《精通正则表达式(第3版)》讲解正则表达式,这种工具能够提高工作效率、让生活变得更轻松。精心调校后的正则表达式只需要十多秒就能完成以前数小时才能完成的枯燥任务。如今,正则表达式已经成为众多语言及工具——Perl、PHP、Java、Python、Ruby、MysQL、VB.NET和c#(以及.NETFramework中的任何语言)——中的标准特性,依靠它,你能以之前完全不敢设想的方式进行复杂而精巧的文本处理。十年三版,再显王者风范,近30年开发经验的智慧结晶,深入理解正则表达式,彻底修炼基本功,全球第一本全面深入讲解正则表达式的经典巨著,《程序员》杂志技术主编孟岩鼎力推荐。   专家点评:《精通正则表达式》是系统学习正则表达式的唯一最权威著作。任何时候,任何地方,只要提到正则表达式著作,人们都会提到这本书。该书质量之高,声誉之盛,使得几乎没有人企图挑战它的地位,从而在正则表达式图书领域形成了独特的“一夫当关”的局面,称其为正则表达式圣经,绝对当之无愧。   ——《程序员》杂志技术主编孟岩     《精通正则表达式(第3版)》包含了对PHP及其正则表达式的讲解。这一版的更新也反映了其他语言的发展,深入讲解了Sun的java.util.regex,并特别提到了Java1.4.2和Java1.5/1.6之间的众多差异。   本书的内容:   ·各种语言和工具的功能比较   ·正则引擎的工作原理   ·优化(能节省大量的时间)   ·准确匹配期望的文本   ·针对具体语言的章节   《精通正则表达式(第3版)》,以明晰轻松的笔调向程序员深入浅出地讲解复杂的知识,并给出了现实世界中复杂问题的解决办法,读者能够立刻运用书中丰富的知识,巧妙而高效地解决各种问题。
2022-02-15 14:04:12 45.26MB 正则表达式
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简单的词法分析器,能够接收一系列不同的正则变量定义,通过正则表达式后缀式的构建、nfa的构建、dfa的构建及其最简化、dfa的合并等步骤实现动态词法分析。
2022-02-13 19:05:19 862KB 正则表达式 前端 后端 词法分析
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python学习笔记,包含sys模块简介-与操作系统进行交互-CSV文件和CSV模块-正则表达式
2022-02-10 09:03:19 9KB python 学习笔记 sys模块 csv模块
利用sorted()函数进行人气值排名,按照关键词k进行检索,通常是将人气值利用正则表达式将数字输出出来,通常取正则表达式输出列表的0号位置置换成浮点型即可,但是随着人气值超过1000万,如1200万人气,在正则表达式输出时会是‘1,200万’,但是此时转换成浮点数,只会输出‘1’,不能识别‘,’后边的‘200万’,采用新方法if()函数使其合理化。
2022-02-07 14:45:21 3KB 爬虫;正则表达式
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正则表达式测试工具,美观功能强大! 1、可作为文本编辑器,支持简洁模式,字号变大变小,字体设置,颜色设置,对齐方式,行间距设置 2、多页面可保存 3、支持正则表达式匹配与替换,子匹配单独显示,单独选择 4、支持正则表达式的历史记录与收藏,如百度搜索自动显现 5、靠边隐藏 详情见博文:https://blog.csdn.net/weixin_44182128/article/details/122676797
2022-02-07 09:06:49 1.8MB 正则表达式 前端 后端
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针对一类具有任意初始状态的部分非正则多智能体系统,提出一种迭代学习控制算法.该算法将具有固定拓扑结构的多智能体编队控制问题转化为广义上的跟踪问题,即让领导者跟踪给定的期望轨迹,而跟随者要始终保持预定队形对某一智能体进行跟踪,并将该智能体作为自身的领导者.同时,为了使每个智能体在任意初始状态下都能按照期望队形进行编队,对每个智能体的初始状态设计迭代学习律,并从理论上对算法的收敛性进行严格证明,给出算法收敛的充分条件.所提出的算法对于各个智能体在任意初始位置条件下均能实现在有限时间区间内系统的稳定编队.最后,通过仿真算例进一步验证了所提出算法的有效性.
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了解正则表达式可用.pdf
2022-02-03 10:03:37 646KB 网络文档
-在过去的四十年里,大多数人使用变分方法来解决光流估计的问题。随着机器学习的发展,最近的一些工作试图利用卷积神经网络(CNN)来解决这个问题,并取得了令人满意的结果。FlowNet2[1]是最先进的CNN,需要超过160M的参数才能实现准确的流量估计。我们的LiteFlowNet2在Sintel和KITTI基准测试中的性能优于FlowNet2,同时在模型尺寸和运行速度上分别是FlowNet2的25.3倍和3.1倍。LITEFRONET2是建立在传统方法基础上的,类似于变分方法中数据保真度和正则化的相应作用。我们以SPyNet[2]的形式计算空间金字塔形式的光流,但通过一种新的轻型级联流推断。通过早期校正和描述符匹配的无缝结合,它提供了较高的流量估计精度。流正则化通过特征驱动的局部卷积来改善异常值和模糊流边界的问题。我们的网络还拥有一个用于金字塔特征提取的有效结构,并支持特征扭曲,而不是像FlowNet2和SPyNet中所实践的图像扭曲。与LiteFlowNet[3]相比,LiteFlowNet2在Sintel Clean上的光流精度提高了23.3%,Sintel Final提高了12.
2022-01-30 11:02:23 45.84MB cnn 人工智能 神经网络 深度学习
见博文:https://blog.csdn.net/weixin_44182128/article/details/122676797
2022-01-30 10:03:10 2.15MB 正则表达式 测试工具 前端 后端
正则指引 余晟 清晰完整版
2022-01-27 16:34:33 30.7MB pdf
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