php正则表达式实例

深度学习简介(框架) 深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法,它通过模拟人脑的工作原理来解决复杂的数据模式识别问题。这种方法在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的进展。深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的学习算法,特别是那些具有多层(深层)结构的网络。这些深度神经网络能够学习数据的高级特征和模式。深度学习作为人工智能的关键驱动技术,已经在多个领域展现出其强大的能力。随着研究的深入和技术的发展,深度学习将继续推动人工智能的边界向前发展。 阅读详情
发布:seasun   来源:网络   阅读:31  【大 中 小】

收集了10个php正则表达式实例,希望对大家学习正则有所帮助。

1. 根据购物车中的商品Item ID,准确判断客人的原装机型号。
 

复制代码 代码如下:
<?php
$title = "Replacement Canon BP-511 Camcorder Battery [Item ID:3-236-523]";
if( eregi("([Item ID:)([0-9]+)-([0-9]+)-([0-9]+)(])",$title,$arr) ){
    echo "<pre>";
    print_r($arr);
    echo "</pre>";
}
?>

 

2. 匹配日期
 

复制代码 代码如下:
<?php
// 分隔符可以是斜线,点,或横线
$date = "04/30/1973";
list($month, $day, $year) = split ('[/.-]', $date); // 漏洞: 04/30-1973也能匹配得上
echo "Month: $month; Day: $day; Year: $year<br />n";
?>

 

3. 搜索单词 web
 

复制代码 代码如下:
<?php
if (preg_match ("/bwebb/i", "PHP is the website scripting language of choice.")) {
    print "A match was found.";
} else {
    print "A match was not found.";
}
?>

 

4. 从url 中取出域名
 

复制代码 代码如下:
<?php
// 从 URL 中取得主机名
//by http://www.jbxue.com

preg_match("/^(http://)?([^/]+)/i",
    "http://www.php.net/index.html", $matches);
$host = $matches[2];
// 从主机名中取得后面两段
preg_match("/[^./]+.[^./]+$/", $host, $matches);
echo "domain name is: {$matches[0]}n";
// 本例执行后将输出: domain name is: php.net
?>

 

5. 你知道下面的程序输出什么?
 

复制代码 代码如下:
<?php
preg_match_all ("|<[^>]+>(.*)</[^>]+>|U",
    "<b>example: </b><div align=left>this is a test</div>",
    $out, PREG_PATTERN_ORDER); // 注意PREG_PATTERN_ORDER和PREG_SET_ORDER的区别
print $out[0][0].", ".$out[0][1]."n";
print $out[1][0].", ".$out[1][1]."n";
echo "<pre>";
print_r($out);
?>

 

6. 功能: 转义正则表达式字符
 

复制代码 代码如下:
<?php
$keywords = "$40 for a g3/400";
$keywords = preg_quote ($keywords, "/");
echo $keywords; // returns $40 for a g3/400
?>

7. 看人家如何用 preg_quote() 函数实现高亮显示
复制代码 代码如下:
<?php
// 本例中,preg_quote($word) 用来使星号不在正则表达式中
// 具有特殊含义。
$textbody = "This book is *very* difficult to find.";
$word = "*very*";
$textbody = preg_replace ("/".preg_quote($word)."/",
                          "<b>".$word."</b>",
                          $textbody);
echo $textbody;
?>

 

8. 用回调函数执行正则表达式的搜索和替换
 

复制代码 代码如下:
<?php
  // 此文本是用于 2002 年的,
  // 现在想使其能用于 2003 年
  $text = "April fools day is 04/01/2002n";
  $text.= "Last christmas was 12/24/2001n";
  // 回调函数
  function next_year($matches) {
    // 通常:$matches[0] 是完整的匹配项
    // $matches[1] 是第一个括号中的子模式的匹配项
    // 以此类推
    return $matches[1].($matches[2]+1);
  }
  echo preg_replace_callback(
              "|(d{2}/d{2}/)(d{4})|",
              "next_year",
              $text);
  // 结果为:
  // April fools day is 04/01/2003
  // Last christmas was 12/24/2002
?>

 

9. 在 preg_replace() 中使用索引数组
 

复制代码 代码如下:
<?php
$string = "The quick brown fox jumped over the lazy dog.";
$patterns[0] = "/quick/";
$patterns[1] = "/brown/";
$patterns[2] = "/fox/";
$replacements[2] = "bear";
$replacements[1] = "black";
$replacements[0] = "slow";
print preg_replace($patterns, $replacements, $string);
/* Output
    ======
The bear black slow jumped over the lazy dog.
*/
/* By ksorting patterns and replacements,
    we should get what we wanted. */
ksort($patterns);
ksort($replacements);
print preg_replace($patterns, $replacements, $string);
/* Output
    ======
The slow black bear jumped over the lazy dog.
*/
?>

 

10. 将 HTML 转换成文本

复制代码 代码如下:
<?php
// $document 应包含一个 HTML 文档。
// 本例将去掉 HTML 标记,# 代码
// 和空白字符。还会将一些通用的
// HTML 实体转换成相应的文本。
$search = array ("'<script[^>]*?>.*?</script>'si", // 去掉 #
                 "'<[/!]*?[^<>]*?>'si", // 去掉 HTML 标记
                 "'([rn])[s]+'", // 去掉空白字符
                 "'&(quot|#34);'i", // 替换 HTML 实体
                 "'&(amp|#38);'i",
                 "'&(lt|#60);'i",
                 "'&(gt|#62);'i",
                 "'&(nbsp|#160);'i",
                 "'&(iexcl|#161);'i",
                 "'&(cent|#162);'i",
                 "'&(pound|#163);'i",
                 "'&(copy|#169);'i",
                 "'&#(d+);'e"); // 作为 PHP 代码运行
$replace = array ("",
                  "",
                  "1",
                  """,
                  "&",
                  "<",
                  ">",
                  " ",
                   chr(161),
                   chr(162),
                   chr(163),
                   chr(169),
                  "chr(1)");
$text = preg_replace ($search, $replace, $document);
?>
本文出处参考:http://www.jbxue.com/article/640.html
STK之Commu模块之三仿真卫星通信链路参数计算 考虑上述衰减的影响,可以得到卫星接收机输入端的载波功 [C] = [PT] +[GT] +[GR] -[L] -[L1] -[L2] ( 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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