正则表达式基本语法

基本语法:

字符 描述
\ 将下一个字符标记为一个特殊字符、或一个原义字符、或一个 后向引用、或一个八进制转义符。
例如,'n' 匹配字符 "n"。'\n' 匹配一个换行符。序列 '\\' 匹配 "\" 而 "\(" 则匹配 "("。
^ 匹配输入字符串的开始位置。如果设置了 RegExp 对象的 Multiline 属性,^ 也匹配 '\n' 或 '\r'
之后的位置。
$ 匹配输入字符串的结束位置。如果设置了RegExp 对象的 Multiline 属性,$ 也匹配 '\n' 或 '\r'
 之前的位置。
* 匹配前面的子表达式零次或多次。例如,zo* 能匹配 "z" 以及 "zoo"。 * 等价于{0,}。
+ 匹配前面的子表达式一次或多次。例如,'zo+' 能匹配 "zo" 以及 "zoo",但不能匹配 "z"。+ 
等价于 {1,}。
? 匹配前面的子表达式零次或一次。例如,"do(es)?" 可以匹配 "do" 或 "does" 中的"do" 。? 
等价于 {0,1}。
{n} n 是一个非负整数。匹配确定的 n 次。例如,'o{2}' 不能匹配 "Bob" 中的 'o',但是能匹配
 "food" 中的两个 o。
{n,} n 是一个非负整数。至少匹配n 次。例如,'o{2,}' 不能匹配 "Bob" 中的 'o',但能匹配 "foooood"
 中的所有 o。'o{1,}' 等价于 'o+'。'o{0,}' 则等价于 'o*'。
{n,m} m 和 n 均为非负整数,其中n <= m。最少匹配 n 次且最多匹配 m 次。刘, "o{1,3}" 将匹配 "fooooood" 中的前三个 o。'o{0,1}' 等价于 'o?'。请注意在逗号和两个数之间不能有空格。
? 当该字符紧跟在任何一个其他限制符 (*, +, ?, {n}, {n,}, {n,m}) 后面时,匹配模式是非贪婪的。
非贪婪模式尽可能少的匹配所搜索的字符串,而默认的贪婪模式则尽可能多的匹配所搜索的
字符串。例如,对于字符串 "oooo",'o+?' 将匹配单个 "o",而 'o+' 将匹配所有 'o'。
. 匹配除 "\n" 之外的任何单个字符。要匹配包括 '\n' 在内的任何字符,请使用象 '[.\n]' 的模式。
(pattern) 匹配pattern 并获取这一匹配。所获取的匹配可以从产生的 Matches 集合得到,在VBScript
中使用SubMatches 集合,在Visual Basic Scripting Edition 中则使用 $0$9 属性。要匹配
圆括号字符,请使用 '\(' 或 '\)'。
(?:pattern) 匹配 pattern 但不获取匹配结果,也就是说这是一个非获取匹配,不进行存储供以后使用。
这在使用 "或" 字符 (|) 来组合一个模式的各个部分是很有用。例如, 'industr(?:y|ies) 就是
一个比 'industry|industries' 更简略的表达式。
(?=pattern) 正向预查,在任何匹配 pattern 的字符串开始处匹配查找字符串。这是一个非获取匹配,
也就是说,该匹配不需要获取供以后使用。例如, 'Windows (?=95|98|NT|2000)' 能匹配 
"Windows 2000" 中的 "Windows" ,但不能匹配 "Windows 3.1" 中的 "Windows"。预查不
消耗字符,也就是说,在一个匹配发生后,在最后一次匹配之后立即开始下一次匹配的搜
索,而不是从包含预查的字符之后开始。
(?!pattern) 负向预查,在任何不匹配Negative lookahead matches the search string at any point where
 a string not matching pattern 的字符串开始处匹配查找字符串。这是一个非获取匹配,也就
是说,该匹配不需要获取供以后使用。例如'Windows (?!95|98|NT|2000)' 能匹配 "Windows 3.1"
