php正则

php正则相关知识

• PHP正则

  今天遇到一个蛋疼的问题，归结于自己学习PHP正则表达式没有学好的缘故。所以明天要认真再把有关正则的教材啃一遍。问题的关键在于，preg_match_all对于有换行和没有换行的的匹配是不同的：对于没有换行的匹配采用的是贪婪匹配，对于换行（\n）的匹配采用的是懒惰匹配。<toppost><post><board>美好</board><title>散财求祝福</title><title_esc>心情很好</title_esc><reply_count>187</reply_count><author>chinasoul</author></post><post><board>悲伤的</board><title>代MM诚pie我科GG  有王道 非诚勿扰</title><t
• PHP正则表达式语法汇总

  PHP正则表达式语法汇总用好正则表达式往往会起到事半功倍的效果，以下是对PHP正则表达式的语法汇总和详细介绍，需要的朋友可以过来参考下。首先，让我们看看两个特别的字符：'^' 和 ‘$' 他们是分别用来匹配字符串的开始和结束，一下分别举例说明"^The": 匹配以 "The"开头的字符串;"of despair$": 匹配以 "of despair" 结尾的字符串;"^abc$": 匹配以abc开头和以abc结尾的字符串，实际上是只有abc与之匹配"notice": 匹配包含notice的字符串你可以看见如果你没有用我们提到的两个字符（最后一个例子），就是说 模式（正则表达式） 可以出现在被检验字符串的任何地方，你没有把他锁定到两边这里还有几个字符 '*', '+',和 '?', 他们用来表示一个字符可以出
• php正则

  \ 一般用于转义字符 ^ 断言目标的开始位置(或在多行模式下是行首) $ 断言目标的结束位置(或在多行模式下是行尾) . 匹配除换行符外的任何字符(默认) [ 开始字符类定义 ] 结束字符类定义 | 开始一个可选分支 ( 子组的开始标记 ) 子组的结束标记 ? 作为量词，表示 0 次或 1 次匹配。位于量词后面用于改
• php正则替换

  $string = 'April 15, 2003';$pattern = '/(\w+) (\d+), (\d+)/i';$replacement = '${1}1,\3';//$replacement = '${1}1,$3';//$replacement = '${1}1,{3}';echo preg_replace($pattern, $replacement, $string);echo '<br/>';//-----------------------------$string = 'The quick brown fox jumped over the lazy dog.';$patterns = array();$patterns[0] = '/quick/';$patterns[1] = '/

php正则相关课程

• 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。

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• PHP开发晋升课程 BAT资深工程师解析Tp5+Tp6底层源码 为解决大家对于TP框架底层源码的学习问题。singwa老师在本门课程为大家一步步分析ThinkPHP的底层源码，在分析的过程中，逐步提升技术水平。轻松应对不同的TP版本和不同的框架，掌握课程所授内容，可基本达到百度T5的水平。

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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。

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php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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