[c.y.j]正则

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#正则

博客提供了一个链接 http://martinwuje.iteye.com/blog/1880841 ，原标签为正则，推测该链接内容可能与正则相关。
http://martinwuje.iteye.com/blog/1880841
JS中的正则表达式
前端开发,HTML5,css3,JavaScript,node.js,vue
11-14 5906
正则就是一种规则的的表达式,书写一段规则,用于匹配一段字符串是否符合规则创建正则表达式创建正则表达式有两种方式:1.字面量的形式2.内置构造函数的形式 * 1. 字面量的形式 const reg = / abc / * 2. 内置构造函数的形式 const reg1 = new RegExp('abc') console . log(reg) // /abc/ console . log(reg1) // /abc/ *1.
PyTorch学习—17.正则化之weight_decay与dropout
柳杰的博客
08-17 3050
文章目录一、正则化与偏差-方差分解二、pytorch中的L2正则项—weight decay（权值衰减） 一、正则化与偏差-方差分解   正则化方法是机器学习（深度学习）中重要的方法，它目的在于减小方差。下面借助周志华老师西瓜书中的对于方差、偏差的定义来进行理解。   泛化误差可分解为：偏差、方差与噪声之和。 偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，即刻画了学习算法本身的拟合能力 方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化，即刻画了数据扰动所造成的影响 噪声则表达了在当前任务上任何学
史上最全的正则表达式-匹配中英文、字母和数字
ViMan1204的博客
03-27 1万+
前言 在做项目的过程中，使用正则表达式来匹配一段文本中的特定种类字符，是比较常用的一种方式，下面是对常用的正则匹配做了一个归纳整理。 部分匹配 匹配中文:[\u4e00-\u9fa5] 英文字母:[a-zA-Z] 数字:[0-9] 匹配中文，英文字母和数字及_:^[\u4e00-\u9fa5_a-zA-Z0-9]+$ 同时判断输入长度：[\u4e00-\u9fa5_a-zA-Z0-9_]{4,10...
正则表达式大全
J_J_Q的博客
03-20 322
匹配中文字符的正则表达式： [\u4e00-\u9fa5] 　　评注：匹配中文还真是个头疼的事，有了这个表达式就好办了 　　匹配双字节字符(包括汉字在内)：[^x00-xff] 　　评注：可以用来计算字符串的长度（一个双字节字符长度计2，ASCII字符计1） 　　匹配空白行的正则表达式：ns*r 　　评注：可以用来删除空白行 　　匹配HTML标记的正则表达式：]
一篇文章搞定js正则表达式
蜗牛~~
03-24 1442
2[0-4]\d+ 第二种开头是2，第二位是0-4，那第三位可以取0-9之间任意的数用\d代替。解析：因为十六进制都是a-f之间的值，包含大小写，并且是6位，接着我们用\b来表示单词的结尾。[01]\d\d 第三种开头是0或者1，那第二位和第三位可以取0-9的任意数，都用\d代替。原因是因为句点符号会匹配尽可能多的字符，所以我们加上问号，问号代表出现0次或者1次，此时我们看到还匹配出一个错误的ip，因为ip都是0-255的数字。注意：我们上面讲的都是匹配的单个字符，想匹配多个字符怎么办？
【C++ - 2】C/C++关键字之static
藏经阁 | 玄苦
05-24 1767
static是静态的意思 C语言中static的作用 1. 在函数体内，静态变量具有“记忆”的功能，即在函数体内部一个被声明为静态的变量在函数的调用过程中值是不变的，初始化只会被执行一次 2. static全局变量和全局函数只能被本程序的函数所使用，不能被其它文件使用。一般的全局变量和全局函数可以被项目其它文件所使用 3. static变量，不论是全局static变量还是static局部变...
