js/javascript正则表达式中/g&nbsp…

《Long-CLIP: Unlocking the Long-Text Capability of CLIP》 总的来说,Long-CLIP是一个改进的视觉-语言预训练模型,它通过知识保留的位置上插值和主要成分匹配策略,有效解决了原始CLIP模型在处理长文本输入时的限制。这一模型不仅在长文本图像检索任务中表现出色,而且在零样本图像分类任务中保持了与原始CLIP相当的性能,同时还能以即插即用的方式增强图像生成任务中的长文本处理能力。 阅读详情
http://aabc99.blog.163.com/blog/static/163010810201132185918581/

正则的思想都是一样的,但是具体的写法会有所不同,在这里提到的/g,/i,/m在其他的地方也许就不能用了。

一,js正则标志/g,/i,/m说明

1,/g 表示该表达式将用来在输入字符串中查找所有可能的匹配,返回的结果可以是多个。如果不加/g最多只会匹配一个

2,/i  表示匹配的时候不区分大小写

3,/m 表示多行匹配,什么是多行匹配呢?就是匹配换行符两端的潜在匹配。影响正则中的^$符号


二,实例说明

1,/g的用法

<script type="text/javascript">   
str = "tankZHang (231144)"+   
"tank ying (155445)";   
res = str.match(/tank/);    //没有加/g   
alert(res);                 //显示一个tank   
  
res = str.match(/tank/g);   //加了/g   
alert(res);                 //显示为tank,tank   
<STRONG></script></STRONG>  


2,/i的用法


<script type="text/javascript">   
str = "tankZHang (231144)"+  "tank ying (155445)"; 
  
res = str.match(/zhang/);       
alert(res);                  //显示为null   
  
res = str.match(/zhang/i);   //加了/i   
alert(res);                  //显示为ZHang   
</script>  


3,/m的用法


<script type="text/javascript">   
var p = /$/mg;   
var s = '1\n2\n3\n4\n5\n6';   
alert(p.test(s));  //显示为true   
alert(RegExp.rightContext.replace(/\x0A/g, '\\a'));  //显示\a2\a3\a4\a5\a6   
alert(RegExp.leftContext);    //显示为竖的2345   
alert(RegExp.rightContext);   //显示为6   
  
var p = /$/g;   
var s = '1\n2\n3\n4\n5\n6';   
alert(p.test(s));  //显示为true   
alert(RegExp.rightContext.replace(/\x0A/g, '\\a'));  //什么都不显示   
alert(RegExp.leftContext);    //显示为竖的123456   
alert(RegExp.rightContext);   //什么都不显示   
  
var p = /^/mg;   
var s = '1\n2\n3\n4\n5\n6';   
alert(p.test(s));    //显示为true   
alert(RegExp.rightContext.replace(/\x0A/g, '\\a')); //显示为1\a2\a3\a4\a5\a6   
alert(RegExp.leftContext);     //显示为竖的12345   
alert(RegExp.rightContext);    //显示为6   
</script>    
  
//从上例中可以看出/m影响的^$的分割方式 

上面说的三个例子,/i,/g,/m分开来说的,可以排列组合使用的。个人觉得/m没有多大用处
YOLOv12改进专栏目录 | 本专栏持续更新500+篇内容 | 包含各种卷积、主干网络、各种注意力机制、检测头、损失函数、小目标检测改进、二次创新模块、独家创新等几百种创新点改进 《YOLOv12高效涨点改进专栏》提供500+创新改进方案,涵盖卷积、主干网络、注意力机制等模块优化,适用于检测、分割等任务。改进点来自顶会论文和个人经验,支持多种模型版本和任务场景。专栏包含详细教程、数据集增强、性能评估工具等,帮助科研人员快速实现模型优化和论文发表。提供完整运行项目和环境配置指导,适合计算机及相关专业研究人员使用,持续更新保障长期科研需求。 阅读详情

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