正则不包含

正则不包含相关知识

• PHP preg正则

  语法：模式规则：/php/  在字符串前后加上两条斜杠即可。匹配函数：preg_match()函数在字符串中搜索模式，如果存在则返回true，否则返回false。元素：正则表达式中包含三种元素分别为：量词、元字符、修饰符量词语法 描述+ 匹配任何至少包含一个前导字符串* 匹配任何包含零个或多个前导字符串? 匹配任何包含零个或一个前导字符串. 匹配任意字符串{x} 匹配任何包含x个前导字符串{x,y} 匹配任何包含x到y个前导字符串{x,} 匹配任何包含至少x个前导字符串$ 匹配字符串的行尾^ 匹配字符串的行首| 匹配字符串的左边或者右边() 包围一个字符分组或定义个反引用，可以使用\1\2提取元字符语法 描述[a-z] 匹配任何包含小写字母a-z的字符串[A-Z] 匹配任何包含大写字母A-Z的字符串[0-9] 匹配任何包含数字0-9的字符串[abc] 匹配任何包含小写字母a、b、c的字符串[^abc] 匹配任何不包含小写字母a、b、c的字符串[a-zA-Z0-9_] 匹配任何包含a-z
• Python标准库01 正则表达式 (re包)

  我将从正则表达式开始讲Python的标准库。正则表达式是文字处理中常用的工具，而且不需要额外的系统知识或经验。我们会把系统相关的包放在后面讲解。 正则表达式(regular expression)主要功能是从字符串(string)中通过特定的模式(pattern)，搜索想要找到的内容。语法之前，我们简介了字符串相关的处理函数。我们可以通过这些函数实现简单的搜索功能，比如说从字符串“I love you”中搜索是否有“you”这一子字符串。但有些时候，我们只是模糊地知道我们想要找什么，而不能具体说出我是在找“you”，比如说，我想找出字符串中包含的数字，这些数字可以是0到9中的任何一个。这些模糊的目标可以作为信息写入正则表达式，传递给Python，从而让Python知道我们想要找的是什么。(官方documentation)在Python中使用正则表达式需要标准库中的一个包re。import rem = re.search('[0-9]','abc
• JavaScript编程题（一）——正则

  1.给定字符串str，判断是否是、包含数字，包含返回true，否则返回false。 function containsNumber(str) { return (/\d/).test(str); //rgexp.test(str)正则表达式，返回boolean值 } 2.给定字符串 str，检查其是否包含连续重复的字母（a-zA-Z），包含返回true，否则返回 false function containsRepeatingLetter(str) { return (/([a-zA-Z])\1/).test(str); //在正则表达式中，利用()进行分组，使用斜杠加数字表示引用，故将[a-zA-Z]做为一个分组，\1就是对第一个括号的内容加以
• 正则表达式

  笔记正则表达式：用来做字符串查找、匹配、切割用的一种工具。python对正则表达式的支持：提供了re模块（python模块），包含字符串匹配、查找、切割等相关方法。正则表达式的符号fullmatch(正则表达式，字符串)：用正则表达式来和字符串进行匹配，看是否能够匹配成功。 正则表达式：是一个符合正则规范的字符串。""" import re if __name__ == '__main__':     # 注意正则表达式的字符串，前面一般要加阻止转义字符（r or R）。因为正则表达式中有很多带‘\’的符号，其功能不是转义，而是表示特殊的意义。     # 1. . : 匹配（点的个数个）任意字符     """匹配一个任意字符的字符串"""     re_str = '.'  # 泛华     """匹配字符是a的字符串"""     re_str = 'a'  # 具化     m = re.fullmatch(re_str, 'a')     print(m)  # <_sre.SRE_Ma

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• python正则表达式 正则表达式可以提高复杂文本分析的效率，本课程介绍了Python正则表达式基本概念、为什么使用正则表达式、正则语法、re模块及相关方法使用，如何使用正则表达式处理文件，让您对python正则全面了解。

  讲师：Meshare_huang 初级 79562人正在学习

• JavaScript正则表达式 很多人对正则表达式的印象是很强大、很难学、记不住。本次课程可信目标就是让大家不是记住正则表达式，而是理解正则表达式，借助图形化工具让大家直观的感受正则表达式，用起来得心应手，挥洒自如。你懂了正则表达式真的很简单！

  讲师：Samaritan 中级 96207人正在学习

• 鬼斧神工之正则表达式 本课程通过实际的同步命令演示和形象的概念介绍并以PHP语言为蓝本，让小伙伴们了解正则表达式的基本语法以及理解正则表达式在实际开发中的强大用处。

