35、正则表达式:高效匹配与优化技巧

正则表达式:高效匹配与优化技巧

1. 占有型量词与原子分组

在正则表达式中,占有型量词 !(˙˙˙;˙˙˙)++ 在匹配完成后不会留下任何状态。而原子分组 !(?>˙˙˙;˙˙˙)+ 只是消除每个可选分支以及分支选择本身留下的状态。由于星号在原子分组之外,它不受原子分组的影响,仍然会留下所有 “可以尝试跳过此次匹配” 的状态,这意味着单个匹配仍可通过回溯撤销。为了消除外部量词的状态,我们需要在外层再添加一组原子分组,所以需要使用 !(?>(˙˙˙;˙˙˙)+) 来模拟占有型量词 !(˙˙˙;˙˙˙)++

虽然 !(˙˙˙;˙˙˙)++ !(?>˙˙˙;˙˙˙)+ 都有助于解决无限匹配的问题,但它们丢弃状态的时机和方式有所不同。

2. 展开正则表达式的示例
2.1 展开 “多字符” 引号匹配

原始的匹配示例如下:

<B> 
# Match the opening <B>
(
# Now, as many of the following as possible . . .
(?! < /? B> )
# If not <B>, and not </B> . . .
.
# . . . any character is okay
)+
# (now greedy)
</B> 
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环境下深度学习模的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模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。
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