常用正则表达大全

保姆级教程:在华为云Ubuntu服务器上快速搭建RAGflow开发环境(避坑指南) 本文提供了一份在华为云Ubuntu服务器上快速搭建RAGflow开发环境的保姆级教程。针对网络拉取镜像等常见问题,详细介绍了从服务器选型、系统优化、Docker配置到RAGflow部署与验证的全流程,并给出生产环境调优建议,帮助开发者高效避坑,快速构建企业级应用环境。 阅读详情

一、数字校验

1.数字
^[0-9]*$
2.n 位的数字
^\d{n}$ # n位的数字
^\d{n,}$ # 至少n位的数字
^\d{m,n}$ # m-n位的数字
3.零和非零开头的数字
^(0|[1-9][0-9]*)$ # 零和非零开头的数字
^([1-9][0-9]*)+(.[0-9]{1,2})?$ # 非零开头的最多带两位小数的数字
4.正数、负数、和小数
^(\-|\+)?\d+(\.\d+)?$
5.带小数的数
^[0-9]+(.[0-9]{2})?$ # 有2位小数的正实数
^(\-)?\d+(\.\d{1,2})?$ # 带1-2位小数的正数或负数
^[0-9]+(.[0-9]{1,3})?$ # 有1~3位小数的正实数
6.非零的数
^[1-9]\d*$ 或 ^([1-9][0-9]*){1,3}$ 或 ^\+?[1-9][0-9]*$ # 非零的正整数
^\-[1-9][]0-9″*$ 或 ^-[1-9]\d*$ # 非零的负整数
7.非正整数、非负整数
^-[1-9]\d*|0$ 或 ^((-\d+)|(0+))$ # 非正整数
^\d+$ 或 ^[1-9]\d*|0$ # 非负整数
8.浮点数
^(-?\d+)(\.\d+)?$ 或 ^-?([1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*|0?\.0+|0)$ # 浮点数
^\d+(\.\d+)?$ 或 ^[1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*|0?\.0+|0$ # 非负浮点数
^((-\d+(\.\d+)?)|(0+(\.0+)?))$ 或 ^(-([1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*))|0?\.0+|0$ # 非正浮点数
^[1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*$ 或 ^(([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
^-([1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*)$ 或 ^(-(([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

二、字符校验

1.汉字
^[\u4e00-\u9fa5]{0,}$
2.英文和数字
^[A-Za-z0-9]+$ 或 ^[A-Za-z0-9]{4,40}$
3.长度为 3-20 的所有字符
^.{3,20}$
4.由 26 个英文字母组成的字符串
^[A-Za-z]+$
^[A-Z]+$ # 由26个大写英文字母组成的字符串
^[a-z]+$ # 由26个小写英文字母组成的字符串
^[A-Za-z0-9]+$ # 由数字和26个英文字母组成的字符串
^\w+$ 或 ^\w{3,20}$ # 由数字、26个英文字母或者下划线组成的字符串
5.中文、英文、数字包括下划线
^[\u4E00-\u9FA5A-Za-z0-9_]+$
^[\u4E00-\u9FA5A-Za-z0-9]+$ 或 ^[\u4E00-\u9FA5A-Za-z0-9]{2,20}$ # 中文、英文、数字但不包括下划线等符号
6.可以输入含有 ^%&’,;=?$\” 等字符
[^%&',;=?$\x22]+
7.禁止输入含有 ~ 的字符
[^~\x22]+

