js正则

js正则相关知识

• js正则表达式之中文验证

  今天做表单提交的输入框条件验证，验证是否包含中文；网上搜了一圈基于js正则表达式的验证基本不好用，而且大多都是出自一两篇原文的转帖！到底什么才是拿来主义呢。根据搜索结果，本文取精华，告诉大家一个好用的中文验证方法。 使用js正则表达式匹配中文，需要了解中文字符在unicode编码中所处的区间。这样才能够了解表达式的匹配原理。 首先在正则表达式中使用 Unicode，必须使用\u开头，接着是字符编码的四位16进制表现形式 简单匹配中文方法: /[^\u0000-\u00FF]/ (匹配非单字节字符
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• JS正则截取两个字符串之间及字符串前后内容的方法

  JS正则截取两个字符串之间及字符串前后内容的方法1、js截取两个字符串之间的内容：var str = "aaabbbfff";str = str.match(/aaa(\S*)fff/)[1];alert(str);//结果bbb2、js截取某个字符串前面的内容：var str = "aaafff";str = str.match(/(\S*)fff/)[1];alert(str);//结果aaa3、js截取某个字符串后面的内容：var str = "aaafff";str = str.match(/aaa(\S*)/)[1];alert(str);//结果fff
• JS正则截取两个字符串之间及字符串前后内容的方法

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js正则相关课程

• 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

• 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

• shell编程之正则表达式 正则表达式在查找中的作用是非常重要的。本课程是《Tony老师聊shell》系列课程的第四篇，为你带来Linux shell中的正则表达式，字符截取命令cut、printf、awk和sed,字符处理命令sort和wc。

  讲师：Tony 初级 38516人正在学习

js正则相关教程

• 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。
• 1. 创建正则表达式 在 Ruby 中，我们在两个/之间定义正则表达式，最简单的正则表达式匹配一个单词或者一个字符串。实例：> /a/.class=> Regexp我们还可以使用Regexp类将字符串实例化为正则对象。实例：> regexp = Regexp.new("a")=> /a/除了上述方法还可以使用%r[]实例：> regexp = %r{\w+}=> /\w+/
• Ruby 正则表达式 正则表达式是使用一串字符来匹配一系列符合某个语法规则的字符串，通常被用于检索和替换符合模式的文字。本章节中我们讲学习在 Ruby 中如何使用正则表达式。
• 3. 正则表达式选项 在 Ruby 中我们可以在正则中添加一些选项，改变正则的行为。选项时机简介（调用的时机）i正则表达式不区分大小写m点匹配换行符x忽略空格要使用这些选项要在正则表达式结束后在末尾添加选项字母。实例：> "abc".match?(/[A-Z]/i)=> true
• 2. Shell 正则表达操作 在学习正则表达式的操作之前我们需要了解下 POSIX 及正则表达式的分类。

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