在visual studio 中如何多行查找替换?

fayxue 2013-09-16 12:40:18
在visual studio 中如何多行查找替换?

这个应该要使用正则表达式的 ,但是不会写,求帮助。


具体:需要替换的内容

<td class="table_none" align="left">
<cc1:UEditor ID="UEditor1" runat="Server" Width="100%" Height="100%" ZIndex="0"/>

替换后的内容

<td style="background-color:white">
<cc1:UEditor ID="UEditor1" runat="Server" Width="100%" Height="100%" ZIndex="0"/>



求正则表达式 或其他方法也行
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Harley-Chang 2013-09-16
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引用 4 楼 fayxue 的回复:
[quote=引用 3 楼 blzhangvip 的回复:] [quote=引用 2 楼 coobai 的回复:] [quote=引用 1 楼 no200830740203 的回复:] ctrl + shift + F 不能么? 记得是在英语输入法下
ctrl + shift + h[/quote] 单项替换也可以全部 ctrl + f ctrl + h[/quote] 要的是查找多行,是多行!!同时两行(例)都要满足, 以上说的快捷键能解决问题嘛?? 要的是如何写正则表达式进行多行替换,而不是怎么调出“查找和替换”的窗口[/quote] I am Sorry!没太看清lz问题。
Frankey1987 2013-09-16
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(<td)( )?(\w*="\w*"( )?){0,9}(>)\r\n.*<cc1:UEditor 这个正则表达式不错的!适合自己才是最好的!
fayxue 2013-09-16
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其实正则表达式是完全可以的 只是不会怎么会用,看了1小时文档 自己写了一条:(<td)( )?(\w*="\w*"( )?){0,9}(>)\r\n.*<cc1:UEditor 写的可能不完美但是使用没问题也符合我的需求,自己动手丰衣足食!呵呵
threenewbee 2013-09-16
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正则表达式前加上 (?is) 换行符用\r\n表示 就可以了。
fayxue 2013-09-16
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引用 3 楼 blzhangvip 的回复:
[quote=引用 2 楼 coobai 的回复:] [quote=引用 1 楼 no200830740203 的回复:] ctrl + shift + F 不能么? 记得是在英语输入法下
ctrl + shift + h[/quote] 单项替换也可以全部 ctrl + f ctrl + h[/quote] 要的是查找多行,是多行!!同时两行(例)都要满足, 以上说的快捷键能解决问题嘛?? 要的是如何写正则表达式进行多行替换,而不是怎么调出“查找和替换”的窗口
Harley-Chang 2013-09-16
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引用 2 楼 coobai 的回复:
[quote=引用 1 楼 no200830740203 的回复:] ctrl + shift + F 不能么? 记得是在英语输入法下
ctrl + shift + h[/quote] 单项替换也可以全部 ctrl + f ctrl + h
coobai 2013-09-16
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引用 1 楼 no200830740203 的回复:
ctrl + shift + F 不能么? 记得是在英语输入法下
ctrl + shift + h
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ctrl + shift + F 不能么? 记得是在英语输入法下
内容概要:本文研究了考虑隐私保护的分布式联邦学习在居民电力负荷预测的应用,提出了一种基于联邦学习框架的方法,使多个参与方能够在不共享原始数据的前提下协同训练高精度的负荷预测模型。该方法有效缓解了传统集式数据收集带来的隐私泄露风险,结合Python实现了算法原型,并通过实验验证了其在保证预测性能的同时,具备良好的隐私保护能力。研究进一步分析了模型在不同数据分布、通信轮次和客户端数量下的适应性与鲁棒性,展示了其在智能电网、能源管理系统及需求侧管理的广阔应用前景。; 适合人群:具备一定机器学习基础和电力系统背景的研究生、科研人员,以及从事智慧能源、数据隐私保护相关领域开发的工程师。; 使用场景及目标:①应用于居民侧用电行为建模与精细化负荷预测,提升电网调度与能源配置效率;②在确保用户数据本地化存储的前提下,实现跨区域、跨主体的能源数据协同分析;③为构建安全、可信、合规的新一代智能电力系统提供核心技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文提供的Python代码进行动手实践,深入理解联邦学习的通信机制、模型聚合策略及隐私防护设计,并关注模型收敛性与隐私预算之间的权衡优化。

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