目录: 目录前情提要1. 在Python3中 正则为 re 模块2. re.match函数3. re.search方法4. re.match 与 re.search的区别5. 检索和替换6. 正则表达式修饰符 – 可选标志7. 正则表达式模式8. 正则表达式实例8.1 字符类8.2特殊字符类 前情提要 从大量的文字内容中找到自己想要的东西,正
1.非贪婪模式 - {x,y}? 非贪婪模式是指在使用正则匹配时，尽可能少的匹配（默认是贪婪模式，即：尽可能多的匹配）。例： >>> re.search(r'[\d]{2,5}?','091234568') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 2), match='09'>在这里{2,5}?匹配只是匹配2-5个[\d]时只要满足2（最少的）个就好，在看看贪婪模
一、预定义字符：【s(S)】空白 【d(D)】数字【w(W)】单词数字+字母+_【.】所有字符(findAll已设置)二、自定义字符：例1、[abcd1234]例2、[0-9a-zA-Z_]例3、[^abcd]三、次数字符：【*】0到多次 【?】0或1次 【+】至少1次*、指定 {m} {m,} {m,n}四、位置字符：【^】开头 【$】结尾 【b(B
语法: std::regex //pattern std::regex_match //对string用pattern进行匹配, 从头匹配到尾 std::match_results //捕获匹配的内容 代码 #include <iostream> #include <regex> int main() { using std::string; using std::cout; using std::endl; u
背景：项目表单数据需要动态校验敏感词，实时提示敏感词是否存在。 方案：后端提供敏感词库，前端使用正则动态匹配敏感词（使用了loadsh库） 一、先说正则 1 // 动态匹配敏感词的正则 2 getSensitiveWordRegExp(word) { 3 return new RegExp("(\\b"+_.escapeRegExp(word)+"\\b)", 'gi')
grep正则匹配的命令方式如下 $ grep 'pattern1\|pattern2' filename 或 $ grep -E 'pattern1|pattern2' file grep默认是区分大小写的，所以如果需要忽略大小写匹配的话，可以添加-i，如下 $ grep -i 'pattern1|pattern2' file 如果需要关键字全字匹配的话，可以添加-w，如下 $ grep
贪婪匹配：在满足匹配时，匹配尽可能长的字符串，默认情况下，采用贪婪匹配 string pattern1 = @"a.*c"; // greedy match Regex regex = new Regex(pattern1); regex.Match("abcabc"); // return "abcabc" 非贪婪匹配：在满足匹配时，匹配尽可能短的字符串，使用?来表示非贪婪匹配 strin
Xgb的特点是什么？ xgb是GBAT的一个工程实现，传统的GBDT是基于CART 作为基分类器，在优化时仅仅用到了一阶信息。 xgb 可以支持线性分类器，增加了 L1 正则项和 L2正则项， xgb对loss函数进行了二阶泰勒展开，使得优化更快更准。 lgb 也是一种GBDT的工程实现，微软提出的xgb调整版本，由于一些并
手机号码格式校验 reg = /^(13[0-9]|14[0-9]|15[0-9]|16[0-9]|17[0-9]|18[0-9]|19[0-9])\d{8}$/ 手机号加密 telEncrypt(val){ let phone = String(val) let reg = /(\d{3})\d{4}(\d{4})/ return phone.replace(reg, '$1****$2') }
1、ctrl+R键 选中 .* 第一行输入：(.*?): (.*) 第二行输入：'$1':'$2', 输入完后点击Replace All 下面是替换前的样子 替换后: 再也不用一个个输入逗号了
1、先来个官方的ngx.re.match location /ngx_re_match { default_type text/html; content_by_lua_block { local m, err = ngx.re.match("/live/4001493201083.m3u8", "[0-9]+") if m then -- m[0] == "4001493201083"
正则匹配汇总 1、匹配中文:[\u4e00-\u9fa5] 2、英文字母:[a-zA-Z] 3、数字:[0-9] 4、匹配中文，英文字母和数字及下划线：^[\u4e00-\u9fa5_a-zA-Z0-9]+$ 同时判断输入长度： [\u4e00-\u9fa5_a-zA-Z0-9_]{4,10} 5、 (?!_) 不能以_开头 (?!.*?_$) 不能以_结尾 [a-zA-Z0-9_\u4e00-\u9
