为什么程序里的正则表达式变成乱码了?

MS-SQL Server > 疑难问题 [问题点数:20分,结帖人panyuanyuan]
等级
本版专家分:61
结帖率 100%
等级
本版专家分:122520
勋章
Blank
银牌 2008年11月 总版技术专家分月排行榜第二
2008年10月 总版技术专家分月排行榜第二
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微软MVP 2010年7月 荣获微软MVP称号
Blank
红花 2008年11月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第一
2008年10月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第一
Blank
黄花 2009年2月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第二
2009年1月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第二
2008年12月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第二
2008年9月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第二
java编写程序遇到的各种乱码问题记录

1. Serlvet传递过来的参数的编码不对: 解决方案: a) 检查Tomcat的conf/Server.xml的Connector Tag  URIEncoding='UTF-8' /> ... request.setCharacterEncoding("UTF-8");...response.setCont

Linux笔记 Day10---(正则表达式;split、mv、cut、sort、uniq、wc、head、tail、find、which、whereis、...

分割文档的命令 split Linux split命令用于将一个文件分割成数个。 该指令将大文件分割成较小的文件,在默认情况下将按照每1000行切割成一个小文件,同时默认分割后的文件的名称会以 x 作为前缀,以 aa、ab、ac 这样...

正则表达式

正则表达式  地狱-天堂之说,源自老程序员的话.老程序员告诉我们,没有正则表达式就像地狱一般,有了正则表达式我们就像进了天堂一样.好,我们下面看这么几个需求:   需求1:“192.168.10.5[port=8080]”,这个...

正则表达式中的那些模式修饰符(三)

这里我们再介绍最后几个正则表达式中的模式修正符。 其余的可参考 正则表达式中的那些模式修饰符(一) 正则表达式中的那些模式修饰符(二) U (PCRE_UNGREEDY) 这个修饰符逆转了量词的“贪婪”模式。 使量词默认...

day17 正则表达式和日志

文章目录day17 正则表达式和日志今日内容昨日回顾今日内容详细`re`,正则表达式元字符正则表达式常用方法`logging`,日志基础版日志进阶版日志 今日内容 re,正则表达式 – 从字符串中提取内容 logging,日志 昨日...

全民一起玩Python提高篇第七课:字符串与正则表达式(上)

编码问题 可以通过chardet来读取文件编码方式 import chardet for i in range(4): try: with open(f'E:/拷贝过来的文件/全民一起玩Python/MyProject/Test1/提高篇第二十课/python_02_21_01/file{i}.txt','rb') as ...

Python 第三节(正则表达式

Python 第三节 @Jack_bin

正则表达式中的特殊字符一览

正则表达式中的特殊字符一览   〓简介〓 字符意义:对于字符,通常表示按字面意义,指出接着的字符特殊字符,不作解释。 例如:/b/匹配字符'b',通过在b 前面加一个反斜杠,也就是/b/...

java一切乱码的解释 以及源头【转】

问题一:在java中读取文件时应该采用什么编码?  Java读取文件的方式总体可以分为两类:按字节读取和按字符读取。按字节读取就是采用InputStream.read()方法来读取字节,然后保存到一个byte[]数组中,最后经常用...

Python自学笔记D9——IO编程、进程、线程和正则表达式

文章目录IO编程文件读写 IO编程 由于程序和运行时数据是在内存中驻留,由CPU这个超快的计算核心来执行,涉及到数据交换的地方,通常是磁盘、网络等,就需要IO接口。 文件读写

python学习(20)——正则表达式及各类常用内建模块

正则表达式 进阶 re模块 切分字符串 分组 贪婪匹配 编译 常用内建模块 datetime 获取当前日期和时间 获取指定日期和时间 datetime转换timestamp timestamp转换datetime str转换datetime datetime转换str ...

python爬取文件名_Python抓取网页&批量下载文件方法初探(正则表达式+BeautifulSoup)...

最近两周都在学习Python抓取网页方法,任务是批量下载网站上的文件。对于一个刚刚入门python的人来说,在很多细节上都有需要注意的地方,以下就分享一下我在初学python过程中遇到的问题及解决方法。...

Java常用类库02:正则表达式+国际化程序实现+开发者支持类库

目录标题Java高级编程:Java常用类库四、正则表达式认识正则表达式常用正则标记String类对正则的支持java.util.regex包支持五、国际化程序实现国际化程序实现原理Locale类ResourceBundle读取资源文件实现国际化程序...

JavaScript中常用的正则表达式日常整理(全)

patrn.exec(s)) return falsereturn true}匹配中文字符的正则表达式: [u4e00-u9fa5]评注:匹配中文还真是个头疼的事,有了这个表达式就好办了匹配双字节字符(包括汉字在内):[^x00-xff]评注:可以用来计...

正则表达式学习

匹配 pattern 并捕获该匹配的子表达式。若要匹配括号字符 ( ),请转义 . 匹配除”\r\n”之外的任何单个字符。若要匹配包括”\r\n”在内的任意字符,请使用诸如”[\s\S]”之类的模式。 * 零次或多次匹配...

Java学习笔记Day07 流与正则表达式

文章目录第七章 流与正则表达式IO概述什么是IOIO的分类IO的流向说明图解顶级父类们字节流一切皆字节字节输出流OutputStreamFileOutputStream类构造方法写出字节数据数据追加续写写出换行字节输入流【InputStream】...

Linux运维学习笔记之六:Linux中的文件类型、属性、正则表达式、权限体系

第十章 Linux中的文件类型 一、扩展名:  windows利用文件扩展名来区分文件类型  Linux中文件扩展名和文件类型没有关系  为了容易区分和兼容用户使用windows的习惯,Linux中也会用扩展名来表示文件类型 ...

php zhegnze_PHP正则表达式,看这一篇就够了

可能大家之前听说过正则表达式,大概的印象是很难学、很复杂,有种深不可测的...什么正则表达式正则表达式也称为模式表达式,自身具有一套非常完整的、可以编写模式的语法体系,提供了一种灵活且直观的字符串处...

Python编程进阶:正则表达式

正则表达式 字符串是编程时涉及到的最多的一种数据结构,对字符串进行操作的需求几乎无处不在。比如判断一个字符串是否是合法的Email地址,虽然可以编程提取@前后的子串,再分别判断是否是单词和域名,但这样做不但...

MySQL实战45讲【完结】.rar

MySQL教程,PDF电子高清版加MP3音频讲解

MathorCup历届优秀论文集

MathorCup大学生数学建模挑战赛历届优秀论文集,MathorCup大学生数学建模挑战赛历届优秀论文集,附带数据、代码。

MATLAB下料问题原创程序

绝对原创,效果非常好,所需种类55种,板子数799

垃圾分类数据集及代码

资源说明: 数据集主要包括6类图片:硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明: 1、 安装运行项目所需的python模块,包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型,由于训练的数据量过于庞大,因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别,首先运行predict.py,然后输入需要预测的文件路径,即可得到结果。

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

利用遗传算法解决矩形排样问题,具有可视化的界面 两个

利用遗传算法解决矩形排样问题,具有可视化的界面,输入数据为含有矩形的长和宽的文本文件,输出的结果以可视化的形式显示出来

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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0.网络工程师考试知识点[必考知识点]--必看 1.网络工程师考试常用计算公式汇总--必看 2.软考网络工程师必过教程---必看 3.软考网络工程师历年知识点总结(结合历年来真题内容总结) 4.软考网络工程师协议和名称---必看 5.网络工程师复习(背熟必过秘籍)---必看 6.网工上午经典考题汇总---必记 ………………共12份笔记,内容覆盖所有考点

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