正则

正则验证数字的方法： <script type="text/javascript"> function validate(){ var reg = new RegExp("^[0-9]*$"); var obj = document.getElementById("name"); if(!reg.test(obj.value)){ alert("请输入数字!"); } if(!/^[0-9]*$/.test(obj.value)){ alert("请输入数字!"); } } </script> 验证数字的正则表达式集 验证数字：^[0-9]*$ 验证n位的数字：^\d{n}$ 验证至少n位数字：^\d{n,}$ 验证m-n位的数字：^\d{m,n}$ 验证零和非零开头的数字：^(0|[1-9][0-9]*)$ 验证有两位小数的正实数：^[0-9]+(.[0-9]{2})?$ 验证有1-3位小数的正实数：^[0-9]+(.[0-9]{1,3})?$ 验证非零的正整数：^\+?[1-9][0-9]*$ 验证非零的负整数：^\-[1-9][0-9]*$ 验证非负整数（正整数 + 0） ^\d+$ 验证非正整数（负整数 + 0） ^((-\d+)|(0+))$ 验证长度为3的字符：^.{3}$ 验证由26个英文字母组成的字符串：^[A-Za-z]+$ 验证由26个大写英文字母组成的字符串：

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位小数的正数或负数：^(\-)?\d+(\.\d{1,2})$ 正数、负数、和小数：^(\-|\+)?\d+(\.\d+)?$ 有两位小数的正实数：^[0-9]+(\.[0-9]{2})?$ 有1~3位小数的正实数：^[0-9]+(\.[0-9]{1,3})?$ 非零的正整数：^[1-9]\d*$ 或 ^([1-9][0-9]*){1,3}$ 或 ^\+?[1-9][0-9]*$ 非零的负整数：^\-[1-9][]0-9"*$ 或 ^-[1-9]\d*$ 非负整数：^\d+$ 或 ^[1-9]\d*|0$ 非正整数：^-[1-9]\d*|0$ 或 ^((-\d+)|(0+))$ 非负浮点数：^\d+(\.\d+)?$ 或 ^[1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*|0?\.0+|0$ 非正浮点数：^((-\d+(\.\d+)?)|(0+(\.0+)?))$ 或 ^(-([1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*))|0?\.0+|0$ 正浮点数：^[1

文章目录 基本正则（BRE） 扩展正则（ERE） 基本正则（BRE） ^ 表开头 $ 表结尾 [a-z] 表其中任一字母 [0-9] 表其中任一数字 * 表 0 个或多个 扩展正则（ERE） ? 非贪婪匹配 + 一个或多个 () 表分组 {} 表范围约束 | 表示匹配多个表达式中任一个 来源： CSDN 作者： abcnull 链接： https://blog.csdn.net/abcnull/article/details/103866855

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> Python有一套很有用的标准库(standard library)。标准库会随着Python解释器，一起安装在你的电脑中的。它是Python的一个组成部分。这些标准库是Python为你准备好的利器，可以让编程事半功倍。 下面，我将根据我个人的使用经验中，挑选出标准库比较常用的**包(package)**介绍。 ##一、正则表达式 (re包) 我将从正则表达式开始讲Python的标准库。正则表达式是文字处理中常用的工具，而且不需要额外的系统知识或经验。我们会把系统相关的包放在后面讲解。 正则表达式(regular expression)主要功能是从字符串(string)中通过特定的模式(pattern)，搜索想要找到的内容。 1、语法 之前，我们简介了字符串相关的处理函数。我们可以通过这些函数实现简单的搜索功能，比如说从字符串“I love you”中搜索是否有“you”这一子字符串。但有些时候，我们只是模糊地知道我们想要找什么，而不能具体说出我是在找“you”，比如说，我想找出字符串中包含的数字，这些数字可以是0到9中的任何一个。这些 模糊的目标 可以作为信息写入正则表达式，传递给Python，从而让Python知道我们想要找的是什么。 官方documentation 在Python中

一、是什么？ 1. 归一化 　　是为了将数据映射到0~1之间，去掉量纲的过程，让计算更加合理，不会因为量纲问题导致1米与100mm产生不同。 　　归一化是 线性模型 做数据预处理的关键步骤，比如LR，非线性的就不用归一化了。 　 归一化就是让不同维度之间的特征在数值上有一定比较性，可以大大提高分类器的准确性。 缺点： 这种方法有个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义 。 另外，最大值与最小值非常容易受异常点影响， 所以这种方法鲁棒性较差，只适合传统精确小数据场景 2. z-标准化 　　消除分布产生的度量偏差，例如：班级数学考试，数学成绩在90-100之间，语文成绩在60-100之间，那么，小明数学90，语文100，小花数学95，语文95，如何评价两个综合成绩好坏的数学处理方式。 二、怎么选？ 1. 标准化 标准化更好保持了样本间距。当样本中有异常点时，归一化有可能将正常的样本“挤”到一起去。比如三个样本，某个特征的值为1,2,10000，假设10000这个值是异常值，用归一化的方法后，正常的1,2就会被“挤”到一起去。如果不幸的是1和2的分类标签还是相反的，那么，当我们用梯度下降来做分类模型训练时，模型会需要更长的时间收敛，因为将样本分开需要更大的努力！而标准化在这方面就做得很好，至少它不会将样本“挤到一起”。 标准化更符合统计学假设

