14、正则表达式的字符编码与匹配模式详解

正则表达式的字符编码与匹配模式详解

1. 字符编码基础

1.1 ASCII与ISO - 8859 - 1

ASCII编码仅为字节所能表示值的一半定义了字符。而ISO - 8859 - 1编码(通常称为“Latin - 1”)用带重音的字符和特殊符号填补了空白,使更多语言能够使用该编码。例如,在Latin - 1编码中,十进制值为234的字节被解释为ê,而在ASCII中该值是未定义的。

当我们希望程序按照特定编码处理一组字节时,关键问题在于程序是否真的能这样做。比如,有四个字节值分别为234、116、101和115,我们希望将其视为Latin - 1编码(代表法语单词“êtes”),那么正则表达式!ˆ\w+$”或!ˆ\b”能否匹配呢?这取决于程序的\w和\b是否将这些字节视为Latin - 1字符。

1.2 编码支持的丰富性

在处理特定编码时,需要考虑以下几个重要问题:
- 程序是否理解该编码?
- 程序如何识别数据采用了该编码?
- 正则表达式对该编码的支持程度如何?

编码支持的丰富性涉及以下几个重要方面:
- 多字节编码的字符是否能被正确识别?像点号(.)和[ˆx]这样的表达式是匹配单个字符还是单个字节?
- \w、\d、\s、\b等元字符是否能正确理解编码中的所有字符?例如,即使知道ê是一个字母,\w和\b是否会将其视为字母?
- 程序是否会扩展字符类范围的解释?例如,[a - z]是否能匹配ê?
- 大小写不敏感匹配是否适用于所有字符?例如,ê和Ê是否被视为相等?

有时候情况并非如表面那么简单。例如,Sun的java.

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值