常用的正则表达式大全

常用正则表达式大全

常用正则表达式大全!(例如:匹配中文、匹配html)

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:<(S*?)[^>]>.?|<.*? />
  评注:网上流传的版本太糟糕,上面这个也仅仅能匹配部分,对于复杂的嵌套标记依旧无能为力
  匹配首尾空白字符的正则表达式:^s*|s*$
  评注: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
  匹配Email地址的正则表达式:w+([-+.]w+)@w+([-.]w+).w+([-.]w+)*
  评注:表单验证时很实用
  匹配网址URL的正则表达式:[a-zA-z]+://[^s]*
  评注:网上流传的版本功能很有限,上面这个基本可以满足需求
  匹配帐号是否合法(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}   d3d8|d4d7  0511440522202187888822  QQ[19][09]4,  QQ10000  [19]d5(?!d)  6  d15|d18  1518  ipd+.d+.d+.d+  ip     [ 19]d      //匹配正整数
  ^-[1-9]d* //    ?[19]d     //匹配整数
  ^[1-9]d*|0 //+0    [19]d|0     //匹配非正整数(负整数 + 0)
  ^[1-9]d*.d*|0.d*[1-9]d* //    ([19]d.d|0.d[19]d)    //匹配负浮点数
  ^-?([1-9]d*.d*|0.d*[1-9]d*|0?.0+|0) //   [ 19]d.d|0.d[19]d|0?.0+|0     //匹配非负浮点数(正浮点数 + 0)
  ^(-([1-9]d*.d*|0.d*[1-9]d*))|0?.0+|0 //+0       [ AZaz]+    //匹配由26个英文字母组成的字符串
  ^[A-Z]+ //26   [ az]+    //匹配由26个英文字母的小写组成的字符串
  ^[A-Za-z0-9]+ //26   w +    //匹配由数字、26个英文字母或者下划线组成的字符串
  在使用RegularExpressionValidator验证控件时的验证功能及其验证表达式介绍如下:
  只能输入数字:“^[0-9]*   n d n 
  只能输入至少n位数字:“^d{n,}   mn d m,n 
  只能输入零和非零开头的数字:“^(0|[1-9][0-9]*)    [ 09]+(.[09]2)? 
  只能输入有1-3位小数的正实数:“^[0-9]+(.[0-9]{1,3})?    + ?[19][09] 
  只能输入非零的负整数:“^-[1-9][0-9]*   3 . 3 
  只能输入由26个英文字母组成的字符串:“^[A-Za-z]+   26 [ AZ]+ 
  只能输入由26个小写英文字母组成的字符串:“^[a-z]+   26 [ AZaz09]+ 
  只能输入由数字、26个英文字母或者下划线组成的字符串:“^w+   : [ azAZ]w5,17  ”正确格式为:以字母开头,长度在6-18之间,
  只能包含字符、数字和下划线。
  验证是否含有^%&”,;=?"等字符:“[^%&'',;=?x22]+”
  只能输入汉字:“^[u4e00-u9fa5],{0,}$”
  验证Email地址:“^w+[-+.]w+)@w+([-.]w+).w+([-.]w+)*$”
  验证InternetURL:“^http://([w-]+.)+[w-]+(/[w-./?%&=]*)?    ( (d3,4)|d3,4)?d7,8 
  正确格式为:“XXXX-XXXXXXX”,“XXXX-XXXXXXXX”,“XXX-XXXXXXX”,
  “XXX-XXXXXXXX”,“XXXXXXX”,“XXXXXXXX”。
  验证身份证号(15位或18位数字):“^d{15}|d{}18   12 ( 0?[19]|1[02])  ”正确格式为:“01”-“09”和“1”“12”
  验证一个月的31天:“^((0?[1-9])|((1|2)[0-9])|30|31)$”
  正确格式为:“01”“09”和“1”“31”。
  匹配中文字符的正则表达式: [u4e00-u9fa5]
  匹配双字节字符(包括汉字在内):[^x00-xff]
  匹配空行的正则表达式:n[s| ]*r
  匹配HTML标记的正则表达式:/<(.)>.|<(.*) />/
  匹配首尾空格的正则表达式:(^s*)|(s*$)
  匹配Email地址的正则表达式:w+([-+.]w+)@w+([-.]w+).w+([-.]w+)*
  匹配网址URL的正则表达式:http://([w-]+.)+[w-]+(/[w- ./?%&=]*)?
  

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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