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怎么用正则删除网页的head 和 foot部分
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删除掉<body></body>以外的部分？
来个范例.
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若是这样:你可以试一下：
$string = '<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"><html lang="en" dir="ltr" class="client-nojs" xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8"/><meta content="正则不会 求解决 PHP 基础编程" name="Keywords"/><meta content="怎么用正则删除网页 head 和 foot部分 页面是生成 或者有其他方法 删除网页 head 和 foot部分 请赐教" name="description"/><title>正则不会 求解决 - PHP / 基础编程</title><link href="http://c.csdn.net/bbs/t/5/t5.css" rel="stylesheet" type="text/css" /></head><body>dsgfdg<br /></body><foot> <span style="color:red">dsgfdg</span></foot>';
$pattern = '/(<head.*>.*<\/head>)|(<foot.*>.*<\/foot>)/i';
print preg_replace($pattern, '', $string);
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python 正则表达式解决包含且不包含某字符串的问题 本测试使用python的re.compile与re.search作为方法测试包含error不包含abc的实例 python简单正则里只介绍到了不包含某字符的正则：[^1-9a-z]，[^abc]也...
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一文掌握开发利器：正则表达式 正则表达式具有伟大技术发明的一切特点，它简单、优美、功能强大、妙用无穷。对于很多实际工作来讲，正则表达式简直是灵丹妙药，能够成百倍地提高开发效率和程序质量。 1. 正则常见...
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- tensorflow中的正则化解决过拟合问题
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- 【机器学习】L1正则化与L2正则化详解及解决过拟合的方法
在详细介绍L1与L2之前，先讲讲正则化的应用场景。 正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力 所谓过拟合（over-fitting）其实就是所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于优越，导致在验证数据集...
- 机器学习正则化问题
2.正则化 保留所有特征变量，减少量级或参数的大小（L2正则化） 正则化其实就是给目标函数增加一个惩罚项,使得模型更倾向于使用更加简单的模型,以防止过拟合 两个正则化： L1正则化范数： 符合拉普拉斯分布，是不...
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正则表达式教程、常用正则表达式以及正则表达式测试工具
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下面我总结一我在开发中遇到有关json的问题一般的Json在我刚入门的时候，在公司的写代码当时的网络返回也不复杂，10个字段以内，基本上熟悉Json的固定格式，手动写Bean接收数据，只要用心字段名称和类型对应就不会出...
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深度学习(二) 正则、BN、梯度消失 2.1 正则化 L1、L2正则 数据增强，例如加入随机噪声，输入时加入，在隐藏层加入(方差极小的噪声)；图像平移，旋转，色彩变化 Early stopping 验证集的训练误差在一定轮数没有...
- 正则表达式小记
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- 正则学习笔记
正则学习笔记1. 前言2. 正则基础2.1 正则中的元字符2.2 正则中的 4 种常用模式2.3 正则中的分组和引用3. 正则引擎原理4. 正则使用小结5. 巨人的肩膀 1. 前言 正则表达式可以被视为一门短小的编程语言，在文本处理上...
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- 正则化的理解
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- java正则表达式处理特殊字符
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- 机器学习---线性回归之过拟合解决方法，L1正则，L2正则和弹性网络
**过拟合：**如果模型在训练集上好，在测试集上不好，那么就会出现过拟合。多项式扩展的时候，如果指定的阶数比较大，那么可能存在过拟合。从线性回归中讲，我们认为训练出来的模型参数越大，就表示越存在过拟合的...
- 还不会正则？
来源：Python全家桶 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/-a0UMd2cr5sjBRv0ol4GEQ前戏最近算法的精度受限于图片数量的不足...
- 2020年美赛优秀论文集.zip
2020年美赛优秀论文集，论文为完整版，包含附录，可以上手实操，不过全为英文，推荐结合CopyTranslator阅读：https://copytranslator.github.io/
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