 install nsfw 用法 import PIL . Image as Image from nsfw import classify image = Image . open ( "/path/to/image.jpg" ) sfw , nsfw = classif
【亲测免费】 推荐项目：NSFW模型 —— 智能图像分类的高效工具
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在数字化时代，内容管理变得日益重要，特别是在过滤不适合工作环境的内容方面。今天，我们来深入探讨一个强大的开源解决方案——**NSFW Model**，一个专门用于识别和分类不适宜工作的图像（Not Suitable for Work）的强大工具。 ## 项目介绍 **NSFW Model** 是一款高效且易于部署的图像分类器，能够准确地将图像归类为“性感”、“动漫画风”、“一般”、“色情”或“...
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### 如何在本地部署 NSFW 模型或服务 要在本地环境中成功部署 NSFW（不适宜工作场合内容）检测模型或服务，以下是详细的说明： #### 准备环境 为了确保能够顺利运行模型和服务，需要安装必要的依赖项。这些工具和库包括但不限于以下几类： - **Python 环境**: 推荐使用 Python 3.7 或更高版本。 - **Transformers 库**: 提供加载预训练模型的功能[^1]。 - **PyTorch/TensorFlow**: 支持深度学习框架的计算需求。 - **Pillow (PIL)**: 处理图像文件并将其转换为适合输入模型的形式。 具体命令如下所示： ```bash pip install transformers torch Pillow ``` #### 加载模型与测试 通过 Hugging Face 的 `transformers` 工具包可以直接访问已有的 NSFW 图片分类模型。例如，可以采用名为 `"Falconsai/nsfw_image_detection"` 的公开模型来完成此任务[^1]。 下面是一个简单的代码片段展示如何加载该模型并对单张图片执行预测操作： ```python from PIL import Image from transformers import pipeline def classify_nsfw(image_path): # 打开指定路径下的图片文件 img = Image.open(image_path) # 初始化 image-classification 流水线对象，并指明使用的特定模型名称 classifier = pipeline("image-classification", model="Falconsai/nsfw_image_detection") # 对传入的图片调用流水线方法得到其类别标签及其置信度分数列表形式的结果 result = classifier(img) return result if __name__ == "__main__": test_img_path = "<your_test_image>" output_results = classify_nsfw(test_img_path) print(output_results) ``` 注意替换 `<your_test_image>` 成实际存在的图片绝对或者相对地址字符串值之前再尝试运行以上脚本。 #### 构建 RESTful API 服务 如果希望进一步扩展功能至 Web 应用程序层面，则可考虑利用 Flask/Django 这样的轻量级 web 开发框架构建起支持 HTTP 请求交互的服务端接口。这里给出基于 FastAPI 实现的一个简单例子作为示范用途: ```python import uvicorn from fastapi import FastAPI, File, UploadFile from PIL import Image from io import BytesIO from typing import List from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Prediction(BaseModel): label: str score: float @app.post("/predict/", response_model=List[Prediction]) async def predict(file: UploadFile = File(...)): try: contents = await file.read() pil_image = Image.open(BytesIO(contents)) clf_pipeline = pipeline('image-classification', model='Falconsai/nsfw_image_detection') predictions = clf_pipeline(pil_image) formatted_preds = [{"label": pred['label'], "score": round(pred['score'], 4)} for pred in predictions] return formatted_preds except Exception as e: raise ValueError(f"Error processing uploaded file {e}") if __name__ == '__main__': uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8000) ``` 启动服务器之后即可向 `/predict/` 路径发送 POST 请求附带上传待分析的目标图片获取返回结果了。 ---
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