黑马程序员--学习笔记-正则表达式总结

Opencv学习-仿射变换与透视变换(几何变换)1 • 一、定义 变换是指对图像进行拉伸、收缩、扭曲和旋转等几何操作。对于平面区域有两种方式的几何转换:一种是基于23矩阵进行的变换,被称为仿射变换;一种是基于33矩阵进行的变换,被称为透视变换。也可被称为平面变换和空间变换。因为仿射变换需要找到3个映射点,三点确定一个平面。而透视变换需要确定四个映射点,四点确定一个三维空间。 • 二、Opencv中的函数定义 由于Opencv中都已封装好函数,变换的... 阅读详情

\

将下一字符标记为特殊字符、文本、反向引用或八进制转义符。例如,"n"匹配字符"n"。"\n"匹配换行符。序列"\\"匹配"\","\("匹配"("。

^

匹配输入字符串开始的位置。如果设置了 RegExp 对象的 Multiline 属性,^ 还会与"\n"或"\r"之后的位置匹配。

$

匹配输入字符串结尾的位置。如果设置了 RegExp 对象的 Multiline 属性,$ 还会与"\n"或"\r"之前的位置匹配。

*

零次或多次匹配前面的字符或子表达式。例如,zo* 匹配"z"和"zoo"。* 等效于 {0,}。

+

一次或多次匹配前面的字符或子表达式。例如,"zo+"与"zo"和"zoo"匹配,但与"z"不匹配。+ 等效于 {1,}。

?

零次或一次匹配前面的字符或子表达式。例如,"do(es)?"匹配"do"或"does"中的"do"。? 等效于 {0,1}。

{n}

n 是非负整数。正好匹配 n 次。例如,"o{2}"与"Bob"中的"o"不匹配,但与"food"中的两个"o"匹配。

{n,}

n 是非负整数。至少匹配 n 次。例如,"o{2,}"不匹配"Bob"中的"o",而匹配"foooood"中的所有 o。"o{1,}"等效于"o+"。"o{0,}"等效于"o*"。

{n,m}

M 和 n 是非负整数,其中 n <= m。匹配至少 n 次,至多 m 次。例如,"o{1,3}"匹配"fooooood"中的头三个 o。'o{0,1}' 等效于 'o?'。注意:您不能将空格插入逗号和数字之间。

?

当此字符紧随任何其他限定符(*、+、?、{n}、{n,}、{n,m})之后时,匹配模式是"非贪心的"。"非贪心的"模式匹配搜索到的、尽可能短的字符串,而默认的"贪心的"模式匹配搜索到的、尽可能长的字符串。例如,在字符串"oooo"中,"o+?"只匹配单个"o",而"o+"匹配所有"o"。

.

匹配除"\n"之外的任何单个字符。若要匹配包括"\n"在内的任意字符,请使用诸如"[\s\S]"之类的模式。

(pattern)

匹配 pattern 并捕获该匹配的子表达式。可以使用 $0…$9 属性从结果"匹配"集合中检索捕获的匹配。若要匹配括号字符 ( ),请使用"\("或者"\)"。

(?:pattern)

匹配 pattern 但不捕获该匹配的子表达式,即它是一个非捕获匹配,不存储供以后使用的匹配。这对于用"or"字符 (|) 组合模式部件的情况很有用。例如,'industr(?:y|ies) 是比 'industry|industries' 更经济的表达式。

(?=pattern)

执行正向预测先行搜索的子表达式,该表达式匹配处于匹配 pattern 的字符串的起始点的字符串。它是一个非捕获匹配,即不能捕获供以后使用的匹配。例如,'Windows (?=95|98|NT|2000)' 匹配"Windows 2000"中的"Windows",但不匹配"Windows 3.1"中的"Windows"。预测先行不占用字符,即发生匹配后,下一匹配的搜索紧随上一匹配之后,而不是在组成预测先行的字符后。

(?!pattern)