设置数据和模型 神经元模型在计算内积后进行非线性激活函数计算，神经网络将这些神经元组织成各个层 数据预处理 关于数据预处理我们有3个常用的符号，数据矩阵X，假设其尺寸是[N x D]（N是数据样本的数量，D是数据的维度）。 均值减法 对数据中每个独立的特征减去平均值 在numpy中，该操作可
实例代码： package main import ( "fmt" "net/http" "regexp" ) // https://www.jianshu.com/p/4e8cdf3b2f88 // client -> Request -> Multiplexer(router)->handler ->Response -> client // 路由定义 type routeIte
领取月薪4万的Java全栈学习线路图+视频【含50个核心技术栈】 引言 亲爱的读者朋友，如果你点开了这篇文章，说明你对正则很感兴趣。 想必你也了解正则的重要性，在我看来正则表达式是衡量程序员水平的一个侧面标准。 关于正则表达式的教程，网上也有很多，相信你也看了一些。 与之不同的是
// 汉字检测 export function validChinese(value) { return /^([\u4e00-\u9fa5]{0,}$)/.test(value) } // 有1~3位小数的正实数 export function validNumber(value) { return /^[0-9]+(\.[0-9]{1,3})?$/.test(value) } // 有1~2位小数的正实数 export function validNum
后置处理器 一、json提取器 1、局限：只能提取响应体中的数据；当我们的响应结果为json时，想要从json中获取某个值，请优先选择用 json提取器 2、json提取式 2.1 默认写法：$.节点名称1.节点名称2， 从根节点开始 多级节点之间用点号 2.2 相对路径写法：$..你期望提取的参数值的key名称
扫描key /** * @param key * @return * @Description: 通过Scan的方式迭代key */ public Set<String> scanKeys(String key) { if (key == null) { return null; } return redisTemplate.execute((RedisCallback<
通配符和正则的区别 1.从语法上就记住，只有awk、gre、sed才识别正则表达式符号、其他都是通配符 2.从用法上区分 表达式操作的是文件、目录名（属于是通配符） 表达式操作的是文件内容（正则表达式） 基本正则表达式 测试文本数据 [root@yuchao-tx-server test]# cat chaoge666.txt I am
作者：韩信子@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/35 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/218 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为吴恩达老师《深度学习专业课程》学习与总结整理所得，对应的课
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正则表达式预习 什么是正则表达式 正则表达式就是为了处理大量的字符串而定义的一套规则和方法 通过定义的这些特殊符号的辅助，系统管理员就可以快速过滤，替换或输出需要的字符串 Linux正则表达式一般以行为单位处理的 如何使用正则表达式 通常linux运维工作，都是面临大量带有字符
正则表达式一.什么是正则表达式?简单来说就是按照一定的规则去处理字符串的一个工具,这个规则叫正则表达式正则表达式独立任何编程语言之外二.正则表达式的使用方法:1 导入re库2 定义正则规则以及需要匹配的字符串3 进行校验得到结果例:import restr = "wo shi di yi ming"pattern
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26158 原文出处：拓端数据部落公众号 弹性网络正则化同时应用 L1 范数和 L2 范数正则化来惩罚回归模型中的系数。为了在 R 中应用弹性网络正则化。在 LASSO回归中，我们为 alpha 参数设置一个 '1' 值，并且在 岭回归中，我们将 '0' 值设置为其 alpha 参数。
正则化、欠拟合过拟合 正则化在代价函数中加入对每个参数的惩罚变量项可以理解为使得预测函数更加平滑或者边界函数更加平滑，防止由于训练数据少参数多导致的过拟合