 中的 "Windows",但不能匹配 "Windows 2000" 中的 "Windows"。预查不消耗字符,也就是说,
在一个匹配发生后,在最后一次匹配之后立即开始下一次匹配的搜索,而不是从包含预查的字符
之后开始
x|y 匹配 x 或 y。例如,'z|food' 能匹配 "z" 或 "food"。'(z|f)ood' 则匹配 "zood" 或 "food"。
[xyz] 字符集合。匹配所包含的任意一个字符。例如, '[abc]' 可以匹配 "plain" 中的 'a'。
[^xyz] 负值字符集合。匹配未包含的任意字符。例如, '[^abc]' 可以匹配 "plain" 中的'p'。
[a-z] 字符范围。匹配指定范围内的任意字符。例如,'[a-z]' 可以匹配 'a' 到 'z' 范围内的任意小写
字母字符。
[^a-z] 负值字符范围。匹配任何不在指定范围内的任意字符。例如,'[^a-z]' 可以匹配任何不在 'a' 到
 'z' 范围内的任意字符。
\b 匹配一个单词边界,也就是指单词和空格间的位置。例如, 'er\b' 可以匹配"never" 中的 'er',
但不能匹配 "verb" 中的 'er'。
\B 匹配非单词边界。'er\B' 能匹配 "verb" 中的 'er',但不能匹配 "never" 中的 'er'。
\cx 匹配由x指明的控制字符。例如, \cM 匹配一个 Control-M 或回车符。 x 的值必须为 A-Z 或
 a-z 之一。否则,将 c 视为一个原义的 'c' 字符。
\d 匹配一个数字字符。等价于 [0-9]。
\D 匹配一个非数字字符。等价于 [^0-9]。
\f 匹配一个换页符。等价于 \x0c 和 \cL。
\n 匹配一个换行符。等价于 \x0a 和 \cJ。
\r 匹配一个回车符。等价于 \x0d 和 \cM。
\s 匹配任何空白字符,包括空格、制表符、换页符等等。等价于 [ \f\n\r\t\v]。
\S 匹配任何非空白字符。等价于 [^ \f\n\r\t\v]。
\t 匹配一个制表符。等价于 \x09 和 \cI。
\v 匹配一个垂直制表符。等价于 \x0b 和 \cK。
\w 匹配包括下划线的任何单词字符。等价于'[A-Za-z0-9_]'。
\W 匹配任何非单词字符。等价于 '[^A-Za-z0-9_]'。
\xn 匹配 n,其中 n 为十六进制转义值。十六进制转义值必须为确定的两个数字长。例如, '\x41'
 匹配 "A"。'\x041' 则等价于 '\x04' & "1"。正则表达式中可以使用 ASCII 编码。.
\num 匹配 num,其中 num 是一个正整数。对所获取的匹配的引用。例如,'(.)\1' 匹配两个连续的
相同字符。
\n 标识一个八进制转义值或一个后向引用。如果 \n 之前至少 n 个获取的子表达式,则 n 为后向
引用。否则,如果 n 为八进制数字 (0-7),则 n 为一个八进制转义值。
\nm 标识一个八进制转义值或一个后向引用。如果 \nm 之前至少有is preceded by at least nm 个
获取得子表达式,则 nm 为后向引用。如果 \nm 之前至少有 n 个获取,则 n 为一个后跟文字
 的后向引用。如果前面的条件都不满足,若  n 和 m 均为八进制数字 (0-7),则 \nm 将匹配
八进制转义值 nm
\nml 如果 n 为八进制数字 (0-3),且 m 和 l 均为八进制数字 (0-7),则匹配八进制转义值 nml。
\un 匹配 n,其中 n 是一个用四个十六进制数字表示的 Unicode 字符。例如, \u00A9 匹配版权
符号 (?)。
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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