前端一般为了防止用户误输入，或者为了使用户获取最快的反馈，常常在表单设置正则验证，下面就让我介绍几个常用的正则验证。大家也可以在demo里实际操作一下。 demo地址： 点击查看 html： <div class="inp_box"><h3>请输入整数(1):</h3><input type="text" placeholder="请输入" οninput="ele_match1(event)"/></div> <div class="inp_box"><h3>请输入数字(1):</h3><input type="text" placeholder="请输入" οninput="ele_match2(event)"/></div> <div class="inp_box"><h3>请输入整数(2)(推荐):</h3><input type="text" placeholder="请输入" οninput="ele_match3(event)"/></div> <div class="inp_box"><h3>请输入数字(2)(推荐):</h3><input type="text" placeholder="请输入" οninput="ele_match4(event)"/></div> <div class="inp_box"><h3>2位小数(1)(推荐):</h3><input

信箱正则验证 用途：检查输入的Email信箱格式是否正确 输入：strEmail：字符串 返回：如果通过验证返回true,否则返回false function checkEmail(strEmail) { //var emailReg = /^[_a-z0-9]+@([_a-z0-9]+\.)+[a-z0-9]{2,3}$/; var emailReg = /^[\w-]+(\.[\w-]+)*@[\w-]+(\.[\w-]+)+$/; if ( emailReg.test(strEmail) ) { return true; } else { alert("您输入的Email地址格式不正确！"); return false; } }; 　ip地址正则验证 用途：校验ip地址的格式 输入：strIP：ip地址 返回：如果通过验证返回true,否则返回false function isIP(strIP) { if (isNull(strIP)) { return false; } var re = /^(\d+)\.(\d+)\.(\d+)\.(\d+)$/g //匹配IP地址的正则表达式 if (re.test(strIP)) { if ( RegExp.$1 < 256 && RegExp.$2 < 256 && RegExp.$3 < 256 && RegExp.$4 <

1.处理方式 法一 通过HtmlXPathSelector import scrapy from scrapy.selector import HtmlXPathSelector class DmozSpider(scrapy.Spider): name = "use_scrapy" #要调用的名字 allowed_domains = ["use_scrapy.com"] #分一个域 start_urls = [#所有要爬路径 "http://sou.zhaopin.com/jobs/searchresult.ashx?jl=%E5%8C%97%E4%BA%AC&kw=python&sm=0&p=1" ] #每爬完一个网页会回调parse方法 def parse(self, response): hxs=HtmlXPathSelector(response) print('_________________________') hxsobj=hxs.select('//td[@class="zwmc"]/div/a') print(hxsobj[0].select("@href").extract())#获取链接 print(hxsobj[0].select("text()").extract())#获取文本 # .extract()是显示网页的原文 print(len

Teleport pro 下载 Teleport pro给代码加的.相当于一个说明.提示. 可以在 DreamWeaver中使用正则表达式批量清除这种代码. 具体写法如下: 匹配tppabs标签: \btppabs="h[^"]*" 替换为 (空) 匹配javascript代码: href="javascript:if\(confirm\('htt[^"]*" 替换为 href="#" 注意替换的时候.应该勾选 "使用正则表达式" css文件中,还有一些类似/*tpa=http://image.39.net/cancer/images/focus_bmark_bg.gif*/这样的代码 用正则,是这样做的. /*\/\*tpa=h[^"]*/ 这个可以全部去除！(但该方法会误删代码！尽量不要使用) tpa=http://[^\s]*.gif 替换为 (空) tpa=http://[^\s]*.jpg 替换为 (空) tpa=http://[^\s]*.png 替换为 (空) 然后剩下的就是/**/ 了,可以不需要正则替换了. 来源： https://www.cnblogs.com/EWall/archive/2013/03/19/2969139.html

如何防止过拟合 通常过拟合由以下三种原因产生：1. 假设过于复杂；2. 数据存在很多噪音；3. 数据规模太小。 过拟合的解决方法通常有：1. early stopping；2. 数据集扩增；3. 正则化；4. Dropout。 正则化方法： 正则化是指在优化目标函数或代价函数是，在目标函数后面加上一个正则项。正则项通常有L1正则项和L2正则项。 L1正则项是为了使得那些原先处于零（即|w|≈0）附近的参数w往零移动，使得部分参数为零，从而降低模型的复杂度 L2正则是基于L2范数，尽量使全部特征的权值变小， 每个特征都用到 参考： https://blog.csdn.net/weixin_37933986/article/details/69681671 来源： CSDN 作者： 御剑归一 链接： https://blog.csdn.net/wj1298250240/article/details/103792854