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匹配相关知识

  • IntentFilter匹配
    Intent不应该同时存在显示调用及隐示调用,同时存在时以显示调用为准 。隐式调用需要Intent能够匹配目标组件的IntentFilter中所设置的过滤信息,如果不匹配将无法启动目标组件。IntentFilter的过滤信息有:action, category, data 。匹配规则:需同时匹配过滤列表中的action, category, data信息,否则匹配失败一个过滤列表中action, category, data可以有多个,一个Activity可以有多个IntentFilter一个Intent只要能匹配任何一组IntentFilter就可以成功启动组件各属性的匹配规则:action的匹配规则action是一个字符串,可以是系统预定义的,也可以定义自己的匹配是指完全相同,区分大小写。只要能够和过滤规则中任何一个action匹配即可匹配成功。如果Intent没有指定 action,那么失败。category的匹配规则category是一个字符串,可以是系统预定义的,也可以定义自己的Intent中ca
  • 正则中的贪恋匹配与懒惰匹配
    当正则表达式中包含能接受重复的限定符时,通常的行为是(在使整个表达式能得到匹配的前提下)匹配尽可能多的字符。以这个表达式为例:a.b,它将会匹配最长的以a开始,以b结束的字符串。如果用它来搜索aabab的话,它会匹配整个字符串aabab。这被称为贪婪匹配。 有时,我们更需要懒惰匹配,也就是匹配尽可能少的字符。前面给出的限定符都可以被转化为懒惰匹配模式,只要在它后面加上一个问号?。这样.?就意味着匹配任意数量的重复,但是在能使整个匹配成功的前提下使用最少的重复。现在看看懒惰版
  • [OpenCV_Python]模板匹配
    1.Template Matching(模板匹配)模板匹配是一种在较大图像中搜索和查找模板图像位置的方法。OpenCV提供了一个函数cv2.matchTemplate()。它只是在输入图像上滑动模板图像(如在2D卷积中),并比较模板图像下的输入图像的模板和补丁。在OpenCV中实现了几种比较方法。它返回一个灰度图像,其中每个像素表示该像素的邻域与模板匹配的程度。假设输入图像的大小(WxH)且模板图像的大小(wxh),则输出图像的大小为(W-w + 1,H-h + 1)。获得结果后,可以使用cv2.minMaxLoc()函数查找最大/最小值的位置。将其作为矩形的左上角,并将(w,h)作为矩形的宽度和高度。那个矩形是你的模板区域匹配后得到的区域。2.匹配实例找出一张电路的图像中,指定的芯片,并标记出来import cv2import numpy as np# 读取名称为 p20.png 的图片,并转成黑白img = cv2.imread("/home/yhch/Pictures/P20.png",1) gray
  • Nginx的Location优先匹配规则-如果出现多个~正则匹配,如何优先匹配?
    Nginx正则匹配的优先级: 正则表达式(~ ~*)的优先级最后,如果有多个location的正则能匹配的话,则优先匹配同一个server中,配置在前面的location。 我们来作个验证: 测试1:调节两个location的位置,修改配置如下: Nginx配置如下,建立如下目录及文件: server { listen 80; server_name 192.168.8.198; location ~ .*\.(txt|jpg|png)$ { root /opt/www/1; } location ~ ^/download { root /opt/www/2; } } mkdir /opt/www/1/download mkdir /opt/www/2/down

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