正则

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正则扩展-反向断言

《Deep Feature Extraction and Classification of Hyperspectral Images Based on Convolutional Neural Ne

论文题目《Deep Feature Extraction and Classification of Hyperspectral Images Based on Convolutional Neural Networks》论文作者：Y ushi Chen, Member , IEEE, Hanlu Jiang, Chunyang Li, Xiuping Jia, Senior Member , IEEE, and Pedram Ghamisi, Member , IEEE 论文发

php 正则获取文章中的图片路径

/** * 提取body中的img-url * @param string $body * @return array 路径数组 */ function getBodyImgs($body=''){ preg_match_all("/<img([^>]*)\s*src=('|\")([^'\"]+)('|\")/i",$body,$match); return is_ar

正则判断整数

/** * 判断是否为整数 */ validatenumNew(num, type) { let regName = /[^\d.-]/g if (type === 1) { if (!regName.test(num)) return false } else if (type === 2) { regName = /[^\d-]/g if (!regName.test(num)) return false } return true },

pandas_series和正则和去重一些学习

pandas的一些基本概念整体表格叫做DataFrame 行叫做row 列叫做column 由数组创建series index是行索引创建series index是行索引 name='age'是这个series的名称,也可以说成是列名 pandas正则提取行数据 6-8k中提取6和8 2.使用了正则表达式的分组提

L1和L2正则化的基本思想

L1和L2正则化的基本思想在进入正则化概念之前。仔细查看图 1，我们知道欠拟合或过拟合对我们的模型不利。因此，保持理想平衡的一种方法是减小维度。 Figure 1 什么是正则化？这是一种解决机器学习中过度拟合的方法过拟合模型无法泛化对测试数据的估计正则化降低了模型的方差我

正则

\d 匹配数字 \D \D如果开启了re.ASCII,只匹配 [^0-9] \w 匹配word(数字、字母) \W 匹配非word(数字、字母)

C++正则匹配字符串

以下实例使用C++正则从一串混乱的字符串中匹配带小数点的数字点击查看代码 #include <iostream> #include <regex> using namespace std; int main() { smatch results; string str = "adbhjasdhaj1231.123QWEE QWEQWWQEDXQ 12346.4156"; string pat("\\d+\\.\

小样本利器3. 半监督最小熵正则 MinEnt & PseudoLabel代码实现

在前两章中我们已经聊过对抗学习FGM，一致性正则Temporal等方案，主要通过约束模型对细微的样本扰动给出一致性的预测，推动决策边界更加平滑。这一章我们主要针对低密度分离假设，聊聊如何使用未标注数据来推动决策边界向低密度区移动，相关代码实现详见ClassicSolution/enhancement 半监督

PHP正则的Unknown Modifier错误解决方法

https://www.jb51.net/article/22304.htm 如下正则： $a='2tóngdòng 垌3';echo preg_replace('/[^<]*?</s

日常学习（2）sv赋值、寻址方式、正则

sv赋值方式 sv的赋值方式可以采用.形参（参数）的方式，更清晰功能 https://gitee.com/bai-mengwei/my_uart_tb/blob/11126a220e740ea070c128f1949078daaaf5cad7/uvm_tb/register_model/uart_reg_pkg.sv#L199 8086寻址方式 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「H

吴恩达机器学习笔记|（4）过拟合问题及正则化（Overfitting®ularization）

一、欠/过拟合问题（Under fitting/Overfitting Problem）欠拟合拟合偏差非常大，用于预测时误差也会非常大。过拟合方差非常大，即拟合曲线与训练数据拟合得非常好以至于曲线非常复杂，导致缺乏足够的数据来约束，不能很好地泛化到新的样本数据中。解决拟合问题减少特征的数量

正则表达式断言和分组捕获以及贪婪

正则的写法比较多，而且方法也很多，做到提取，替换，都需要不同的正则来一，零宽断言（正向先行断言，负向先行断言，负向后行断言，正向后行断言）断言：断定正则里面有什么字符零宽：就是欸有宽度，只匹配位置，不占字符，就是匹配结果不返回断言的正则本身通过提取字符例子来看： const str

shell 正则匹配

# shell 数字不支持\d ，只能使用[0-9] if [[ "abcyyy13554221547HelloxxxWorld" =~ yyy([0-9]{11})(Hello)xxx(.*) ]] then echo The regex matches! echo $BASH_REMATCH echo ${BASH_REMATCH[1]} echo ${BASH_REMATCH[2]}

