常用正则表达式收集

零预算大模型开发工作流:7类可集成的低成本调用范式 大模型API调用是现代开发者的核心能力之一,其本质是将语言模型封装为标准化、低侵入、高可用的工程化服务。理解token计费逻辑、上下文管理机制与模型能力边界,是实现稳定调用的前提;技术价值体现在降低推理延迟、保障输出结构化、支持私有化部署及无缝嵌入VS Code/Git/CI等开发触点;典型应用场景包括代码补全、PRD文档解析、日志结构化提取、自动化测试生成与安全审查;本文聚焦零成本约束下的真实可用方案,系统梳理Hugging Face、Ollama、Fireworks等平台在CLI调用、插件集成、流式响应 阅读详情
"^/d+$"  //非负整数(正整数 + 0)
"^[0-9]*[1-9][0-9]*$"  //正整数
"^((-/d+)|(0+))$"  //非正整数(负整数 + 0)
"^-[0-9]*[1-9][0-9]*$"  //负整数
"^-?/d+$"    //整数
"^/d+(/./d+)?$"  //非负浮点数(正浮点数 + 0)
"^(([0-9]+/.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*/.[0-9]+)|([0-9]*[1-9][0-9]*))$"  //正浮点数
"^((-/d+(/./d+)?)|(0+(/.0+)?))$"  //非正浮点数(负浮点数 + 0)
"^(-(([0-9]+/.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*/.[0-9]+)|([0-9]*[1-9][0-9]*)))$"  //负浮点数
"^(-?/d+)(/./d+)?$"  //浮点数
"^[A-Za-z]+$"  //由26个英文字母组成的字符串
"^[A-Z]+$"  //由26个英文字母的大写组成的字符串
"^[a-z]+$"  //由26个英文字母的小写组成的字符串
"^[A-Za-z0-9]+$"  //由数字和26个英文字母组成的字符串
"^/w+$"  //由数字、26个英文字母或者下划线组成的字符串
"^[/w-]+(/.[/w-]+)*@[/w-]+(/.[/w-]+)+$"    //email地址
"^[a-zA-z]+://(/w+(-/w+)*)(/.(/w+(-/w+)*))*(/?/S*)?$"  //url
/^(d{2}|d{4})-((0([1-9]{1}))|(1[1|2]))-(([0-2]([1-9]{1}))|(3[0|1]))$/ // 年-月-日
/^((0([1-9]{1}))|(1[1|2]))/(([0-2]([1-9]{1}))|(3[0|1]))/(d{2}|d{4})$/ // 月/日/年
"^([w-.]+)@(([[0-9]{1,3}.[0-9]{1,3}.[0-9]{1,3}.)|(([w-]+.)+))([a-zA-Z]{2,4}|[0-9]{1,3})(]?)$" //Emil
"(d+-)?(d{4}-?d{7}|d{3}-?d{8}|^d{7,8})(-d+)?" //电话号码
"^(d{1,2}|1dd|2[0-4]d|25[0-5]).(d{1,2}|1dd|2[0-4]d|25[0-5]).(d{1,2}|1dd|2[0-4]d|25[0-5]).(d{1,2}|1dd|2[0-4]d|25[0-5])$" //IP地址



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:/<(.*)>.*<///1>|<(.*) //>/
匹配首尾空格的正则表达式:(^/s*)|(/s*$)
匹配Email地址的正则表达式:/w+([-+.]/w+)*@/w+([-.]/w+)*/./w+([-.]/w+)*
匹配网址URL的正则表达式:^[a-zA-z]+://(//w+(-//w+)*)(//.(//w+(-//w+)*))*(//?//S*)?$
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}$
匹配国内电话号码:(/d{3}-|/d{4}-)?(/d{8}|/d{7})?
匹配腾讯QQ号:^[1-9]*[1-9][0-9]*$


下表是元字符及其在正则表达式上下文中的行为的一个完整列表:

