用通配符批量删除日期中的“几时”2021-04-20

用通配符批量删除日期中的“几时”

1、替换前:
下面括号里的日期分别代表年、月、日、时。要求使用WORD中的“通配符”和“查找与替换”功能,将“几日”后面的“几时”删除。
(2014-01-0110)
(2014-01-0208)
(2014-01-0308)
(2014-01-0408)
(2014-01-0507)
(2014-01-0606)
(2014-01-0706)
(2014-01-0806)
(2014-01-0908) 
(2014-01-1009)
 
2、替换:
在电脑操作之前,首先打开Word2003,点“编辑”/“查找”,在“查找和替换”里点“查找”,勾选“突出显示所有在该范围找到的项目”前面的方框。接着点开“常规”,勾选“使用通配符”前面的方框。然后点开“替换”,即可进行下面的操作。
查找内容:-([0-9][0-9])([0-9][0-9])
替换为:  -\1
全部替换:执行全部替换命令,即可将“几日”后面的“几时”删除。
说明:“查找内容”中的“-”后面的两个括号分别代表“几日”“几时”两部分。“替换为”中的“-\1”代表“查找内容”中的第一个括号里的内容和第一个括号前面的“-”,即所要保留的内容,言外之意第二个括号里的内容将被删除。
 
3、替换后的结果:
(2014-01-01)
(2014-01-02)
(2014-01-03)
(2014-01-04)
(2014-01-05)
(2014-01-06)
(2014-01-07)
(2014-01-08)
(2014-01-09) 
(2014-01-10)

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除
### 如何使用 Redis-CLI 批量删除带有通配符的键 Redis 并不直接支持通过 `DEL` 或其他命令直接操作带通配符的键名。然而,可以通过组合多个命令来实现这一功能。 以下是基于提供的参考资料以及专业知识整理的具体方法: #### 方法一:利用 Shell 脚本配合 `keys` 和 `del` 可以借助 Linux 的 Shell 功能完成批量删除操作。具体方式如下所示[^2]: ```bash redis-cli KEYS "pattern*" | xargs redis-cli DEL ``` 上述命令的作用是先找到匹配模式 `"pattern*"` 的所有键,再将其传递给 `DEL` 命令逐一删除。需要注意的是,在生产环境中应谨慎使用此方法,因为 `KEYS` 命令会扫描整个数据库,可能引发性能问题。 对于需要认证的情况,则需额外提供主机地址、端口号及密码参数,例如: ```bash redis-cli -h 10.00.86.11 -p 6379 -a password KEYS "xmg_*" | xargs redis-cli -h 10.00.86.11 -p 6379 -a password DEL ``` 以上脚本适用于远程连接场景下的批量删除需求。 #### 方法二:采用 Lua 脚本来优化效率 为了减少客户端与服务器之间的交互次数并提升执行速度,推荐编写一段简单的 Lua 脚本代替纯 Shell 方案。下面是一个例子: ```lua local cursor = "0" local pattern = ARGV[1] repeat -- SCAN 查找符合条件的数据集 local result = redis.call("SCAN", cursor, "MATCH", pattern) cursor = result[1] -- 如果存在待处理数据则调用 DEL 删除之 if (#result[2] ~= 0) then redis.call("DEL", unpack(result[2])) end until cursor == "0" ``` 保存这段代码至文件比如叫做 batch_del.lua 后可通过以下指令运行它[^4]: ```bash redis-cli --eval batch_del.lua , xmg_* ``` 这里注意最后那个逗号不可省略,它是用来分隔传入参数列表的标志位。 另外提醒一点,尽管这种方法相对更高效安全些,但由于仍然涉及全库遍历过程,因此仍建议避开业务高峰期施行此类维护动作以免影响线上服务稳定性。 --- ### 注意事项 无论采取哪种手段都务必小心行事以防误删重要资料;同时考虑到大规模数据清理作业可能会消耗较多资源甚至阻塞主线程响应外部请求等问题,在实际部署前最好做好充分测试验证工作以降低潜在风险。
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