正则详细讲解

正则表达式（regular expression）就是用一个“字符串”来描述一个特征，然后去验证另一个“字符串”是否符合这个特征。比如表达式“ab+” 描述的特征是“一个 'a' 和任意个 'b' ”，那么 'ab', 'abb', 'abbbbbbbbbb' 都符合这个特征。正则表达式可以用来：（1）验证字符串是否

正则

正则表达式概念：一个用于规范字符串的表达式。简单来说，就是写一个规则，然后通过这个规则可以从一个杂乱的字符串中找出符合规则的部分，也就可以用于判断一个字符串是否符合某个规则。还可以将一个字符串中符合规则的部分进行替换。初体验：正则表达式其实就是一种规则，其实把正则

mongodb Pattern查询正则

content：查询内容 Pattern pattern = Pattern.compile("^ + content + .*"); 模糊查询，满足XXX条件：^.*(content).*$ 模糊查询，满足XXX条件或者YYY条件：^.*(content1|content2).*$ 模糊查询，不满足XXX条件：^((?!content).)*$ 模糊查询，查询以XXX开头：^content.* 模糊查询，不满足XXX开头：^(?!

正则

正则概念一个用于规范字符串的表达式。简单来说，就是写一个规则，然后通过这个规则可以从一个杂乱的字符串中找出符合规则的部分，也就可以用于判断一个字符串是否符合某个规则。还可以将一个字符串中符合规则的部分进行替换。正则表达式其实就是一种规则，其实把正则称作规则表达式

DOS攻击

dos攻击不同于ddos，dos主要是应用于1v1场景，俗称solo。 ReDos(正则dos) 贪婪匹配和非贪婪匹配正则引擎：DFA和NFA DFA实例 NFA实例那么重点来了，我们可以根据正则的规则去指定的payload用burp多线程跑包导致服务器崩溃由文件解压造成dos 反序列化dos

正则匹配小点

常用正则字符 ?　　0/1个 *　　0/N个 +　　1/N个 {n} {n,} {n,m}　非负数　　n次至少n次 n~m次 ^　　以XXX开始　　例如：^http $　　以XXX结束　　例如：com$ [0-9]、[0AB_]　　区间范围 [^0-3]　　区间取反 preg_match('/h5\/[0-9]+/', 'https://wap.114weika.com/addons/

读懂正则表达式就这么简单

一前言　　对于正则表达式，相信很多人都知道，但是很多人的第一感觉就是难学，因为看第一眼时，觉得完全没有规律可寻，而且全是一堆各种各样的特殊符号，完全不知所云。其实只是对正则不了解而以，了解了你就会发现，原来就这样啊正则所用的相关字符其实不多，也不难记，更不难懂，唯一难的就是组合

JS RegExp 正则

正则表达式（regular expression）是一种表达文本模式（即字符串结构）的方法 1、属性参数（RegExp.prototype） ignoreCase （忽略大小写，简写i ） global （全局匹配，简写g） multiline （多行匹配，简写m） /world$/.test('hello world\n') // false /world$/m.test('hello wo

正则大全常用正则表达式

正则大全 (any86.github.io) 常用正则表达式一、校验数字的表达式数字：^[0-9]*$ n位的数字：^\d{n}$ 至少n位的数字：^\d{n,}$ m-n位的数字：^\d{m,n}$ 零和非零开头的数字：^(0|[1-9][0-9]*)$ 非零开头的最多带两位小数的数字：^([1-9][0-9]*)+(\.[0-9]{1,2})?$ 带1-2位小数的正数

爬虫-正则使用

1.各种方法 import re #findall：匹配字符串中所有的符合正则的内容 lst=re.findall(r"\d+","我电话：192334，他的电话3434") print(lst) #finditer：匹配字符串中所有的符合正则的内容(返回迭代器), iter=re.finditer(r"\d+","我电话：192334，他的电话3434") for m in iter: print(m

统计学习——逻辑回归

逻辑回归（logistic regression）是统计学习中的经典分类方法，它可以处理二元分类以及多元分类。虽然名字里有”回归“两字，那么这两者又有什么关系呢？ 1.从线性回归到逻辑回归逻辑回归的原理是用逻辑函数将线性回归的结果$(-\infty,+\infty)$映射到$(0,1)$，故先介绍线性回归