正则表达式求解疑!

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如何使用正则表达式

如何使用正则表达式 1、表单验证<form></form> (1).非空验证(去空格) (2).对比验证(跟一个值对比) (3).范围验证(根据一个范围进行判断) (4).固定格式验证:电话号码,身份证...

正则表达式解疑

求正则表达式解疑

python 中re库(正则表达式)的一些困惑解疑

正则表达式(regular expression)描述了一种字符串匹配的模式,可以用来检查一个串是否含有某种子串、将匹配的子串做替换或者从某个串中取出符合某个条件的子串等。 疑惑1: 首先要明确re库中的普通字符,特殊...

正则表达式】之Possessive Quantifiers

针对“*”、“+”、“?”等限定符都是贪婪的(尽可能多的匹配...本篇主要解疑正则表达式的“占有型量词”(Possessive Quantifiers)。 Greediness(贪婪型) Pattern p = Pattern.compile("\\[.+\\]\\[.+\\]"); Mat...

正则表达式的应用

PHP解疑

PHP解疑1. 代码重用方法include()和require()函数差异?1) Require()函数使用requier()包含外部php文件时,只要自身php文件被执行,外部文件的内容就将被包含进该自身php文件,当包含的外部文件发生错误时,系统将给...

PHP解疑(转载)

PHP解疑1. 代码重用方法include()和require()函数差异?1) Require()函数使用requier()包含外部php文件时,只要自身php文件被执行,外部文件的内容就将被包含进该自身php文件,当包含的外部文件发生错误时,系统将给...

PHP解疑(2)

PHP解疑(2)1. magic_quotes_xxx的作用magic_quotes_gpc为on时,php在注册变量时会调用addslashes()函数处理[既转义单引号、双引号、反斜线和nullbyte],但php.ini中还有另外一个选项影响着magic_quotes_gpc和...

六星教育:学员问,写个爬虫需要学习什么?Helen老师特来解疑

前几天,一个学员问我:helen老师,我就想写个爬虫,到底需要学习哪些东西?我想不止他一个人有这个疑问。为了让更多人知道这个答案,今天我特以文章的形式分享出来,告知大家,希望能给想要学习爬虫的同学们带来...

第一次写博客 不是总结 就是Java初学者向广大Java大手子问问题

第一个问题: 1.分别截取字符串str1和字符串str2中的部分内容。如果截取后的两个子串相同(不区分大小写)输出相同,否则输出不同。 代码如下: public static void main(String[] args) { String s1 = "ABCef";...

spring一些解疑和技巧

annotation-based configuration是一把双刃剑,与xml-based configuration相比,有利有弊,其中利弊不在本文讨论的范围内,不再多说,仅提醒各位根据自身的需要谨慎选择。 使用Annotaion似乎成了时尚和趋势,spring...

RubyOnRails培训大纲

学习内容 主要内容及要求 ...学员与学员之间相互认识、项目经理向学员解疑 Linux基础 Ubuntu(Centos)桌面版系统安装及使用 搭建高效的开发操作环境,掌握实际动手操作能力、并能形成解决各种操作过程中出...

20多个小事例带你重温 ES10 新特性

原文 | https://dev.to/carlillo/12-es10-features-in-12-simple-examples-2cbn译文 |https://github.c...

【JS】462- 20多个小事例带你重温 ES10 新特性

作者:Carlos Caballero来源:Dev译者:前端小智ES10 虽然没有像 ES6 那么多新特性,但 ES10 仍然有一些有用的特性。文本通过简单示例来介绍了 ES10 新出来...

notepad++批量删除注释、去除行号、注释&取消注释

notepad++批量删除注释、去除行号、注释&取消注释 去除行号的方法 注释&;取消注释快捷键

python存数据库c读数据库喷码加工_python图片文字识别

Python语言读取Marc后处理文件基础知识_材料科学_工程科技_专业资料。Python语言简介,Marc计算结果文件读取,焊接模拟后处理实例 基于python 的焊接后处理知识要点: ? ?...('utf-8′) #以 gbk 编码读取(当然是读取 ...

iOS[谓词]NSPredicate的使用

本文首发地址 本文有洲洲哥整理提供,转载请说明出处!!! 关于谓词,在iOS上是苹果官方提供,在android上官方是不提供的,但是有一些第三方是已经实现的。 ###1....写过T-SQL的朋友应该都熟悉,不管你是用的SQL ...

