最全的常用正则表达式大全——包括校验数字、字符、一些特殊的需求等等


本文出处: http://www.cnblogs.com/zxin/ (作者:zxin)


     很多不太懂正则的朋友,在遇到需要用正则校验数据时,往往是在网上去找很久,结果找来的还是不很符合要求。所以我最近把开发中常用的一些正则表达式整理了一下,在这里分享一下。给自己留个底,也给朋友们做个参考。


一、校验数字的表达式

 1 数字:^[0-9]*$
 2 n位的数字:^\d{n}$
 3 至少n位的数字:^\d{n,}$
 4 m-n位的数字:^\d{m,n}$
 5 零和非零开头的数字:^(0|[1-9][0-9]*)$
 6 非零开头的最多带两位小数的数字:^([1-9][0-9]*)+(.[0-9]{1,2})?$
 7 带1-2位小数的正数或负数:^(\-)?\d+(\.\d{1,2})?$
 8 正数、负数、和小数:^(\-|\+)?\d+(\.\d+)?$
 9 有两位小数的正实数:^[0-9]+(.[0-9]{2})?$
10 有1~3位小数的正实数:^[0-9]+(.[0-9]{1,3})?$
11 非零的正整数:^[1-9]\d*$ 或 ^([1-9][0-9]*){1,3}$ 或 ^\+?[1-9][0-9]*$
12 非零的负整数:^\-[1-9][]0-9"*$ 或 ^-[1-9]\d*$
13 非负整数:^\d+$ 或 ^[1-9]\d*|0$
14 非正整数:^-[1-9]\d*|0$ 或 ^((-\d+)|(0+))$
15 非负浮点数:^\d+(\.\d+)?$ 或 ^[1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*|0?\.0+|0$
16 非正浮点数:^((-\d+(\.\d+)?)|(0+(\.0+)?))$ 或 ^(-([1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*))|0?\.0+|0$
17 正浮点数:^[1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*$ 或 ^(([0-9]+\.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*\.[0-9]+)|([0-9]*[1-9][0-9]*))$
18 负浮点数:^-([1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*)$ 或 ^(-(([0-9]+\.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*\.[0-9]+)|([0-9]*[1-9][0-9]*)))$
19 浮点数:^(-?\d+)(\.\d+)?$ 或 ^-?([1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*|0?\.0+|0)$

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二、校验字符的表达式


 1 汉字:^[\u4e00-\u9fa5]{0,}$
 2 英文和数字:^[A-Za-z0-9]+$ 或 ^[A-Za-z0-9]{4,40}$
 3 长度为3-20的所有字符:^.{3,20}$
 4 由26个英文字母组成的字符串:^[A-Za-z]+$
 5 由26个大写英文字母组成的字符串:^[A-Z]+$
 6 由26个小写英文字母组成的字符串:^[a-z]+$
 7 由数字和26个英文字母组成的字符串:^[A-Za-z0-9]+$
 8 由数字、26个英文字母或者下划线组成的字符串:^\w+$ 或 ^\w{3,20}$
 9 中文、英文、数字包括下划线:^[\u4E00-\u9FA5A-Za-z0-9_]+$
10 中文、英文、数字但不包括下划线等符号:^[\u4E00-\u9FA5A-Za-z0-9]+$ 或 ^[\u4E00-\u9FA5A-Za-z0-9]{2,20}$
11 可以输入含有^%&',;=?$\"等字符:[^%&',;=?$\x22]+
12 禁止输入含有~的字符:[^~\x22]+

