正则学习

最新推荐文章于 2025-01-30 14:28:03 发布
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正则表达式：从入门到实战的全面指南
2201_75786273的博客
04-24 7478
正则表达式是由普通字符（例如字母、数字、标点符号等）和特殊字符（也称为元字符，Meta Characters）组成的字符串模式，用于描述一类字符串的共同特征。它就像是一种特殊的 “语言”，通过特定的组合方式来表达对字符串的匹配规则。​正则表达式是一种功能强大且用途广泛的文本处理工具，掌握其基本语法和应用技巧对于开发者来说至关重要。本文从正则表达式的基础概念入手，介绍了普通字符、元字符、匹配模式等核心内容，并通过丰富的实例演示了其在数据验证、文本搜索与替换、信息提取等场景中的应用。
js正则学习
11-29
js正则学习，详细分析出正则，常见的正则 表达式
Java内部类总结(下)
抢街饭的专栏
12-06 605
五、匿名类   匿名类不给出类名，直接定义一个类，通常这个类实现了某种接口或者抽象。 interface Foo { void say(); } public class lzwCode { public Foo f = new Foo(){ public void say() { System.out.println("Say Foo!"); }
正则学习笔记
Jock2018的博客
07-20 659
正则学习笔记1. 前言2. 正则基础2.1 正则中的元字符2.2 正则中的 4 种常用模式2.3 正则中的分组和引用3. 正则引擎原理4. 正则使用小结5. 巨人的肩膀 1. 前言 正则表达式可以被视为一门短小的编程语言，在文本处理上有着独特的优势，可以说易学难精。 （PS：这段是碎碎念，可以跳过）以前自己也学过一段时间正则，并且也在一些场景简单用过正则，但是自己并未真正入门正则。直到这次，学完了极客时间专栏《正则表达式入门课》以及细读了《精通正则表达式》前 4 章，自己才真正觉得正则入门了。因为极客时间专
正则表达式学习
qq_44503730的博客
12-12 1317
1.正则表达式概述 1.1什么是正则表达式 正则表达式（ Regular Expression ）是用于匹配字符串中字符组合的模式。在JavaScript中，正则表达式也是对象。 正则表通常被用来检索、替换那些符合某个模式（规则）的文本，例如验证表单：用户名表单只能输入英文字母、数字或者下划线， 昵称输入框中可以输入中文(匹配)。此外，正则表达式还常用于过滤掉页面内容中的一些敏感词(替换)，或从字符串中获取我们想要的特定部分(提取)等 。 其他语言也会使用正则表达式，本阶段我们主要是利用JavaScript
正则表达式 学习
探索技术与实践的旅程，分享编程经验与工具使用心得，助力开发者提升技能。
04-18 3520
1. 正则表达式(Regular Expression) 2. 正则表达式语法： + ，* ，？ 3. 正则表达式语法 [...] 4. 非打印字符 5. 特殊字符 6. 限定符 7. 贪婪和非贪婪 8. 定位符 9. 选择 10. 正则表达式 修饰符 11. 元字符 和 正则表达式的优先级
php正则学习笔记
qq_39702981的博客
10-25 1420
//中文和英文结合而且6-20字符 $preg='/^[a-zA-Z\x{4e00}-\x{9fa5}]{6,20}$/u'; //英文、数字、下划线6-20位字符 $preg='/^[\w\_]{6,20}$/u'; 过滤非法字符防止SQL注入漏洞,只能另说，对不同的接口和参数有针对性的过滤，没有通用的正则。 用户名改成纯英文或者纯中文 <?php //中文和英文......
MySQL - 正则学习
"代码"的日常搬运
05-16 4301
有时,要使用mysql的正则去匹配数据, 比如从物料名称中识别出,手机的品牌, 型号, 操作系统等信息，以及使用正则去匹配检索数据,不过性能上限有待确定.
正则表达式基础学习指南
LYFYSZ123的博客
01-30 1726
正则表达式是一种强大而灵活的文本处理工具，通过掌握其基本语法和常用模式，可以在各种编程语言和文本编辑工具中实现高效的文本匹配、验证、提取和替换等操作。本文从正则表达式的起源、基本组成、匹配模式、常见应用场景、性能优化、调试测试以及进阶技巧等多个方面进行了详细的介绍。希望读者通过本文的学习，能够对正则表达式有一个全面而深入的理解，并将其应用到实际的开发工作中，提高文本处理的效率和准确性。正则表达式的学习需要不断实践和积累经验，建议读者在阅读本文的同时，结合实际的编程项目和在线工具进行练习。
深度学习正则化
赵广陆
12-04 1119
目录 1 L1与L2正则化 2 Dropout正则化 3 提前停止 4 批标准化 5 总结 1 L1与L2正则化 在设计机器学习算法时不仅要求在训练集上误差小，而且希望在新样本上的泛化能力强。许多机器学习算法都采用相关的策略来减小测试误差，这些策略被统称为正则化。因为神经网络的强大的表示能力经常遇到过拟合，所以需要使用不同形式的正则化策略。
python正则学习_python正则_pagedbm_python_正则表达式_
10-01
在提供的压缩包文件列表中，有一个名为"python正则学习"的文件，可能是包含更多关于Python正则表达式学习资料的PDF文档。这个文档可能涵盖了正则表达式的基础知识、高级特性，以及一些实际案例，对于深化理解和应用...