Python教程;一起爬取娱乐圈的排行榜数据

想关注你的爱豆最近在娱乐圈发展的怎么样吗?本文和你一起爬取娱乐圈的排行榜数据,来看看你的爱豆现在排名变化情况,有几次登顶,几次进了前十名呀。 一、网站原始信息 我们先来看下原始的网站页面 ...

面向对象先修:Java入门

学习总结 在C语言和数据结构的基础上,在上暑期的面向对象Java先修课程时,熟悉语言的速度明显加快了很多。Java和C在很多基础语法上非常相似,比如基本的数据类型,循环以及条件分支语句,数组的遍历等。...

谷歌爬虫ua_不会吧,你想学爬虫,却不懂它的原理?

在学习爬虫前,先了解一下基础知识,例如http原理,网页基础知识,爬虫基本原理等。HTTP基本原理一个网站的图标链接,它就是一个URL,也可以叫URI,但是我个人习惯于URL,而且在...例如我们在谷歌浏览器,打开开发...

不会吧,你想学爬虫,却不懂它的原理?

... 一个网站的图标链接,它就是一个URL,也可以叫URI,但是我个人习惯于URL,而且在互联网中URL也是比较常见的。 超文本 ...例如我们在谷歌浏览器,打开开发者工具,看到的就是一些源码,这些源代码就是超文本。...

【DL】常见优化算法的优缺点

图:来源于网络。 一、什么是优化算法 模型内部有些参数,是用来计算测试集的真实值和预测值的偏差程度,基于这些参数,就形成了损失函数L(x)。 我们需要通过优化算法来优化损失函数L(x),使其最小化(或最大化)。...

Python爬虫实战之电影爬取过程

俗话说,兴趣所在,方能大展拳脚。so结合兴趣的学习才能事半功倍,更加努力专心,apparently本次任务是在视频网站爬取一些好看的小电影,地址不放(狗头保命)只记录过程。 实现功能: 从网站上爬取采用m3u8分段方式...

J2EE初级学习项目——JSP+Servlet+JavaBean开发模式+Filter+(Listener)+Jdbc的用户登录注册系统

前言:这是一篇新手在浏览了别的大神的作品后总结出的项目,建议大家都动手实践一下。需要对JSP+Servlet+JSTL+mysql+jdbc技术有了解,会使用juint测试,如果有能力的可以在本篇基础上使用Ajax、jQuery、json和...

python零基础学习好吗_初学Python搞不懂基础怎么学得好?掌握这9个技巧你也可以做大神...

通常情况下,将字符转换为小写或大写就够了,有时你可以使用正则表达式模块「Regex」完成这项工作。但是如果问题很复杂,可能有更好的方法来解决:user_input = "Thisstring has some whitespaces..."character_map ...

PHP7自定义函数

King老师精心打造的PHP7自定义函数课程,在PHP中提供了强大的系统函数来帮我们完成功能,但有时候只用系统函数往往还是不够的,还需要根据业务来封装自定义函数,本课程讲解了如何自定义函数,以及自定义函数中常见问题,是PHP入门必看课程。 山哥出品,必属精品! 详细了解PHP7中如何自定义函数,及几种特殊函数的使用

SpringBoot实战开发视频

本视频教程包括了SpringBoot的基本使用及SpringBoot如何和各项技术整合。在上述环境下,SpringBoot应运而生。它使用“习惯由于配置”的理念让项目运行起来。使用SpringBoot很容易创建一个独立运行(运行jar,内嵌Servlet容器)准生产级别的基于Spring框架的项目,使用SpringBoot可以不用或只需要很少的Spring配置。 本视频教程包括了SpringBoot的基本使用及SpringBoot如何和各项技术整合。

四史答题软件安装包exe

四史答题软件安装包exe

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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