几个小正则

本文介绍了一种使用正则表达式解析URL的方法,并展示了如何通过JavaScript实现数字、日期的格式化。此外还提供了电子邮件验证的正则表达式示例。

//url解析
var url = 'http://weibo.com/u/1130985012/home?wvr=5#123456';
var re = /^(?:([a-zA-z]+):)?(\/{0,3})([0-9.\-a-zA-z]+)(?::(\d+))?(?:\/([^?#]*))?(?:\?([^#]*))?(?:#(.*))?$/;
var result = re.exec(url)
console.log(result)
var names = ['url','protocol','slash','host','port','path','query','hash']
for(var i=0;i<names.length;i++){
console.log(names[i]+':'+result[i])
}


//数字格式化
str.replace(/(\d{1,3})(?=(\d{3})+(?:$|\.))/g, "$1,")

//日期格式化
v.replace(/^(\d{4})(\d{2})(\d{2})(\d{2})(\d{2})(\d{2})$/,'$1/$2/$3 $4:$5:$6')

//email
/^(\w)+(\.\w+)*@(\w)+((\.\w{2,3}){1,3})$/;
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型的训练与应用,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、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过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与实践者。; 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环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与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、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,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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