正则 | 易学教程

php正则

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正则：检测字符串的一条规则 Json 本质还是字符串正则的定义简写 / 规则 / 比如 /45613/ 检测字符串必须有 45612; 字符串和正则有关的方法。 Match() 查找找到一个或多个正则表达式的匹配有就返回查找的结果没有就是 null 语法： string.match(reg) Search() 查找与正则表达式相匹配的值检索不到返回 -1 返回查找的字符首次在字符串中的位置 Replace() 在字符串中查找匹配的子串并替换与正则表达式匹配的子串如果检索到返回替换后的新字符串如果没有检索到返回字符串语法： string.searc(red) 注意的 1. 字符串中的 . 在正则中如果就代表一个 . 需要转义 \. /./ 代表任意一个字符 /\./ 代表一个 . 2. 正则对象的两个方法 Text() 检索字符串中指定的值返回 true 或 false 语法 reg.test(string) Exec() 检索字符串中指定的值返回一个数组有找到的值并确定其位置找不到返回 null 正则的特征 1. 正则的懒惰性：正则在捕获的时候当第一次捕获成功了就直接返回不再向下捕获这就叫正则的懒惰性解决正则的懒惰性在正则的后面加上修饰符 /g 2. 正则的贪婪性： /\d+/ 去捕获一个字符串中的数字他会尽可能多的捕获全部符合条件的

js 正则

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正则 1.概念：封装了一些字符串进行模式匹配的规则创建方法 var reg=/\d/gi; var reg=new RegExp("d","gi") #字符串支持正则表达式的方法有四个 1.str.split(reg) 把字符串切分为数组 2.str.search(reg) 查找字符串中符合正则的字符返回值为找到的第一个符合条件的索引值 3.str.match(reg) 匹配正则条件的值返回值为数组 4.str.replace(reg,"*") 把符合正则条件的所有值都替换为* #正则方法 1.stg.test(str) 返回值是true flase 验证字符串中有没有符合正则表达式的部分 2.exec 既可以查所有字符，又能找到相应字符 var arr=reg.exec(str) #备选字符集 [012346789] 注意[]里面不管有多少个字符只能选择一个编码是连续的字符可以[0-9][a-z][A-Z] [^0-9]中括号里的^代表除了那些字符 var reg=/红|黑/g; var reg=/[红黑]/g; 预定义字符串 \d [0-9] 纯数字 \w [A-Z a-z] 单词字符 \s 空白字符 \D [^0-9] 除了数字 \W [^A-Z a-z] 除了单词字符 \S 除了空白字符 \. 就是一个. \? 可有可无 # 固定数量的量词 var reg=/\d{6

js正则

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正则：检测字符串的一条规则。目标就是字符串只要表单提交的都是字符串 Json 的本质还是字符串是一种对文本字符串进行验证、格式化的非常强大的工具。使用正则表达式可以轻松的识别和操纵文本，从而节省大量的编程时间。例如验证用户的输入的电话号码、身份证号、电子邮件、QQ号等是否符合正确格式。正则基本语法： var reg = /pattern/ flags; //构造函数方式创建 var reg = new RegExp(pattern,flags); 一、元字符字符匹配 \ 在字面意义和特殊意义之间切换 . 除了换行符外的任何字符 ^ 脱字符，字符串的开头 $ 字符串的结尾 * 匹配前一项零次或多次，等价于{0,} + 匹配前一项一次或多次，等价于{1,} ? 匹配前一项0次或1次，等价于{0,1} \s 任何一个空白字符(\f \n \r \t \v ) \S 非空白字符 \f 换页符 \n 换行符 \r 回车符 \t 制表符 \d 0~9任意数字，相当于[0-9] \D 任何非数字 \w 任何字母、数字及下划线 \W 除数字、字母及下划线外的其他字符 {n} 前面的字符正好出现n次，n代表数字 {n,} 前面的字符至少出现n次， {n,m} 前面的字符出现n~m次。 [abcd] 与[ ]中任何字符匹配的字符集 [^abcd] 与[ ]中任何字符都不匹配的字符集 [A

xgboost和GBDT对比；xgboost和lightGbm

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1. 传统GBDT以CART作为基分类器，特指梯度提升决策树算法，而XGBoost还支持线性分类器（gblinear），这个时候XGBoost就相当于带L1正则和L2正则项的 logistics回归（分类问题）或者线性回归（回归问题） 2. 传统的GBDT只用到一阶导数信息，xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到了一阶和二阶导数。 3. xgboost在代价函数里加入了正则项，用于控制模型的复杂度。正则项里包含了树的叶子节点个数、每个叶子节点上输出的score的L2模的平方和。从Bias variance tradeoff角度来讲，正则项降低了模型的variance，使学习出来的模型更加简单，防止过拟合，这也是xgboost优于传统的GBDT的一个特性来源： https://www.cnblogs.com/ivyharding/p/11390735.html

简单正则匹配QQ邮箱

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<!DOCTYPE html><html> <head> <meta charset="UTF-8"> <script src="../jquery-3.1.0.js" ></script> <title></title> <style type="text/css"> #txt{ border: 2px solid #90EE90; font-size: 20px; } #txt2{ margin-top: 100px; width: 200px; height: 50px; border: 2px solid blue; text-align: center; font-size: 25px; } #btn{ width: 200px; height: 50px; font-size: 40px; font-weight: bold; background-image: linear-gradient(pink,lightblue,lightgreen); } </style> </head> <body> <textarea rows="5" cols="30" id="txt"></textarea><br> <input type="button" name="btn" id="btn" value="验证" /><br> <input type="text" name=

