求一正则表达式区配  责任编辑：xxx  或 责任编辑：xxx    谢谢

求一正则表达式，字符内容是这样的 [code="java"]String s = "<img style=\"fsdsfdslfs\"/><div style=\"sfafsadfsa\"/>";[/code] 需要匹配所有的有style标签，但是不匹配img标签里面的style标签。应该如何写呢？ ...

通过上面的结构，提取出关键字“新车”与“卡车”，“大神”与“新手”之间的文字，注意可能内容里包含有关键字，求大神们恩赐一条正则表达式吧。小弟先谢过了。 示例（取出的第一个应该是下面这样）： 【开新车了...

求一正则表达式 关于js方面的 就是判断数字为1-360之间 可以输入小数点 但是像300.000这样的不能输入 小数点后面截取两位 359.99这样是可以输入的

公众号关注“GitHubPorn”设为 “星标”，带你挖掘更多开发神器！大家好，我是小 G。作为一名程序员，正则表达式可谓是我们必须掌握的技术之一，特别是在进行信息的快速检索、验证、匹...

js 求一正则表达式是去掉<p> 这个标签的 有知道的朋友麻烦帮助下

只能包含数字字母下划线且长度小于10位，如果有下划线只能放在首位

求一正则表达式 要求 当文本框输入 alert('') 提示不能输入 如果输入function test () {alert('')} 提示也不能输入 就能把alert 检测出来

求一正则表达式，不小于八位的数字字母组合，但不能只为数字或只为字母

导读： 要求： 通过验证的可以是带逗号的数字形式：如 4,123 479,568,456.56 也可以是不带逗号的，如 4123 479568456.56 另外0,负号都是能通过的，如 0 0.00 -4567 -4,567 还有就是有小数最多两位，以下都是能通过...

正则表达式是一个强大的字符串处理工具，可以对字符串进行查找、提取、分割、替换等操作。Pattern对象是正则表达式编译后在内存中的表达形式，。因此，正则表达式字符串必须先被编译为Pattern对象，然后利用该...

直接上代码： #encode:u8 import re s1 = 'adkkdk' #判断s1字符串是否负责都为小写的正则 an = re.search('^[a-z]+$', s1) if an: print 'yes' else: print 'no' 　 转载于:...

正则表达式（regular expression, RE）是一种字符模式，用于在查找过程中匹配指定的字符。 在大多数程序里，正则表达式都被置于两个正斜杠之间；例如/l[oO]ve/就是由正斜杠界定的正则表达式， 它将匹配被查找的行中...

急需一正则表达式 文件名：XXYYYYMM_NN 要求: a. XX是大写字母，长度不固定 b．YYYYMM表示日期，YYYY表示年份，MM表示月份，例如200912； c．NN是数字，长度不固定 文件名举例如下：HZ200912-01 文件名...

题目描述： 思路：理解错了题意中的*的作用，题目中*的作用是表示零个或多个前一个字符，而自己理解成了任意数量的任意字符。 理解错误的代码：(之所以用m+1和n+1是为了方便第一行第一列的初始化) ...

正则表达式 判断字符串是否符合规则 正则表达式的创建： 字面量创建： var reg=/a/g;//字面量创建 构造函数创建： var reg=new RegExp("a","g");//构造函数创建 正则中分为两个部分，一个是正则匹配内容，另...

我对正则表达式的理解正则表达式Regex(Regular Expression)，是一种通过定义由特定字符组成的表达式来对字符串进行匹配、查找、替换和切割的字符串操作工具。

从接口返回到客户端的html内容里有时会在内容的末尾有多个...导致客户端在显示时，底部拉了一大段空白。我希望在把内容显示之前将末尾的br全部去掉。目前想到采用正则表达式来做，但是写来写去总写不对。希望高手帮忙。

本文不仅记录了个人对正则表达式的概念理解，同时对正则表达式中的元字符进行了分类，不仅方便了对元字符的理解，同时还便于记忆。本文力图使用通俗的语言和易懂的示例来记录正则表达式，但是有些地方不免俗套，必须...

正则表达式极大的方便了我们对字符串的操作，这里讲解了字符串最基本的匹配，拆分，替换，截取操作

python小代码之阶乘求和需求：阶乘：也是数学里的一种术语...提问：求1+2!+3!+...+20!的和实现环境：python3编辑器:pycharm分析：1、阶乘的计算就是比...文章技术小阿哥2017-11-272127浏览量递归 | Python从入门到精...

正则表达式之反向引用

去掉代码中的空行和注释行，可以使用以下正则表达式替换。 含注释 //.* 匹配空行 ^("t|"n| )*"n 注释 ^( |"t)*(//|/"*).*"n 匹配纯注释行（如果是“/*”注释，需要只能匹配包括“/*”的行） SP： ^( |"t)*(--|/"*)...

大虾们： 100的整倍数的正则表达式怎么写呢

现在求一正则表达式能匹配出 ``` Grance T"om Bob Steave Lindy Su San Tom's Feare Array" Creater" ``` 就是说能匹配上没一段话中的所有的子字符串 子字符串包括 Grance 这样的单词 用( "" )包裹起来的字符串 "Bob...

求一正则表达式，要求8个长度以上，且必须包含字母 数字和 特殊字符看到这个问题,第一印象就是标准的正则表达式反向预搜索机制的运用不过逻辑上还是有一些绕的.分析一下,总结需求如下:1.必须包含字母,即字符当中字母...

正则表达式本篇笔记记录了关于常用的正则表达式和Java里String对正则表达式的支持正则的概念：JDK1.4之后引入的Java中，所有的正则支持的类都定义在java.util.regex包里面。 重点:正则标记所有正则可以用的使用的...

【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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软件工程专业以计算机科学与技术学科为基础，强调软件开发的工程性，该课程使学生在掌握计算机科学与技术方面知识和技能的基础上熟练掌