文章目录 Log 一、决定下一步做什么（Deciding what to try next）1. 关注的问题2. 改进算法性能的方法 二、评估假设（Evaluating a hypothesis）1. 过拟合问题2. 数据分割3. 训练和测试的步骤①线性回归②逻辑回归 三、模型选择和训练、验证、测试集（Model selection and trainin
正则整理 一、简介 正则表达式，又称规则表达式。（英语：Regular Expression，在代码中常简写为regex、regexp或RE），计算机科学的一个概念。正则表达式通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。 实现原理 正则表达式(Regular Expression)是一种文本模式，包括普通字符（例如，a
在讲replace的高级应用之前，我们先简单梳理一下JS正则中的几个重要的知识点，以帮助你对基础知识的回顾，然后再讲解JS正则表达式在replace中的使用，以及常见的几个经典案例。 一、正则表达式的创建 JS正则的创建有两种方式： new RegExp() 和 直接字面量。 1 2 3 4 5 //使用R
本文是一篇正则表达式高级教程，主要通过对正则表达式几个概念的介绍，深入探讨正则表达式高级功能，以期达到通俗化解释正则表达式高深概念的目的。 深入理解正则表达式应用 概念一：按单字符匹配概念二：匹配优先和不匹配优先概念三：贪婪模式与非贪婪模式概念四：环视（断言/零宽断言）概念五
正则掌握程度测试题1. 分组提取/非捕获组 （1.1）分组提取（1.2）非捕获组2. 单字符或 （2）单字符或3. 多字符或 （3）多字符或4. 分组引用 （4）匹配连续相同3次的数字5. 匹配换行数据 （5）匹配换行数据6. 存在（或） （6.1）匹配多种或条件的数据，没有特殊限制（6.2）匹配多种或条件的数据，有特殊限制（不使用环视）（6.3
深度学习——正则化 作者：Oto_G 全是自我理解，表达不严谨，仅供参考 本文默认正则化范数为L1范数 这是今天讨论的问题： 为什么融入正则的损失函数能够防止过拟合 为什么正则融入损失函数的形态是：原损失函数 + 范数 范数是啥 防止过拟合 过拟合，通俗来说就是，你的参数训练的太好了，以
RegexLearn 项目地址 https://github.com/aykutkardas/regexlearn.com 项目介绍 一个学习正则的项目，含有网页端，以交互的形式演示正则的用处 网页地址：https://github.com/aykutkardas/regexlearn.com
所谓正则表达式，就是将字符串抽象化后表达出来的方法。 1、正则匹配 判断字符串是否符合正则的模式，查看是否匹配的过程被称为正则匹配。进行正则匹配的话需要用到match()函数。 import re #为了进行正则匹配，引入re模块 s = 'Learn python' a = re.match('Le',s) if a
描述 定义一个单词的“兄弟单词”为：交换该单词字母顺序（注：可以交换任意次），而不添加、删除、修改原有的字母就能生成的单词。 兄弟单词要求和原来的单词不同。例如： ab 和 ba 是兄弟单词。 ab 和 ab 则不是兄弟单词。 现在给定你 n 个单词，另外再给你一个单词 str ，让你寻找 str 的兄弟
需要提取“发热（低热（37.3-38°C）），乏力，腹痛（下腹痛，一侧腹痛）”中的“发热，乏力，腹痛”，即去除括号内的内容（包含括号，括号可能嵌套），好像可以用“平衡组/递归匹配”，但不知道怎么用python实现，用nestedExpr貌似可以实现。 from pyparsing import nestedExpr def get_nested_expr(syms): if n
匹配正则 （先确认//后有没有空格） // +(.*$) 替换正则 /**\n * $1\n */ 说明：// +这个是匹配双斜杠加一个空格(.*$)匹配当前剩余的所有替换的时候$0 是//$1 是注释内容 转载：https://blog.csdn.net/fadedsun/article/details/107634359
\D 非数字： [^0-9] \s 空白字符：[ \t\n\x0B\f\r] \S 非空白字符：[^\s] \w 单词字符：[a-zA-Z_0-9] \W 非单词字符：[^\w] POSIX 字符类（仅 US-ASCII） \p{Lower} 小写字母字符：[a-z] \p{Upper} 大写字母字符：[A-Z] \p{ASCII} 所有 ASCII：[\x00-\x7F] \p{Alpha} 字母字符：[\p{Lower}\p{Upper