乱象,印迹 正则学习问答
10-26
由于其历史悠久，正则表达式的语法风格较为古老，这可能是导致它难以学习的原因之一。正则表达式的语法虽然在细节上因不同编程语言和工具而异，但基本概念和构成元素是统一的，理解了这些基础，学习者就能够迅速掌握...
JS 正则表达式的相关方法（正则学习笔记1）
12-12
代码如下: var str=”abcdefghijklnabcdefghijklmnabcabdefghijklmn”; re=/a/g; alert(re.test(str)); //test方法调用返回 true false 表示是否在...) //返回匹配的正则第一次出现的位置从0开始,没有找到返回
京东评论文本情感分析与产品口碑挖掘系统_基于jieba中文分词与TF-IDF特征提取的文本挖掘项目_用于分析京东手机用户评论中的观点态度情绪立场及主观情感_通过探索性分析观测数据信.zip
12-15
京东评论文本情感分析与产品口碑挖掘系统_基于jieba中文分词与TF-IDF特征提取的文本挖掘项目_用于分析京东手机用户评论中的观点态度情绪立场及主观情感_通过探索性分析观测数据信.zip
GB 17927-2024家具阻燃性能通家规范.rar
12-15
GB 17927-2024家具阻燃性能通家规范.rar
大规模MIMO通信系统的发射端采用混合波束成形(Matlab代码实现）
12-15
大规模MIMO通信系统的发射端采用混合波束成形(Matlab代码实现）内容概要：本文主要介绍了一个关于大规模MIMO通信系统中发射端采用混合波束成形技术的研究，并提供了相应的Matlab代码实现。混合波束成形结合了数字和模拟波束成形的优势，旨在降低硬件成本和功耗的同时提升系统性能。文中详细阐述了该技术的基本原理、数学模型构建、算法设计及仿真验证过程，展示了如何通过Matlab进行系统建模与性能评估，包括波束方向图、频谱效率等关键指标的分析。此外，文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用案例，体现出其在现代无线通信领域的广泛应用前景。; 适合人群：具备通信工程、电子信息类专业背景，熟悉Matlab编程，有一定无线通信理论基础的研究生或科研人员。; 使用场景及目标：①深入理解大规模MIMO系统中混合波束成形的技术原理与实现方法；②掌握利用Matlab进行通信系统仿真建模的关键技能；③为相关课题的科研工作提供算法参考与代码基础。; 阅读建议：建议读者结合通信原理和阵列信号处理知识进行学习，重点理解波束成形的数学推导与Matlab实现之间的对应关系，动手运行并修改代码以加深对算法细节的理解。
【未发表】基于凌日优化算法TSOA优化鲁棒极限学习机RELM实现负荷数据回归预测算法研究附Matlab代码.zip
12-15
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
Puma构型六轴机械臂运动学matlab仿真.zip
12-15
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
【计算机视觉】YOLOv11至v13系列模型在VOC2007数据集上的检测精度对比与训练策略分析-下篇
最新发布
12-15
内容概要：本文详细对比了YOLOv11、YOLOv12和YOLOv13在相同实验条件下的目标检测精度与训练性能，重点分析了不同优化器（AdamW与SGD）、训练轮数（50epoch vs 600epoch）以及是否使用flash_attn加速模块对模型表现的影响。通过在VOC2007数据集上的实验结果显示，YOLOv11在使用AdamW优化器时表现最佳（mAP@0.5达0.614），而YOLOv12和YOLOv13虽采用更先进架构，但精度反而下降，且更适合使用SGD优化器进行长时间训练。此外，flash_attn可略微提升训练速度约7%，但对最终精度影响甚微。文章还提供了完整的训练代码与常见问题解决方案，如Arial字体路径配置和flash_attn兼容性问题排查方法。 适合人群：从事计算机视觉方向的算法工程师、深度学习研究人员及有一定目标检测基础的学生（工作或研究经验1-3年）。 使用场景及目标：①比较YOLO系列新版本之间的性能差异；②选择合适的优化器与训练策略提升模型效果；③解决实际训练中flash_attn安装与调用问题。 阅读建议：此资源以实测数据为基础，强调实践验证，建议读者结合自身环境复现实验，重点关注超参数设置、环境配置细节，并根据实际任务需求评估模型选型。
正则学习工具：高效正则表达式匹配与数据捕获
正则学习工具是一款专门用于学习和理解正则表达式（Regular Expression，简称Regex）的应用程序。正则表达式是一种用于描述字符串模式的工具，广泛应用于文本处理、数据提取、搜索替换等场景。该软件的设计初衷是...
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