一.测试报告生成 JMeter生成测试报告使用的是Ant(Maven)构建工具来生成HTML的测试报告。 ant执行的条件是需要有build.xml的文件的，build.xml文件里面主要编写三个内容： 定义了被执行的测试脚本 定义了测试报告的目录 定义了自动发送邮件 pass环境的搭建 复制
TTS 数据预处理 一个好的语音合成，前端预处理过程至关重要， 因此作为语音合成的开篇之作应该具体说说前端预处理模块及其具体操作过程 文本正则化 通过正则表达式，或者规则，或者人工标注，将不规则的文本转化为规则的文本的过程，利用特殊标点符号的处理，数字处理，以及单位，分数，比分的处理
golang中使用正向/反向的正则匹配 regexp包无法使用(?<=xx)、(?=xx)的正则规则。 使用github.com/dlclark/regexp2包，go get -u github.com/dlclark/regexp2 例： rule := `(?="\d)"|(?<=\d)"` re, err := regexp2.Compile(rule, 0) if err != nil { fmt.Println(err) return } s
1. 正则表达式 可以把它当作是通配符的增强版，就是帮你匹配指定规则字符串 限定符 ？ 表示前面一个字符需要出现 0 次或者 1 次，可有可无 * 匹配 0 个或者多个字符 + 匹配出现 1 次以上的字符 {n} 准确匹配 n 次 {n} 至少匹配 n 次 {n,m} 匹配从 n 与 m 次 ( ) 匹配多次
export const isIdCard = card => { // 身份证号 if (!card) return true let num = card.toUpperCase() // 身份证号码为15位或者18位，15位时全为数字，18位前17位为数字，最后一位是校验位，可能为数字或字符X。 if (!/(^\d{15}$)|(^\d{17}([0-9]|X)$)/.test(num)
首先，标准化的英文是Standardization，归一化的英文是Normalization，正则化的英文是Regularization。标准化是特征缩放的一种方式，需要注意的是标准化之后的数据分布并不一定是正态分布，因为标准化并不会改变原始数据的分布。归一化的目的是消除不同量纲及单位影响，提高数据间的可比
7.14（Divisor Summatory Function 的 \(O(n^{1/2})-O(1)\) 做法） 7.16（正则二分图 \(k\) 染色）
如果一个图的每个点都引出了相同数目的线，我们就说这个图是一个“正则图”（regular graph）。如果一个正则图有 v 个点，每个点都引出了 k 条线，并且它额外地满足，任意两个相邻的点之间都恰好有 λ 个公共邻点，任意两个不相邻的点之间都恰好有 μ 个公共邻点，我们就说这个图是一个“强正则图
在学习的过程中碰到的机器学习基础题： 第一题： A.增加模型复杂度，模型在测试集上的准确率就能更好（错，会出现过拟合，在训练集上效果更好，在测试集上，效果变差） B.L2正则化的解通常是稀疏的，L1正则化可以使得参数趋向于更平滑（错，说反了，L2正则化平滑，L1稀疏） C.对于PCA，我们应该选择是的模型
nginx的匹配规则 location 分为两部分 前缀 和 文字字符 两部分 如： location = /hello { }"=" 就是前缀 "/hello" 就是字符 用一个例子来说明匹配顺序, nginx的配置信息是这样的： 1.location = / { ... } 2.location /hello { ... } 3. location
概述MySQL5系列最高版本号是5.7；没有MySQL 6，7系列。 MySQL 8.0+才引入regexp_replace，regexp_like，regexp_instr，regexp_substr四个函数，在低于此版本的MySQL客户端执行这四个函数，报错：FUNCTION regexp_xxx does not exist 正则like/not likelike本来是模糊匹配，此处引申一下。like（not li
1 using System; 2 using System.Collections.Generic; 3 using System.Linq; 4 using System.Text; 5 using System.Text.RegularExpressions; 6 using System.Threading.Tasks; 7 8 namespace 正则匹配头文件 9 { 10 class Program 11 { 12 static v
本文转载：https://xz.aliyun.com/t/10216 SAST(Static Application Security Testing)：静态应用程序安全测试技术，通常在编码阶段分析应用程序的源代码或二进制文件的语法、结构、过程、接口等来发现程序代码存在的安全漏洞。 目前有多款静态代码检测的开源项目，通过对几款项目的调研，
