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python常用模块之——正则re模块
python中使用正则表达式的步骤: 1.导入re模块:import re 2.初始化一个Regex对象:re.compile() 3.刚刚创建的Regex对象调用search方法进行匹配,返回要给March对象 4.刚刚的March对象调用group方法,展示匹配到的字符串 下面例子的知识点: 对 ...
分类:编程语言   时间:2020-08-05 22:14:44    阅读次数:99
正则表达式 判断字符串是否为数字
"^\d+$" //非负整数(正整数 + 0)"^[0-9]*[1-9][0-9]*$" //正整数"^((-\d+)|(0+))$" //非正整数(负整数 + 0)"^-[0-9]*[1-9][0-9]*$" //负整数"^-?\d+$" //整数"^\d+(\.\d+)?$" //非负浮点数(正 ...
分类:其他好文   时间:2020-08-05 14:30:57    阅读次数:112
SHELL正则表达式
简介正则表达式其主要作用是通过一些拥有特殊含义得字符,完成日常工作中我们需要得特定字符串匹配,或者从输出内容中匹配出符合我们需要得内容。分类基础正则表达式扩展正则表达式基础正则表达式扩展正则表达式
分类:系统相关   时间:2020-08-03 18:42:50    阅读次数:85
比较Adam 和Adamw
引用自: https://www.lizenghai.com/archives/64931.html AdamW AdamW是在Adam+L2正则化的基础上进行改进的算法。使用Adam优化带L2正则的损失并不有效。如果引入L2正则项,在计算梯度的时候会加上对正则项求梯度的结果。 那么如果本身比较大的 ...
分类:其他好文   时间:2020-08-03 13:31:44    阅读次数:141
02-re模块使用
Python正则表达式之re模块使用 1.正则表达式模块:import re 2.第一个正则表达式: re.compile(r'imooc') pattern.match('imooc python') r‘imooc’ -> Pattern -> Match -> Result ...
分类:其他好文   时间:2020-08-02 17:32:31    阅读次数:99
Linux 下使用 killall 命令终止进程的 8 大用法
Linux 的命令行提供很多命令来杀死进程。比如,你可以向 kill 命传递一个PID来杀死进程;pkill 命令使用一个正则表达式作为输入,所以和该模式匹配的进程都被杀死。 但是还有一个命令叫 killall ,默认情况下,它精确地匹配参数名,然后杀死匹配进程。在这篇文章中,我们将讨论有关这个命令 ...
分类:系统相关   时间:2020-08-02 12:48:50    阅读次数:116
Elasticsearch自定义分词,从一个问题说开去
1、问题抛出来自星友的一个真实业务场景问题:我现在的业务需求是这样的。有一个作者字段,比如是这样的Li,LeiLei;Han,MeiMei;还有一些是LeiLeiLi...。现在要精确匹配。我的想法是:用自定义分词通过分号分词。但是这样我检索Li,LeiLei那么LeiLeiLi就不能搜索到,我希望的结果是LeiLeiLi也被搜索到。而且这种分词,Li,LeiLei不加逗号,也不能匹配到。但是不知
分类:其他好文   时间:2020-08-01 12:33:36    阅读次数:68
剑指Offer - 动态规划
剑指Offer中的动态规划除了一题hard(正则表达式匹配)都比较简单。 连续子数组的最大和 这道题可以作为线性dp的模板。 用dp[i]表示以元素nums[i]为结尾的连续子数组最大和。 当以nums[i-1]为结尾的数组和(dp[i-1])大于0,对于以nums[i]为结尾的子数组(dp[i]) ...
分类:其他好文   时间:2020-07-31 22:58:15    阅读次数:102
干货 | Logstash自定义正则表达式ETL实战
0、题记本文建立在干货|LogstashGrok数据结构化ETL实战上,并专注于在Grok中使用自定义正则表达式。有时Logstash没有我们需要的模式。幸运的是,我们有正则表达式库:Oniguruma。Oniguruma是一个灵活的正则表达式库。它包含多种语言的不同正则表达式实现的特性。Github地址:https://github.com/kkos/oniguruma1、基础再认知Logsta
分类:其他好文   时间:2020-07-31 01:08:58    阅读次数:76
人脸神经网络及算法整理
一、网络 二、激活函数 激活函数:对隐藏变量使用按元素运算的非线性函数进行变换,作为下一个全连接层的输入。这个非线性函数被称为激活函数。 三、正则化 正则化:正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小,是应对过拟合的常用手段。 四、损失函数 五、网络模型优化算法 ...
分类:编程语言   时间:2020-07-29 21:59:19    阅读次数:100
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