/ 将下一个字符标记为一个特殊字符、或一个原义字符、或一个后向引用、或一个八进制转义符。

^ 匹配输入字符串的开始位置。如果设置了 RegExp 对象的Multiline 属性,^ 也匹配 ’/n’ 或 ’/r’ 之后的位置。

$ 匹配输入字符串的结束位置。如果设置了 RegExp 对象的Multiline 属性,$ 也匹配 ’/n’ 或 ’/r’ 之前的位置。

* 匹配前面的子表达式零次或多次。

+ 匹配前面的子表达式一次或多次。+ 等价于 {1,}。

? 匹配前面的子表达式零次或一次。? 等价于 {0,1}。

{n} n 是一个非负整数,匹配确定的n 次。

{n,} n 是一个非负整数,至少匹配n 次。

{n,m} m 和 n 均为非负整数,其中n <= m。最少匹配 n 次且最多匹配 m 次。在逗号和两个数之间不能有空格。

? 当该字符紧跟在任何一个其他限制符 (*, +, ?, {n}, {n,}, {n,m}) 后面时,匹配模式是非贪婪的。非贪婪模式尽可能少的匹配所搜索的字符串,而默认的贪婪模式则尽可能多的匹配所搜索的字符串。

. 匹配除 "/n" 之外的任何单个字符。要匹配包括 ’/n’ 在内的任何字符,请使用象 ’[./n]’ 的模式。
(pattern) 匹配pattern 并获取这一匹配。

(?:pattern) 匹配pattern 但不获取匹配结果,也就是说这是一个非获取匹配,不进行存储供以后使用。

(?=pattern) 正向预查,在任何匹配 pattern 的字符串开始处匹配查找字符串。这是一个非获取匹配,也就是说,该匹配不需要获取供以后使用。

(?!pattern) 负向预查,与(?=pattern)作用相反

x|y 匹配 x 或 y。

[xyz] 字符集合。

[^xyz] 负值字符集合。

[a-z] 字符范围,匹配指定范围内的任意字符。

[^a-z] 负值字符范围,匹配任何不在指定范围内的任意字符。

/b 匹配一个单词边界,也就是指单词和空格间的位置。

/B 匹配非单词边界。

/cx 匹配由x指明的控制字符。

/d 匹配一个数字字符。等价于 [0-9]。

/D 匹配一个非数字字符。等价于 [^0-9]。

/f 匹配一个换页符。等价于 /x0c 和 /cL。

/n 匹配一个换行符。等价于 /x0a 和 /cJ。

/r 匹配一个回车符。等价于 /x0d 和 /cM。

/s 匹配任何空白字符,包括空格、制表符、换页符等等。等价于[ /f/n/r/t/v]。

/S 匹配任何非空白字符。等价于 [^ /f/n/r/t/v]。

/t 匹配一个制表符。等价于 /x09 和 /cI。

/v 匹配一个垂直制表符。等价于 /x0b 和 /cK。

/w 匹配包括下划线的任何单词字符。等价于’[A-Za-z0-9_]’。

/W 匹配任何非单词字符。等价于 ’[^A-Za-z0-9_]’。

/xn 匹配 n,其中 n 为十六进制转义值。十六进制转义值必须为确定的两个数字长。

/num 匹配 num,其中num是一个正整数。对所获取的匹配的引用。

/n 标识一个八进制转义值或一个后向引用。如果 /n 之前至少 n 个获取的子表达式,则 n 为后向引用。否则,如果 n 为八进制数字 (0-7),则 n 为一个八进制转义值。

/nm 标识一个八进制转义值或一个后向引用。如果 /nm 之前至少有is preceded by at least nm 个获取得子表达式,则 nm 为后向引用。如果 /nm 之前至少有 n 个获取,则 n 为一个后跟文字 m 的后向引用。如果前面的条件都不满足,若 n 和 m 均为八进制数字 (0-7),则 /nm 将匹配八进制转义值 nm。

/nml 如果 n 为八进制数字 (0-3),且 m 和 l 均为八进制数字 (0-7),则匹配八进制转义值 nml。

/un 匹配 n,其中 n 是一个用四个十六进制数字表示的Unicode字符。


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]

应用:计算字符串的长度(一个双字节字符长度计2,ASCII字符计1)

String.prototype.len=function(){return this.replace([^x00-xff]/g,"aa").length;}

匹配空行的正则表达式:n[s| ]*r

匹配HTML标记的正则表达式:/<(.*)>.*</1>|<(.*) />/

匹配首尾空格的正则表达式:(^s*)|(s*$)