https://zhuanlan.zhihu.com/p/56185913 正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，用于特征筛选； 正则化可以防止过拟合，提升模型的泛化能力。 假设待优化函数为 ，其中 ，那么优化问题可以转化为求 正则化，即对参数 加上 范数约束 正则化，即对参数
问题： 在写项目时遇到需要匹配字符串中所有的汉字并且包括简单的中文标点符号 比如：匹配下面这个完成的字符串 let str = '上传文件，你好呀，我很好'; 网上能够查到很多匹配汉字的正则 let reg = /[\u4e00-\u9fa5]+/g; console.log(str.match(reg)); // 结果如下 ['上传文件', '你
正则匹配邮箱格式 匹配指定后缀邮箱格式 import re email = input("Enter your email:\n") result = re.match(r".*@(163|qq|126|sohu)\.com",email) print(result) if result: print(email) else: print('您注册的邮箱不满足系统要求！')
简单使用 @report.route('/reports/<date>/<name>.html', methods=['GET', 'POST']) def getReportDetail(date, name): print(11111) print(date) print(name) @app.route('/user/<reg("[a-z]{3}-\d{5,6}&
一、正则标记 所有的正则可以使用的标记都在 java.util.regex.Pattern 类里定义。 1.1 单个字符 字符：表示由一位字符所组成； \\\\：表示转义字符"\\"； \\t：表示一个“\\t”字符； \\n：匹配换行“\\n”符号； 1.2 字符集 [abc]：表示可能是字符a或者字符b或者字符c中的任意一位； [^abc]
正则： 一、正则基本符号： \d：数字[0-9] \D：非数字 \w：数字+字母+下划线[ 0-9 a-z _ ] \W：非数字+字母+下划线 \s：空格 \S：非空格 二、正则特殊符号： .：任意字符 ?：0-1次（可出可不出） +：至少一次 *：任意次 三、正则的运用： 六位数密码：[1-9]\d{5}; 六到十二位数的密码：[1-9]\d{5,11}; 六位数密码，字
正则表达式 匹配：匹配个数要一样字母大小敏感 数字看整体的数值 注意 \\ 在java 中只代表一个 \ 特殊字符需要转义 ## 正则表达式 ### 什么是正则 1. 正则本身是一个字符串 2. 正则用于检索目标字符串中的规则 3. 正则是规定字符规则的字符串。 4. 正则需要解析器执行，Java提供了
正则表达式 正则表达式是用于字符串匹配的(四个支持正则的方法search 查找 下标 macth 查找 数组 split切割 replace 替换) 正则表达式对象申明 1.new关键词对象声明 2.字符串模板 声明(*) var regex = /a/gi g全局搜索 i忽略大小写 正则表达式的方法 exec 执行方法 他返回
1.正则表达式是什么（一般用于表单验证） 用于匹配有规律的字符串,就是正则 支持正则的方法： search查找下标 match查找数组 split切割 replace替代 var str = "this is a Box bOx boX"; var reg = /box/ig; var str1 = str.replace(reg, "A"); 2.正则
前言 发现正则是自己的一个弱项，很多时候可以用正则解决的，每次临了都不知道要如何写，要么就总是写错，这里就将一些工作中用到 或者 碰见的 正则 整理成册，方便自己以后在用的时候，既可以快速开发，又可以 再次学习。 记录 作用 正则 验证是否以 http /https 开头 /^(http|
一. 正则表达式 用来描述一个字符串的组成规则的一种语法 正则表达式的组成部分： 1. 元数据： （1）.：匹配换行符以外的任意字符 （2）\w：匹配字母，数字或下划线 （3）\s：匹配任意空白符 （4）\d：匹配任意数字 （5）\b：匹配一个单词的开始或结束 （6）\n：匹配一个换行符 （7）\t
朴素贝叶斯是解决分类任务的好起点，线性回归是解决回归任务的好起点。 简单线性回归 将数据拟合成一条直线。 y = ax + b , a 是斜率， b是直线截距 原始数据如下： 使用LinearRegression评估器来拟合数据 除了简单的直线拟合，还可以处理多维度的线性回归模型。 基函数回归 使用基函数
