正则表达式

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"^The": 开头一定要有"The"字符串;
  "of despair$": 结尾一定要有"of despair" 的字符串
;

  那么
,
  "^abc$": 就是要求以abc开头和以abc结尾的字符串,实际上是只有abc匹配

  "notice": 匹配包含notice的字符串


  你可以看见如果你没有用我们提到的两个字符(最后一个例子),就是说 模式(正则表达式) 可以出现在被检验字符串的任何地方,你没有把他锁定到两边

   接着,说说 '*', '+',和 '?',

  他们用来表示一个字符可以出现的次数或者顺序. 他们分别表示:
  "zero or more"相当于{0,},
  "one or more"相当于
{1,},
  "zero or one."相当于{0,1}, 这里是一些例子
:

  "ab*": 和ab{0,}同义,匹配以a开头,后面可以接0个或者N个b组成的字符串("a", "ab", "abbb", 等
);
  "ab+": 和ab{1,}同义,同上条一样,但最少要有一个b存在 ("ab", "abbb", 等
.);
  "ab?":和ab{0,1}同义,可以没有或者只有一个
b;
  "a?b+$": 匹配以一个或者0个a再加上一个以上的b结尾的字符串.

   要点, '*', '+',和 '?'只管它前面那个字符.

  你也可以在大括号里面限制字符出现的个数,比如

  "ab{2}": 要求a后面一定要跟两个b(一个也不能少)
("abb");
  "ab{2,}": 要求a后面一定要有两个或者两个以上b(如"abb", "abbbb", 等
.);
  "ab{3,5}": 要求a后面可以有2-5个
b("abbb", "abbbb", or "abbbbb").

  现在我们把一定几个字符放到小括号里,比如:

  "a(bc)*": 匹配 a 后面跟0个或者一个"bc";
  "a(bc){1,5}": 一个到5个
"bc."

  还有一个字符 '│', 相当于OR 操作
:

  "hi│hello": 匹配含有"hi" 或者 "hello" 的 字符串
;
  "(b│cd)ef": 匹配含有 "bef" 或者 "cdef"的字符串
;
  "(a│b)*c": 匹配含有这样多个(包括0个)a或b,后面跟一个c 的字符串
;

  一个点('.')可以代表所有的单一字符,不包括"/n"

  如果,要匹配包括"/n"在内的所有单个字符,怎么办?
  对了,用'[/n.]'这种模式
.

  "a.[0-9]": 一个a加一个字符再加一个0到9的数字

  "^.{3}$": 三个任意字符结尾
.

  中括号括住的内容只匹配一个单一的字符


  "[ab]": 匹配单个的 a 或者 b ( 和 "a│b" 一样
);
  "[a-d]": 匹配'a' 到'd'的单个字符 (和"a│b│c│d" 还有 "[abcd]"效果一样); 一般我们都用[a-zA-Z]来指定字符为一个大小写英文

  "^[a-zA-Z]": 匹配以大小写字母开头的字符串
  "[0-9]%": 匹配含有 形如 x% 的字符串

  ",[a-zA-Z0-9]$": 匹配以逗号再加一个数字或字母结尾的字符串


  你也可以把你不想要得字符列在中括号里,你只需要在总括号里面使用'^' 作为开头 "%[^a-zA-Z]%" 匹配含有两个百分号里面有一个非字母的字符串
.

  要点:^用在中括号开头的时候,就表示排除括号里的字符

  为了PHP能够解释,你必须在这些字符面前后加'',并且将一些字符转义.

  不要忘记在中括号里面的字符是这条规路的例外—在中括号里面, 所有的特殊字符,包括(''), 都将失去他们的特殊性质 "[*/+?{}.]"匹配含有这些字符的字符串.

  还有,正如regx的手册告诉我们: "如果列表里含有 ']', 最好把它作为列表里的第一个字符(可能跟在'^'后面). 如果含有'-', 最好把它放在最前面或者最后面, or 或者一个范围的第二个结束点[a-d-0-9]中间的‘-’将有效.