NYOJ一笔画
cquzhengdayday的博客
08-31 564
题目来源一笔画问题 时间限制：3000 ms | 内存限制：65535 KB 难度：4 描述 zyc从小就比较喜欢玩一些小游戏，其中就包括画一笔画，他想请你帮他写一个程序，判断一个图是否能够用一笔画下来。规定，所有的边都只能画一次，不能重复画。输入 第一行只有一个正整数N(N<=10)表示测试数据的组数。 每组测试数据的第一行有两个正整数P,Q(P<=1000,Q<=2000)，分别表示这个画中
8.正则表达式1
08-03
- 列表推导式 `[i==j for i,j in zip(x,y)]` 会检查对应位置的字符是否相等，对于给定的`x`和`y`，结果是 `[True, False, False, True]`。 7. **内置函数应用**： - `min()` 函数用于找到最小值，当应用于字符串...
Java正则表达式详解.pdf
08-09
接下来，使用`Pattern`的`split`方法将字符串`"a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z"`按照匹配的正则表达式分割成两部分，并输出结果。 #### 四、总结 Java中的正则表达式通过`java.util.regex`...
神经翻译笔记4扩展b. RNN的正则化方法
Timson的NLP笔记本
03-12 1436
文章目录神经翻译笔记4扩展b. RNN的正规化方法对dropout的扩展层归一化参考文献 神经翻译笔记4扩展b. RNN的正规化方法 本系列笔记前文介绍了若干神经网络常用的泛化方法，本文将延续这一话题，介绍若干适用于RNN的泛化/正规化方法 对dropout的扩展 层归一化 [Ba2016]认为批归一化（BN）虽然原理简洁能有效提升收敛速度，但是很难适用于RNN上。因为RNN的输入是变长的，因此需...
jwHash：C的简单哈希表实现
02-20
C的简单哈希表实现。 我只想要一个简单直接的哈希表实现，就可以在任何平台上将其放入基于C的项目中。 我以前没有实现过其中一种，因此它可能太幼稚了，但看起来确实工作得很好。 注意：在HN上公开并看到其他哈希实现之后，我计划将代码重组为基于宏的样式，这样可以减少重复。 特征 您可以创建一个哈希表，并添加字符串，长整数，双精度值和指向该哈希表的指针，并以字符串或长整数为键。 您可以通过get函数检索字符串，长整数，双精度数和指针。 复制保存在哈希表中的所有字符串，并在检索时返回字符串的副本。 我在散列存储桶上添加了锁定，这只会对性能产生较小的影响，并允许安全地检索和存储键值对。 表现似乎还不错。 通过字符串键保存1,000,000个int值大约需要0.28秒，并且多线程性能随处理器数量的增加而非常接近。 建立和使用 在文件夹中键入make以生成代码。 键入./test以运行演示。
冒泡排序：C语言实现
J.R.Leonardo的博客
12-11 1706
冒泡排序是最简单的排序方法，理解起来较易。虽然它步骤较多，不是最快的，但它最基本。 原理：从左到右，相邻元素比较，每比较一轮，就找到序列中最大/ 最小的一个，此数就从序列最右边“冒出来”。 /* 使用冒泡排序，从大到小排 */ #include <stdio.h> int main(void) { int a[] = {900,2,5,456,48,15,23...
whlie的应用
JVLinBai的博客
12-13 4129
package shanghai; import java.util.Scanner; public class chongjiii { public static void main(String[] args) { Scanner name =new Scanner(System.in); String ac; String ac1; System.out.println(“合格了吗?(y/n)”); ac=name.next(); while(!“y”.equals(ac)) { System.out
jvm高级相关知识
u011533553的博客
11-08 1万+
二、字节码与类的加载篇 ​ (18-21章) 1、Class文件结构 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-SBGP4iXi-1636367653208)(D:\学习\吃饭的家伙\java\images\JVM中篇图示\中篇_第1章：JVM架构-简图.jpg)] [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-uRyjyCxW-1636367653215)(D:\学习\吃饭的家伙\java\images\JVM中篇图示\中篇_第1章：JV
十六进制字节转换为十进制可读列表
qq_46036099的博客
04-12 1万+
有这样一串从socket套接字里传过来的十六进制字节： a = b’\x05\x06\x07\x08HR\x00\x00\x00\x00\xb4’。 将它转变为可读的列表只需要list(a)即可，因为bytes objects actually behave like immutable sequences of integer（字节对象实际上表现为整数的不可变序列）。参考资料：https://www.cnpython.com/qa/624438 ...
java的while与c,带有While循环的C Switch语句
weixin_28807529的博客
03-22 254
我有一个系统，用户可以根据需要输入尽可能多的输入并进行一些计算 .以下是实现此任务的主循环：int main() {char op;while(op != 'x'){cout << "Please select: " << endl;cout << "1 ---> A" << endl;cout << "2 ---> B" &...