三、特殊需求处理

1. Email 地址
^\w+([-+.]\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*$
2.域名
[a-zA-Z0-9][-a-zA-Z0-9]{0,62}(/.[a-zA-Z0-9][-a-zA-Z0-9]{0,62})+/.?
3.InternetURL
[a-zA-z]+://[^\s]* 或 ^http://([\w-]+\.)+[\w-]+(/[\w-./?%&=]*)?$
4.手机号码
^(13[0-9]|14[5|7]|15[0|1|2|3|5|6|7|8|9]|18[0|1|2|3|5|6|7|8|9])\d{8}$
5.电话号码 (“XXX-XXXXXXX”、”XXXX-XXXXXXXX”、”XXX-XXXXXXX”、”XXX-XXXXXXXX”、”XXXXXXX” 和 ”XXXXXXXX)
^($$\d{3,4}-)|\d{3.4}-)?\d{7,8}$
6. 国内电话号码 (0511-4405222、021-87888822)
\d{3}-\d{8}|\d{4}-\d{7}
7. 身份证号 (15 位、18 位数字)
^\d{15}|\d{18}$
^([0-9]){7,18}(x|X)?$ 或 ^\d{8,18}|[0-9x]{8,18}|[0-9X]{8,18}?$ # 短身份证号码(数字、字母x结尾)
8. 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}$
9. 密码 (以字母开头,长度在 6~18 之间,只能包含字母、数字和下划线)
^[a-zA-Z]\w{5,17}$
10.强密码 (必须包含大小写字母和数字的组合,不能使用特殊字符,长度在 8-10 之间)
^(?=.*\d)(?=.*[a-z])(?=.*[A-Z]).{8,10}$
11. 日期格式
^\d{4}-\d{1,2}-\d{1,2}
12.一年的 12 个月 (01~09 和 1~12)
^(0?[1-9]|1[0-2])$
13. 一个月的 31 天(01~09 和 1~31)
^((0?[1-9])|((1|2)[0-9])|30|31)$
14.钱的输入格式
# 钱有四种表示形式:”10000.00″ 、 “10,000.00″、“10000″ 和 “10,000″
^[1-9][0-9]*$ # 表示任意一个不以0开头的数字,但是,这也意味着一个字符”0″不通过
^(0|[1-9][0-9]*)$ # 一个0或者一个不以0开头的数字
^(0|-?[1-9][0-9]*)$ # 一个0或者一个不以0开头的数字,允许开头有一个负号
^[0-9]+(.[0-9]{2})?$ # 小数点后面必须有两位,所以”10.”是不通过的,但是 “10″ 和 “10.2″ 是通过的
^[0-9]+(.[0-9]{1,2})?$ # 小数点后面有1-2位
 #Python小白学习交流群:153708845
 #1到3个数字,后面跟着任意个逗号+3个数字,逗号成为可选,而不是必须:
^([0-9]+|[0-9]{1,3}(,[0-9]{3})*)(.[0-9]{1,2})?$ # 标准答案
15.xml 文件
^([a-zA-Z]+-?)+[a-zA-Z0-9]+\\.[x|X][m|M][l|L]$
16.中文字符的正则表达式
[\u4e00-\u9fa5]
17.双字节字符 (包括汉字在内,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))
[^\x00-\xff]
18.空白行的正则表达式 (可以用来删除空白行)
\n\s*\r
19.HTML 标记的正则表达式 (网上流传的版本太糟糕,上面这个也仅仅能部分,对于复杂的嵌套标记依旧无能为力)
<(\S*?)[^>]*>.*?|<.*? />
20.首尾空白字符的正则表达式 (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)
^\s*|\s*$或(^\s*)|(\s*$)
21.腾讯QQ号 (腾讯 QQ 号从 10000 开始)
[1-9][0-9]{4,}
22.中国邮政编码 (中国邮政编码为 6 位数字)
[1-9]\d{5}(?!\d)
23.IP 地址
\d+\.\d+\.\d+\.\d+
((?:(?:25[0-5]|2[0-4]\\d|[01]?\\d?\\d)\\.){3}(?:25[0-5]|2[0-4]\\d|[01]?\\d?\\d))
weblogic启动异常故障处理(boot认证失败) root 用户生成的文件属主为 root,WebLogic进程将无权读取,直接导致认证失败。· ⚠️ 密码必须完全一致:第3步 AdminAccount 命令中设置的密码,与第5步所有 boot.properties 文件中 password= 字段的值,必须保证完全一致。如果您的域下配置了受管服务器实例(如 ms_server1、ms_server2 等),必须逐一更新各实例下的免密启动文件,确保实例重启时密码与AdminServer保持一致,否则实例启动会因认证失败而报错。此步骤至关重要,必须执行。 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

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gitblog_06787的博客 445

Python 常用正则表达式大全

掌握正则表达式,不是死记硬背,而是要理解它的模式逻辑与实战语境。Python 中re模块已经封装得足够强大,只要你熟悉这些核心表达式,绝大多数网页结构都能被你轻松拆解。正则表达式是 Python 爬虫的“利器”,从匹配 HTML 标签到提取邮箱、电话号码,覆盖了数据采集的多种场景。通过本文的 7 种常用模式,您可以快速上手,应对从简单到复杂的爬虫任务。在 2025 年的数据时代,掌握正则表达式不仅能提升开发效率,还能为业务创新提供数据支持。

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