  看了上面的例子,你对{n,m}应该理解了吧.要注意的是,n和m都不能为负整数,而且n总是小于m. 这样,才能 最少匹配n次且最多匹配m次. 如"p{1,5}"将匹配 "pvpppppp"中的前五个p

  下面说说以/开头的

  /b 书上说他是用来匹配一个单词边界,就是...比如've/b',可以匹配love里的ve而不匹配very里有ve

  /B 正好和上面的/b相反.例子我就不举了

  好,我们来做个应用:

  如何构建一个模式来匹配 货币数量 的输入

  构建一个匹配模式去检查输入的信息是否为一个表示money的数字。我们认为一个表示money的数量有四种方式: "10000.00" 和 "10,000.00",或者没有小数部分, "10000" and "10,000". 现在让我们开始构建这个匹配模式:

  ^[1-9][0-9]*$

  这是所变量必须以非0的数字开头.但这也意味着 单一的 "0" 也不能通过测试. 以下是解决的方法:
  ^(0│[1-9][0-9]*)$

  "只有0和不以0开头的数字与之匹配",我们也可以允许一个负号在数字之前:
  ^(0│-?[1-9][0-9]*)$

  这就是: "0 或者 一个以0开头 且可能 有一个负号在前面的数字." 好了,现在让我们别那么严谨,允许以0开头.现在让我们放弃负号 , 因为我们在表示钱币的时候并不需要用到. 我们现在指定 模式 用来匹配小数部分:
  ^[0-9]+(/.[0-9]+)?$

  这暗示匹配的字符串必须最少以一个阿拉伯数字开头. 但是注意,在上面模式中 "10." 是不匹配的, 只有 "10" 和 "10.2" 才可以. (你知道为什么吗)

  ^[0-9]+(/.[0-9]{2})?$

  我们上面指定小数点后面必须有两位小数.如果你认为这样太苛刻,你可以改成:
  ^[0-9]+(/.[0-9]{1,2})?$

  这将允许小数点后面有一到两个字符. 现在我们加上用来增加可读性的逗号(每隔三位), 我们可以这样表示:
  ^[0-9]{1,3}(,[0-9]{3})*(/.[0-9]{1,2})?$

  不要忘记 '+' 可以被 '*' 替代 如果你想允许空白字符串被输入话 (为什么?). 也不要忘记反斜杆 ’/’ 在PHP字符串中可能会出现错误 (很普遍的错误).

  现在,我们已经可以确认字符串了, 我们现在把所有逗号都去掉 str_replace(",", "", $money) 然后在把类型看成 double然后我们就可以通过他做数学计算了
.

  再来一个:

  构造检查email的正则表达式

  在一个完整的email地址中有三个部分:
  1. 用户名 (在 '@' 左边的一切
),
  2.'@'
,
  3. 服务器名(就是剩下那部分
).
  用户名可以含有大小写字母阿拉伯数字,句号 ('.'), 减号('-'), and 下划线 ('_'). 服务器名字也是符合这个规则,当然下划线除外
.

  现在, 用户名的开始和结束都不能是句点. 服务器也是这样. 还有你不能有两个连续的句点他们之间至少存在一个字符,好现在我们来看一下怎么为用户名写一个匹配模式
:

  ^[_a-zA-Z0-9-]+$

  现在还不能允许句号的存在. 我们把它加上:
  ^[_a-zA-Z0-9-]+(/.[_a-zA-Z0-9-]+)*$

  上面的意思就是说: "以至少一个规范字符(除了.)开头,后面跟着0个或者多个以点开始的字符串."

  简单化一点, 我们可以用 eregi()取代 ereg().eregi()对大小写不敏感, 我们就不需要指定两个范围 "a-z" 和 "A-Z" – 只需要指定一个就可以了:
  ^[_a-z0-9-]+(/.[_a-z0-9-]+)*$

  后面的服务器名字也是一样,但要去掉下划线:
  ^[a-z0-9-]+(/.[a-z0-9-]+)*$

  好. 现在只需要用”@”把两部分连接:
  
^[_a-z0-9-]+(/.[_a-z0-9-]+)*@[a-z0-9-]+(/.[a-z0-9-]+)*$

  这就是完整的email认证匹配模式了,只需要调用

  
eregi(‘^[_a-z0-9-]+(/.[_a-z0-9-]+)*@[a-z0-9-]+(/.[a-z0-9-]+)*$ ’,$eamil)
  就可以得到是否为email了

  正则表达式的其他用法

  提取字符串
  ereg() and eregi() 有一个特性是允许用户通过正则表达式去提取字符串的一部分,比如说,我们想从 path/URL 提取文件名 – 下面的代码就是你需要
:
  
ereg("([^///]*)$", $pathOrUrl, $regs);
  echo $regs[1];

  高级的代换
  ereg_replace() 和 eregi_replace()也是非常有用的: 假如我们想把所有的间隔负号都替换成逗号
:
  ereg_replace("[ /n/r/t]+", ",", trim($str));

  最后,我把另一串检查EMAIL的正则表达式让看文章的你来分析一下.
  "^[-!#$%&/'*+//./0-9=?A-Z^_`a-z{|}~]+'.'@'.'[

 

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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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