执行反向预测先行搜索的子表达式,该表达式匹配不处于匹配 pattern 的字符串的起始点的搜索字符串。它是一个非捕获匹配,即不能捕获供以后使用的匹配。例如,'Windows (?!95|98|NT|2000)' 匹配"Windows 3.1"中的 "Windows",但不匹配"Windows 2000"中的"Windows"。预测先行不占用字符,即发生匹配后,下一匹配的搜索紧随上一匹配之后,而不是在组成预测先行的字符后。

x|y

匹配 x 或 y。例如,'z|food' 匹配"z"或"food"。'(z|f)ood' 匹配"zood"或"food"。

[xyz]

字符集。匹配包含的任一字符。例如,"[abc]"匹配"plain"中的"a"。

[^xyz]

反向字符集。匹配未包含的任何字符。例如,"[^abc]"匹配"plain"中的"p"。

[a-z]

字符范围。匹配指定范围内的任何字符。例如,"[a-z]"匹配"a"到"z"范围内的任何小写字母。

[^a-z]

反向范围字符。匹配不在指定的范围内的任何字符。例如,"[^a-z]"匹配任何不在"a"到"z"范围内的任何字符。

\b

匹配一个字边界,即字与空格间的位置。例如,"er\b"匹配"never"中的"er",但不匹配"verb"中的"er"。

\B

非字边界匹配。"er\B"匹配"verb"中的"er",但不匹配"never"中的"er"。

\cx

匹配 x 指示的控制字符。例如,\cM 匹配 Control-M 或回车符。x 的值必须在 A-Z 或 a-z 之间。如果不是这样,则假定 c 就是"c"字符本身。

\d

数字字符匹配。等效于 [0-9]。

\D

非数字字符匹配。等效于 [^0-9]。

\f

换页符匹配。等效于 \x0c 和 \cL。

\n

换行符匹配。等效于 \x0a 和 \cJ。

\r

匹配一个回车符。等效于 \x0d 和 \cM。

\s

匹配任何空白字符,包括空格、制表符、换页符等。与 [ \f\n\r\t\v] 等效。

\S

匹配任何非空白字符。与 [^ \f\n\r\t\v] 等效。

\t

制表符匹配。与 \x09 和 \cI 等效。

\v

垂直制表符匹配。与 \x0b 和 \cK 等效。

\w

匹配任何字类字符,包括下划线。与"[A-Za-z0-9_]"等效。

\W

与任何非单词字符匹配。与"[^A-Za-z0-9_]"等效。

\xn

匹配 n,此处的 n 是一个十六进制转义码。十六进制转义码必须正好是两位数长。例如,"\x41"匹配"A"。"\x041"与"\x04"&"1"等效。允许在正则表达式中使用 ASCII 代码。

\num

匹配 num,此处的 num 是一个正整数。到捕获匹配的反向引用。例如,"(.)\1"匹配两个连续的相同字符。

\n

标识一个八进制转义码或反向引用。如果 \n 前面至少有 n 个捕获子表达式,那么 n 是反向引用。否则,如果 n 是八进制数 (0-7),那么 n 是八进制转义码。

\nm

标识一个八进制转义码或反向引用。如果 \nm 前面至少有 nm 个捕获子表达式,那么 nm 是反向引用。如果 \nm 前面至少有 n 个捕获,则 n 是反向引用,后面跟有字符 m。如果两种前面的情况都不存在,则 \nm 匹配八进制值 nm,其中 n 和 m 是八进制数字 (0-7)。

\nml

当 n 是八进制数 (0-3),m 和 l 是八进制数 (0-7) 时,匹配八进制转义码 nml。

\un

匹配 n,其中 n 是以四位十六进制数表示的 Unicode 字符。例如,\u00A9 匹配版权符号 (©)。




基于混合智能框架的景区边界范围预测与补全系统 摘要 本文提出一种混合智能框架,结合随机森林模型和GIS规则约束,解决景区边界缺失问题。系统基于Python和ArcGIS平台,利用多源地理空间数据训练随机森林分类器预测景区范围,并集成地形、水文、道路等GIS规则进行优化。实验结果表明,该方法能有效预测15000个景区的边界,精度优于单一模型。创新点在于: 1)数据驱动与知识驱动相结合的混合智能范式; 2)面向全国尺度的大规模边界补全; 3)提供完整的Python+ArcGIS实现方案。该系统为景区精细化管理提供了技术支撑,具有实用价值。 阅读详情

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luheqi
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