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三、特殊需求表达式

 1 Email地址:^\w+([-+.]\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*$
 2 域名:[a-zA-Z0-9][-a-zA-Z0-9]{0,62}(/.[a-zA-Z0-9][-a-zA-Z0-9]{0,62})+/.?
 3 InternetURL:[a-zA-z]+://[^\s]* 或 ^http://([\w-]+\.)+[\w-]+(/[\w-./?%&=]*)?$
 4 手机号码:^(13[0-9]|14[5|7]|15[0|1|2|3|5|6|7|8|9]|18[0|1|2|3|5|6|7|8|9])\d{8}$
 5 电话号码("XXX-XXXXXXX"、"XXXX-XXXXXXXX"、"XXX-XXXXXXX"、"XXX-XXXXXXXX"、"XXXXXXX"和"XXXXXXXX):^(\(\d{3,4}-)|\d{3.4}-)?\d{7,8}$ 
 6 国内电话号码(0511-4405222、021-87888822):\d{3}-\d{8}|\d{4}-\d{7}
 7 身份证号(15位、18位数字):^\d{15}|\d{18}$
 8 短身份证号码(数字、字母x结尾):^([0-9]){7,18}(x|X)?$ 或 ^\d{8,18}|[0-9x]{8,18}|[0-9X]{8,18}?$
 9 帐号是否合法(字母开头,允许5-16字节,允许字母数字下划线):^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]{4,15}$
10 密码(以字母开头,长度在6~18之间,只能包含字母、数字和下划线):^[a-zA-Z]\w{5,17}$
11 强密码(必须包含大小写字母和数字的组合,不能使用特殊字符,长度在8-10之间):^(?=.*\d)(?=.*[a-z])(?=.*[A-Z]).{8,10}$  
12 日期格式:^\d{4}-\d{1,2}-\d{1,2}
13 一年的12个月(01~09和1~12):^(0?[1-9]|1[0-2])$
14 一个月的31天(01~09和1~31):^((0?[1-9])|((1|2)[0-9])|30|31)$ 
15 钱的输入格式:
16    1.有四种钱的表示形式我们可以接受:"10000.00" 和 "10,000.00", 和没有 "分" 的 "10000" 和 "10,000":^[1-9][0-9]*$ 
17    2.这表示任意一个不以0开头的数字,但是,这也意味着一个字符"0"不通过,所以我们采用下面的形式:^(0|[1-9][0-9]*)$ 
18    3.一个0或者一个不以0开头的数字.我们还可以允许开头有一个负号:^(0|-?[1-9][0-9]*)$ 
19    4.这表示一个0或者一个可能为负的开头不为0的数字.让用户以0开头好了.把负号的也去掉,因为钱总不能是负的吧.下面我们要加的是说明可能的小数部分:^[0-9]+(.[0-9]+)?$ 
20    5.必须说明的是,小数点后面至少应该有1位数,所以"10."是不通过的,但是 "10" 和 "10.2" 是通过的:^[0-9]+(.[0-9]{2})?$ 
21    6.这样我们规定小数点后面必须有两位,如果你认为太苛刻了,可以这样:^[0-9]+(.[0-9]{1,2})?$ 
22    7.这样就允许用户只写一位小数.下面我们该考虑数字中的逗号了,我们可以这样:^[0-9]{1,3}(,[0-9]{3})*(.[0-9]{1,2})?$ 
23    8.1到3个数字,后面跟着任意个 逗号+3个数字,逗号成为可选,而不是必须:^([0-9]+|[0-9]{1,3}(,[0-9]{3})*)(.[0-9]{1,2})?$ 
24    备注:这就是最终结果了,别忘了"+"可以用"*"替代如果你觉得空字符串也可以接受的话(奇怪,为什么?)最后,别忘了在用函数时去掉去掉那个反斜杠,一般的错误都在这里
25 xml文件:^([a-zA-Z]+-?)+[a-zA-Z0-9]+\\.[x|X][m|M][l|L]$
26 中文字符的正则表达式:[\u4e00-\u9fa5]
27 双字节字符:[^\x00-\xff]    (包括汉字在内,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))
28 空白行的正则表达式:\n\s*\r    (可以用来删除空白行)
29 HTML标记的正则表达式:<(\S*?)[^>]*>.*?</\1>|<.*? />    (网上流传的版本太糟糕,上面这个也仅仅能部分,对于复杂的嵌套标记依旧无能为力)
30 首尾空白字符的正则表达式:^\s*|\s*$或(^\s*)|(\s*$)    (可以用来删除行首行尾的空白字符(包括空格、制表符、换页符等等),非常有用的表达式)
31 腾讯QQ号:[1-9][0-9]{4,}    (腾讯QQ号从10000开始)
32 中国邮政编码:[1-9]\d{5}(?!\d)    (中国邮政编码为6位数字)
33 IP地址:\d+\.\d+\.\d+\.\d+    (提取IP地址时有用)
34 IP地址:((?:(?:25[0-5]|2[0-4]\\d|[01]?\\d?\\d)\\.){3}(?:25[0-5]|2[0-4]\\d|[01]?\\d?\\d))    (由@飞龙三少 提供,感谢共享)本文出处:http://www.cnblogs.com/zxin/archive/2013/01/26/2877765.html(作者:zxin,zxin.cnblogs.com)
训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 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!
内容概要:本文介绍了一种基于CEEMDAN-BiLSTM的中短期天气预测模型,通过将完全集合经验模态分解自适应噪声(CEEMDAN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)相结合,实现对复杂气象时间序列的高精度预测。首先利用CEEMDAN对原始气象数据进行多尺度分解,获得多个本征模态函数(IMF)分量和残差,有效解决模式混叠与噪声干扰问题;随后对各IMF分量分别构建BiLSTM模型进行独立预测,充分发挥其对前后时序依赖的建模能力;最后通过集成重构输出最终预测结果。文中还包含了数据预处理、特征提取、模型评估与可视化等完整流程,并提供了MATLAB实现的部分代码示例。该方法显著提升了天气预测的准确性与鲁棒性,适用于多类气象要素的中短期趋势预测。; 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,从事气象、环境、能源等领域研究或工程应用的研发人员、高校研究生及数据科学家。; 使用场景及目标:①应用于温度、风速、降水等气象变量的中短期精准预测;②解决传统模型在非线性、多尺度气象信号建模中的局限性;③构建智能气象预测系统,服务于电力调度、灾害预警、智慧农业等实际业务场景。; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,深入理解CEEMDAN分解机制与BiLSTM建模细节,重点关注数据预处理、模型参数调优与结果集成策略,同时可扩展至多变量联合预测以提升应用价值。
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