最准确的身份证号码正则验证

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//身份证号 idNoFormatCheck: function (value) { var num = value.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。 var reg = /^(\d{18,18}|\d{15,15}|\d{17,17}X)$/; if (!reg.test(num)) { return false; } // 校验位按照ISO 7064:1983.MOD 11-2的规定生成，X可以认为是数字10。 // 下面分别分析出生日期和校验位 var len, re; len = num.length; if (len == 15) { re = new RegExp( /^(\d{6})(\d{2})(\d{2})(\d{2})(\d{3})$/); var arrSplit = num.match(re); // 检查生日日期是否正确 var dtmBirth = new Date('19' + arrSplit[2] + '/' + arrSplit[3] + '/' + arrSplit[4]); var bGoodDay; bGoodDay = (dtmBirth.getYear() == Number(arrSplit[2])) && (

scikit-learn学习笔记

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在scikit-learn中，LinearRegression,Lasso,Ridge,ElasticNet都是回归模型。而LogisticRegression是分类模型。 Lasso是LinearRegression带有L1正则项， Ridge是LinearRegression有L2正则项， ElasticNet是LinearRegression同时有L1和L2正则项。而LogisticRegression可以通过参数设置使用L1或者L2正则项。来源： CSDN 作者：新技能get 链接： https://blog.csdn.net/m0_37778634/article/details/85064747

什么是正则化

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转自： https://charlesliuyx.github.io/2017/10/03/%E3%80%90%E7%9B%B4%E8%A7%82%E8%AF%A6%E8%A7%A3%E3%80%91%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%98%AF%E6%AD%A3%E5%88%99%E5%8C%96/ 【内容简介】主要解决什么是正则化，为什么使用正则化，如何实现正则化，外加一些对范数的直观理解并进行知识整理以供查阅 Why & What 正则化我们总会在各种地方遇到正则化这个看起来很难理解的名词，其实它并没有那么高冷，是很好理解的首先，从使用正则化解决了一个什么问题的角度来看：正则化是为了防止过拟合，进而增强泛化能力。用白话文转义，泛化误差（generalization error）= 测试误差（test error），其实就是使用训练数据训练的模型在测试集上的表现（或说性能 performance）好不好如上图，红色这条“想象力”过于丰富上下横跳的曲线就是过拟合情形。结合上图和正则化的英文 Regularizaiton-Regular-Regularize，直译应该是：规则化（加个“化”字变动词，自豪一下中文还是强）。什么是规则？你妈喊你6点前回家吃饭，这就是规则，一个限制。同理，在这里，规则化就是说给需要训练的目标函数加上一些规则（限制），让他们不要自我膨胀

phpstorm webstorm编辑器正则替换

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首先勾选Match Case 和 Regex 正则规则：无须添加//左右分解符，直接写正则表达式，注意应该转义的部分，需要原封不动替换的部分加上括号替换规则：正常书写正则，要继承下来的字符使用$1、$2进行标识下面是我替换前端代码做国际化用到的，可以参考下标签文本 >([(\u4E00-\u9FA5\u3002\uff1b\uff0c\uff1a\u201c\u201d\uff08\uff09\u3001\uff1f\u300a\u300b)]+)< >{ formatMessage({ id: 'userlist.table.$1' }) }< “”文本 "([(\u4E00-\u9FA5\u3002\uff1b\uff0c\uff1a\u201c\u201d\uff08\uff09\u3001\uff1f\u300a\u300b)]+)" { formatMessage({ id: 'userlist.form.$1' }) } 纯文本 ([\u4E00-\u9FA5]+[(\u3002\uff1b\uff0c\uff1a\u201c\u201d\uff08\uff09\u3001\uff1f\u300a\u300b)]*)\n { formatMessage({ id: 'userlist.form.$1' }) }\n ‘’文本 '([(\u4E00-\u9FA5

【Flask教程04】正则匹配路由

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在 web 开发中，可能会出现限制用户访问规则的场景，那么这个时候就需要用到正则匹配，根据自己的规则去限定请求参数再进行访问具体实现步骤为：导入转换器基类：在 Flask 中，所有的路由的匹配规则都是使用转换器对象进行记录自定义转换器：自定义类继承于转换器基类添加转换器到默认的转换器字典中使用自定义转换器实现自定义匹配规则代码实现导入转换器基类 from werkzeug.routing import BaseConverter 自定义转换器 # 自定义正则转换器 class RegexConverter(BaseConverter): def __init__(self, url_map, *args): super(RegexConverter, self).__init__(url_map) # 将接受的第1个参数当作匹配规则进行保存 self.regex = args[0] 添加转换器到默认的转换器字典中，并指定转换器使用时名字为: re app = Flask(__name__) # 将自定义转换器添加到转换器字典中，并指定转换器使用时名字为: re app.url_map.converters['re'] = RegexConverter 使用转换器去实现自定义匹配规则当前此处定义的规则是：3位数字 @app.route('/user/<re("[0-9

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