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LogisticRegression 多元逻辑斯蒂回归，并实现随机梯度下降和L1/L2正则化项。 参照 在此基础上加入L1和L2 Regularization；关于逻辑斯蒂回归中的L1和L2正则化项详见以下两个链接: 并对输入格式进行泛化，例如可以对“Sun Weather=rainy:1 Temperature=hot:1 ...”格式进行分类

这个项目包含了网络抓包以及网络发包。采用的java的httpurlconnection方式实现。 并将post及get方法进行了封装，能够比较简单的调用。这里发出我自己写的源码。 在文件里面，数据的抓取为正则表达式方式抓取数据 实现的方式有。 1.根据文件中出现的字符进行抓取。 2。可以抓取前后2端的中间数据 3。可以抓取前后（不包括前端和后端的数据）的中间的数据。 还有，懒的说了。上源码。

随机配置网络(SCN)通过引入不等式约束来限制输入权重和偏置的赋值,随着节点数量增加,网络能够逼近任意的数学函数和数据模型。在构建SCN的过程中,由于网络本身性质以及样本数据的不适定性和病态条件等问题会引起网络的过拟合,故提出一种基于Dropout技术的改进型SCN模型(Dropout-SCN)来自适应地约束输出权重分布和大小,以此来提高网络模型的识别精度。光纤数据验证的结果表明:与传统的SCN和L2范数正则化的SCN模型相比, Dropout-SCN模型具有更低的测试误差,有效地减缓了网络过拟合问题,提高了对光纤预警系统(OFPS)中光纤入侵信号的识别准确率。

对于泊松噪声污染下的模糊共聚焦图像复原问题，为解决传统方法中存在的阶梯效应，提出了一种基于Hessian矩阵范数的正则化方法.在泊松概率模型的基础上，该方法引入Hessian矩阵范数作为正则条件，并应用交替方向乘子法和梯度投影方法求解最优化模型.在激光扫描共聚焦显微镜实验中，所获得的复原图像质量优于传统方法，此结果证明了该方法可以有效地复原泊松噪声污染下的模糊共聚焦图像.

PCRE（Perl Compatible Regular Expressions）库是一组函数，使用与Perl 5相同的语法和语义实现正则表达式模式匹配。除了一组POSIX兼容的包装函数外，PCRE还拥有自己的原生API。 Nginx的http模块使用pcre来解析正则表达式

利用WebClient爬取古诗文网诗词，获取指定页的所有代码，截取转向的路径，拼接子页，获取子页数据，然后存入数据库

Prism 使用统计方法的组合进行基于样条的多元回归。 Prism 通过平滑样条回归、PCA 和 RVR/LASSO 的组合，使用正则化、降维和特征选择来执行此回归。 如果使用工具箱，请引用本文： 马丹，CR（2016 年）。 Prism：具有正则化、降维和特征选择的多重样条回归。 开源软件杂志，31.doi:10.21105/joss.00031

编译原理正则式转NFA转DFA以及最小化

基于编译技术的分析C源程序词法分析设计与实现 使用Flex分析c语言程序，主要作用是用来进行正则匹配之后的一些变化。 功能包括： a)添加行号。 b)将文件中每个非空的空白符号序列替换为单个空格。 c)将文件中所有关键字转换为大写字母。 d)将文件中所有标识符转换为小写字母，且以下划线开头。 e)将文件中所有指数形式的常量转换为小数形式。