应用:javascript中没有像vbscript那样的trim函数,我们就可以利用这个表达式来实现,如下:

String.prototype.trim = function()
{
return this.replace(/(^s*)|(s*$)/g, "");
}

利用正则表达式分解和转换IP地址:

下面是利用正则表达式匹配IP地址,并将IP地址转换成对应数值的Javascript程序:

function IP2V(ip)
{
re=/(d+).(d+).(d+).(d+)/g //匹配IP地址的正则表达式
if(re.test(ip))
{
return RegExp.$1*Math.pow(255,3))+RegExp.$2*Math.pow(255,2))+RegExp.$3*255+RegExp.$4*1
}
else
{
throw new Error("Not a valid IP address!")
}
}

不过上面的程序如果不用正则表达式,而直接用split函数来分解可能更简单,程序如下:

var ip="10.100.20.168"
ip=ip.split(".")
alert("IP值是:"+(ip[0]*255*255*255+ip[1]*255*255+ip[2]*255+ip[3]*1))

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- ./?%&=]*)?

利用正则表达式去除字串中重复的字符的算法程序:

var s="abacabefgeeii"
var s1=s.replace(/(.).*1/g,"$1")
var re=new RegExp("["+s1+"]","g")
var s2=s.replace(re,"")
alert(s1+s2) //结果为:abcefgi

我原来在优快云上发贴寻求一个表达式来实现去除重复字符的方法,最终没有找到,这是我能想到的最简单的实现方法。思路是使用后向引用取出包括重复的字符,再以重复的字符建立第二个表达式,取到不重复的字符,两者串连。这个方法对于字符顺序有要求的字符串可能不适用。

得用正则表达式从URL地址中提取文件名的javascript程序,如下结果为page1

s="http://www.9499.net/page1.htm"
s=s.replace(/(.*/){0,}([^.]+).*/ig,"$2")
alert(s)

利用正则表达式限制网页表单里的文本框输入内容:

用正则表达式限制只能输入中文:onkeyup="value="http://www.ygblog.com /value.replace(/["^u4E00-u9FA5]/g,'')" onbeforepaste="clipboardData.setData('text',clipboardData.getData('text').replace(/[^u4E00-u9FA5]/g,''))"

用正则表达式限制只能输入全角字符: onkeyup="value="http://www.ygblog.com/value.replace(/["^uFF00-uFFFF]/g,'')" onbeforepaste="clipboardData.setData('text',clipboardData.getData('text').replace(/[^uFF00-uFFFF]/g,''))"

用正则表达式限制只能输入数字:onkeyup="value="http://www.ygblog.com /value.replace(/["^d]/g,'') "onbeforepaste="clipboardData.setData('text',clipboardData.getData('text').replace(/[^d]/g,''))"

用正则表达式限制只能输入数字和英文:onkeyup="value="http://www.ygblog.com /value.replace(/[W]/g,"'') "onbeforepaste="clipboardData.setData('text',clipboardData.getData('text').replace(/[^d]/g,''))"










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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")

文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。

最常用的PHP正则表达式收集整理

正则表达式用于字符串处理、表单验证等场合,实用高效。本文收集了一些常用的表达式:     PHP代码  $str = preg_replace("/()(.*?)()/", '\1\2\3', $str);  其中用了三个子模式(每个圆括号中内容为一个子模式),第一个是链接开始标签,第二个是链接文本,第三个是  然后第二个参数中\1、\2、\3就表示这三个部分,要替换成什么

weyla的专栏 515

[转载]常用正则表达式收集&勘误

为了以后查阅方便,都是最常用的正则表达式转自岁月如歌的Blog[注]其中蓝色的为我修改过的写在前面: 正则表达式用于字符串处理、表单验证等场合,实用高效。但用到时总是不太把握,以致往往要查证一番。现将一些常用的表达式收集于此,以备不时之需。按: 上次和crackabc、hitme等人讨论过一次,发现网上google来的谬误多多。这次重新整理一下,力求精简正确。也希望大家能一起来琢磨琢磨,...

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老紫竹
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