2021-10-20
csdn_jwdlh的博客
10-20 4990
常用标签——inputinput——typetype=“text”：创建单行文本输入框type=“password”：密码输入框type=“radio”：单选按钮type=“checkbox”：复选框type=“button”：普通按钮type=“submit”：提交按钮type=“reset”：重置按钮type=“image”：图像按钮type=“file”：文件域HTML5新增input type属性type=“url”：输入URL字段type=“tel”：输入电话号码type=“search”：搜索t
在java中调用c语言——JNI入门
whl_learn_and_share的博客
04-27 2101
本文章非原创，多数内容参考以下两篇博客，感谢。由于我在实践中遇到一些问题，所以打算做一些补充，重新写一篇更完整的JNI入门文章。 使用JNI进行Java与C/C++语言混合编程(1)--在Java中调用C/C++本地库 Java语言与C语言混合编程(1)--Java native 关键字 一、编写java文件：创建native method 简单地讲，一个 native M
C语言IO函数总结
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一.只用于标准输入(stdin)和标准输出(stdout)的函数 1.getchar putchar 2.gets puts gets：从标准输入读字符。直到出现换行符或读到文件结尾为止。不会检测空间是否足够，会造成空间越界。 puts：向标准输出设备输出一个字符串，会自动添加换行符。 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include&lt;stdio.h...
正则项
最新发布
04-28
### 正则项的概念及其在机器学习中的作用 正则项是一种用于优化目标函数的技术，在机器学习中被广泛应用于减少模型的过拟合风险。其核心思想是对模型参数施加额外的约束条件，从而使得模型更加平滑并具有更好的泛化能力。 #### 1. 正则项的基本定义 正则项通常是加入到损失函数中的一个附加部分，用来惩罚较大的权重值。这种惩罚机制可以通过不同的形式实现，其中最常见的是 L2 和 L1 正则化[^3]。对于 L2 正则化而言，它的表达式为： \[ R(\theta) = \frac{\lambda}{2n} \sum_{j=1}^{n} (\theta_j)^2 \] 这里 \( \lambda \) 是正则化强度超参数，\( n \) 表示训练样本数量，而 \( \theta_j \) 则表示第 \( j \) 个模型参数。通过引入这一项，我们可以有效地控制模型复杂度，降低过拟合的可能性。 #### 2. 正则化的具体用法 当构建一个带有正则化的线性回归或者逻辑回归模型时，最终的目标是最小化如下所示的新成本函数: \[ J(\theta) = C_0 + R(\theta) \] 其中 \( C_0 \) 表示未经过任何调整的基础成本函数, 而 \( R(\theta) \) 即为我们之前提到过的正则项。例如在线性回归的情况下，基础成本函数可能是均方误差(MSE)，即: \[ C_0 = \frac{1}{2m}\sum_{i=1}^{m}(h_\theta(x^{(i)}) - y^{(i)})^2 \] 综合起来看，完整的带L2正则化的线性回归的成本函数变为: ```python def cost_function(theta, X, y, lambda_param): m = len(y) predictions = np.dot(X, theta) error = predictions - y mse_term = (1 / (2 * m)) * np.sum(error ** 2) regularization_term = (lambda_param / (2 * m)) * np.sum(theta[1:] ** 2) return mse_term + regularization_term ``` 注意在这个例子里面，`theta[1:]` 的原因是因为我们一般不对偏置项（bias term）做正则处理[^4]。 #### 3. 实现细节与注意事项 - 在实际操作过程中，选择合适的 \( \lambda \) 值至关重要。如果该值太低，则可能无法达到预期效果；反之过高又可能导致欠拟合问题。 - 可以利用交叉验证技术来寻找最佳的 \( \lambda \)[^2]。
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