  讲师：壞大叔bbUncle 初级 47159人正在学习

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• 2. 正则表达式规则 Tips： 正则表达式= 特殊字符（元字符） + 文本（普通字符）上面的公式其实就是一个完整的正则表达式，你可以简单的将正则表达式理解为是一种语言，元字符就是它的语法，普通字符就是单词。我们来看一个简单的正则表达式的例子：下面是一个自动化配置 terraform 的一个配置文件 main.tf。我们会用正则表达式 grep -E ‘(image_id|key name)’ main.tf 来同时匹配这两个字段。对于不太了解正则表达式的人来说这段简单的公式是有点云里雾里的。下面我们来具体看下正则表达式具体语法规则有哪些，然后再回过头来看就一目了然了。
• 3. 使用正则化 正则化是一种比较高级的防止过拟合产生的方法。它是通过网络的参数来计算网络的“代价”，然后将代价最小化来实现降低网络规模的目的。它主要包括两种方式， L1 正则化与 L2 正则化，这两种方式都涉及到很多的数学原理，因此这里不做过多的展开，我们可以进行一个简单的区分：L1 正则化，代价与网络参数成正比；L2 正则化，代价与网络参数的平方成正比。而在实践的过程之中，我们最常使用的就是 L2 正则化。具体来说，我们可以通过将支持正则化的网络层添加相应的正则化参数即可实现该网络层的正则化。比如对于 Dense 网络层来说，我们可以添加参数：tf.keras.laysers.Dense(64, kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.001)),而其中的 0.001 参数就是“代价”与网络参数的平方成正比的参数。也就是说：代价 = 0.001 * (网络参数**2)于是我们可以将我们的模型再次修改为：model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu', input_shape=(Height, Width ,3), kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.001)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.001)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.001)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.001)), tf.keras.layers.Dense(1)])在这里，我们为卷积层和稠密层增加了L2正则化。我们可以看到网络的模型结构为：Model: "sequential_2"_________________________________________________________________Layer (type) Output Shape Param # =================================================================conv2d_9 (Conv2D) (None, 128, 128, 16) 448 _________________________________________________________________max_pooling2d_9 (MaxPooling2 (None, 64, 64, 16) 0 _________________________________________________________________conv2d_10 (Conv2D) (None, 64, 64, 32) 4640 _________________________________________________________________max_pooling2d_10 (MaxPooling (None, 32, 32, 32) 0 _________________________________________________________________conv2d_11 (Conv2D) (None, 32, 32, 64) 18496 _________________________________________________________________max_pooling2d_11 (MaxPooling (None, 16, 16, 64) 0 _________________________________________________________________flatten_3 (Flatten) (None, 16384) 0 _________________________________________________________________dense_4 (Dense) (None, 512) 8389120 _________________________________________________________________dense_5 (Dense) (None, 1) 513 =================================================================Total params: 8,413,217Trainable params: 8,413,217Non-trainable params: 0我们可以发现，网络的参数并没有发生变化，这是因为正则化并不会引入新的参数，也不会减少参数。在训练结束后我们可以得到模型训练结果的准确率曲线为：而模型训练结果的损失Loss曲线为：可以看到，与之前的模型相比，我们现在的模型在一定程度上降低了过拟合。对于损失这一点尤为明显，它只在第 7 个 Epoch 出现了上升，同时并没有像之前一样上升的如此剧烈。
• 2.2 正则表达式修饰符 正则表达式可以包含一些可选修饰符来控制匹配的模式。修饰符被指定为一个可选的标志，多个标志可以通过按位 OR(|) 它们来指定，如 re.I | re.M 被设置成 I 和 M 标志。下表列举了常用的正则表达式修饰符：修饰符描述re.I使匹配对大小写不敏感re.M多行匹配，影响 ^ 和 $
• MySQL 中使用正则表达式 前面小节介绍过使用 LIKE 模糊查询包含指定内容的字段的结果集，本小节介绍正则表达式相关的基础知识，学习之后，可以使用正则表达式来查询更加符合需求的字段内容。
• 2. 使用REGEXP正则表达式查询 以 student 表为例，使用正则表达式查询出姓王的教师：SELECT * FROM student WHERE name REGEXP '^王';查询结果如下图：使用正则表达式查询 name 字段中包含小字的数据：SELECT * FROM student WHERE name REGEXP '小';查询结果如下图：以 teacher 表为例，使用正则表达式匹配符合邮箱格式的数据：SELECT * FROM teacher WHERE email REGEXP '^[a-zA-Z0-9_-]+@[a-zA-Z0-9_-]+(\.[a-zA-Z0-9_-]+)+$';查询结果如下图：Tips：如上图所示， 其中 ^[a-zA-Z0-9_-]+@[a-zA-Z0-9_-]+(\.[a-zA-Z0-9_-]+)+$ 为符合邮箱匹配规则的正则表达式，查询结果 email 的值如果不满足此正则表达式，则该条数据不会被查询出来。
• 1. 正则表达式简介 在编写爬虫的过程中，我们需要解析网页的内容。那么作为文本解析利器的正则表达式当然可以运用到我们的爬虫开发中。其实页面解析过程无非是从海量的字符串中将我们所需要的数据匹配并剥离出来，所以在正式的爬虫开发中正则会经常被用到。正则表达式是对字符串操作的逻辑公式。在提取网页的数据的时候，我们需要把源代码转换成字符串，然后通过正则表达式匹配想要的数据。在我们开始使用正则表达式进行模式查找之前，我们需要先熟悉一下正则表达式里面的字符的基本含义，熟悉了它们之后，我们就可以很方便的书写一些正则表达式进行模式匹配了。

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