作业五 （50分）设计一个 DFA，使其接受的串 x x x 满足以下条件：① { x
# Linear Regression ## 定义 - 回归定义： 通过带标签样本训练构造适当模型并通过该模型算出新样本的预测值 - 线性回归： 基于线性模型的回归学习任务通常称之为线性回归，相应的线性模型称为线性回归模型 - 对于任意给定的样本$X= (x_1, x_2, … , x_
聚焦爬虫的编码流程： 指定url - 发起请求 - 获取响应数据 - 数据解析 - 持久化存储 原理概述： 因为解析的局部数据都在标签之间或者是标签对应的属性中进行存储，所以首先要进行指定标签的定位，然后对标签或者标签对应的属性中存储的数据进行提取（解析）。 先以一个正则提取图片地
写正则，读取html，截取style和script标签提取
JSCORE JS 知识点 -新手入门 看完这篇文章能学到什么？ 首先你会掌握很多 API, 其次可以封装一些你认为复用性强的 API。 你可能是基础，请先学习 JS 数据类型。 请参见: https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/JavaScript/Guide/Regular_Expressions 我们需要了解
昨天在Nightingale工作人员（秦**）的帮助下，成功解决了问题，非常感谢！现把问题和解决办法记录的更详细一些。 一、需求： 进入“监控大盘”：（图1） 然后点击其中一个大盘名称，例如上图中的“基本……”； 然后进入页面，点击“host”右侧的图形“笔”：（图2） 现在想让host的下拉选项，是根据大盘
Nginx的安装使用 rpm(或pkg)安装,类似于windows安装程序,是预编译好的程序 yum(或apt -get)安装 编译安装 检查和安装依赖项 yum -y install gcc pcre pcre-devel zlib zlib-devel openssl openssl-devel configure make && make install Nginx的配置 #顶层配置信息管理服
正则表达式基础 正则表达式（regular expression）用来按照“给定模式”匹配文本。比如，正则表达式给出一个 Email 地址的模式，然后用它来确定一个字符串是否为 Email 地址。 新建正则表达式有两种方法。一种是使用字面量，以斜杠表示开始和结束 var regex = /xyz/; 另一种是使用Reg
1查看name包括着3个人的所有数据： $in:可以使用索引，但是$nin不能使用索引，不能使用索引的尽量不用或者少用 > db.users.find({"name":{"$in":["bjsxt","admin","test"]}}); { "_id" : ObjectId("61d93061adfe46eefd559f1f"), "name&q
在日常生活中,凡是需要表单验证的都会用到正则验证.下面拿一个简单的带有模态框的正则验证的小demo看一下 <style> /* 遮罩层 */ .mask{ position: fixed; top: 0; bottom: 0;
Linear Regression 线性回归模型是我认为的机器学习模型中最为简单也是最为基础的一个模型，但其意义是非常重大的，因为我们可以从简单的线性回归模型推导出二分类、多分类模型等。线性回归的intuition非常的直接简单，假设在一个二维平面 x
带小数的数字 var valiNumberPass1 = (rule, value, callback) => {//包含小数的数字 let reg = /^[+-]?(0|([1-9]\d*))(\.\d+)?$/g; if (value === '') { callback(new Error('请输入内容'));
各位有好的常用样例，也可以评论回复噢，看到了，会更新到随笔里，期待共同创建美好码园 在线正则表达式测试地址 匹配指定字符串之前的数据 .*= update receipt_header set returnWaybillCode='JDVE04111322979' WHERE warehouseCode='WH-TIANJIN' AND receiptType='THRK' AND sourceOrd
