正则专题

python进阶篇-day07-高级语法与正则

day07-python其他高级语法 一. with(上下文管理) 介绍 概述 一个类只要实现了__ enter __ () 和 __ exit __ ()方法, 这个类就是一个上下文管理器类, 该类的对象 = 上下文管理器对象 目的 节约资源, 提高效率, 避免手动释放资源, 且出bug的时候, 也会自动尝试释放资源 特点 上下文管理器对象, 可以结合with语句使用

JavaScript中使用正则判断一个值是否是数字,包含正负,小数点

使用正则表达式来判断: if(/^[+-]?\d*\.?\d*$/.test(str)){//为数字} 实际情况中可以将+去掉,

优化算法与正则化

目录 一:优化问题 1.梯度消失和爆炸 2.局部最优  3.指数加权平均 4.动量梯度下降法  5.RMSProp算法 6.Adam算法 二:学习率衰减 三:标准化  都看到这里了,点个赞呗!!!!! 一:优化问题 1.梯度消失和爆炸 在梯度函数上出现指数级递增或者递减的情况下分别称为梯度爆炸或者梯度消失 假设g(z)=z,对于目标输出:y=w^n*w^n-

6. 深度学习中的正则化技术:防止过拟合

引言 过拟合是深度学习模型在训练过程中常遇到的挑战。过拟合会导致模型在训练数据上表现良好,但在新数据上表现不佳。为了防止过拟合,研究者们提出了多种正则化技术,如L1/L2正则化、Dropout、数据增强等。这些技术通过约束模型的复杂度或增加数据的多样性,有效提高了模型的泛化能力。本篇博文将深入探讨这些正则化技术的原理、应用及其在实际深度学习任务中的效果。 1. 过拟合的原因与影响 过拟合通常

013.Python爬虫系列_re正则解析

我 的 个 人 主 页:👉👉 失心疯的个人主页 👈👈 入 门 教 程 推 荐 :👉👉 Python零基础入门教程合集 👈👈 虚 拟 环 境 搭 建 :👉👉 Python项目虚拟环境(超详细讲解) 👈👈 PyQt5 系 列 教 程:👉👉 Python GUI(PyQt5)文章合集 👈👈 Oracle数据库教程:👉👉 Oracle数据库文章合集 👈👈 优

【机器学习 sklearn】模型正则化L1-Lasso,L2-Ridge

#coding:utf-8from __future__ import divisionimport sysreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8')import timestart_time = time.time()import pandas as pd# 输入训练样本的特征以及目标值,分别存储在变量X_train与y_train之中。

nginx 正则路径匹配

更多请参考:https://liuhuiyao.blog.csdn.net/article/details/119459183 Nginx路径匹配符号 = 表示精确匹配^~ 表示uri以某个常规字符串开头,大多情况下用来匹配url路径,nginx不对url做编码,因此请求为/static/20%/aa,可以被规则^~ /static/ /aa匹配到(注意是空格)。~ 正则匹配(区分大

JS常见正则方法整理

JS常见正则方法整理 目录 文章目录 前言1. 使用测试方法 - `test`2. 同时用多种模式匹配文字字符串 - `x|y`3. 匹配时忽略大小写 - `/x/i`4. 提取匹配项 - `match`5. 全局匹配 - `/x/g`6. 用通配符`.`匹配任何内容 - `/hu./`7. 将单个字符与多种可能性匹配 - `[aiu]`8. 匹配字母表中的字母 - `[a-z]`9. 匹配

正则 正整数bug

/^[0-9]{1,}(\.[0-9]{1,}){0,1}$/ 有一个情况是 要验证的数字是整数 但是实际上是 1.0这种形式, 如果是1.0的形式 使用这个正则是会报错的 /^[0-9]*[1-9][0-9]*$/ 可能是不认1.0 但是用最上面的那个正则就没事,可能是多了一层判断。 其实也是要注意把数字改了1.0为0就好了。

【Get深一度】小波分析概念3——正则性是什么意思,通俗解释

正则性英文是regularity,正则性一般用来刻画函数的光滑程度,正则性越高,函数的光滑性越好。通常用Lipschitz指数k来表征函数的正则性。 度量函数的正则性时,消失矩的概念是重要的,若消失矩的阶数小于正则性指数,这是小波度量不出该

【正则表达】同时包含2个甚至多个关键字 content.contains(keyword1)content.contains(keyword2)

有三个字符串如何匹配同时包含两个关键字的字符串 str1 = "this is the first check run" str2 = "the first run" str3 = "the first time runing" 有两个关键字(“first ”、”check “) 正则表达式怎么写 然后匹配到str1 // regExp (?=.*我是谁)(?=.*C)^.*

正则:数字、字母、特殊字符同时存在且长度不小于8位

(?![^a-zA-Z]+$)(?!\D+$)(?![a-zA-Z0-9]+$).{8,}$ 使用示例: function valPasswordFormatNew(){var result = true;var newPsd = jQuery("#newPsd").val();if(newPsd !=""){result = (/(?![^a-zA-Z]+$)(?!\D+$)(?![a-zA

Shell编程:正则表达式(位置锚定、分组或者、扩展正则)

文章目录 正则表达式 2位置锚定行锚定单词锚定示例 分组与其他分组或者示例 扩展正则表达式表示次数表示分组示例 正则表达式 2 位置锚定 行锚定 ^ 行首锚定:用于模式的最左侧,表示匹配行首。$ 行尾锚定:用于模式的最右侧,表示匹配行尾。 示例: ^root$ 匹配整行,只有 “root” 的行。^$ 匹配空行。^[[:space:]]*$ 匹配空白行。 单

分类预测|基于麻雀优化正则化极限学习机的数据分类预测Matlab程序SSA-RELM 多特征输入多类别输出

分类预测|基于麻雀优化正则化极限学习机的数据分类预测Matlab程序SSA-RELM 多特征输入多类别输出 文章目录 一、基本原理1. 数据准备2. RELM模型建立3. SSA优化RELM参数4. 模型训练5. 模型评估6. 结果分析与应用原理总结 二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结 分类预测|基于麻雀优化正则化极限学习机的数据分类预测Matlab程序SSA-R

php如何正则提取指定[]中的值

假设某条日志为:NOTICE: 17-05-22 11:00:00 [/home/work/orp/php/phplib/saf/base/Log.php:28] logId[3599980370]     refer[] cookie[] uri[/order/commit/order?mod=emsg&transid=437995094] optime[1495421999.998

对正则的理解

对正则的理解 简单的说,就是让机器理解你的意图,与编程差不都,但是他只保留了精华部分,去掉了一下修饰部分。 举例 来说 123abcABC 这组字符串,你想要数字部分,那你就跟计算机说,我只要数字部分,帮我提取出来。 而怎么跟他说呢,就是:[0-9]* ,意思就是说,所有 0 至 9 这的字符帮我拿出来,当然,你也可以用其它方式说,比如 所有包含 1234567890 帮我拿出

深度学习100问48:如何在RNN中实现正则化

嘿,朋友!想知道怎么给 RNN 加上“小约束”,让它变得更厉害吗?来,听我讲讲。   一、Dropout——让神经元“轮休”   想象一下,RNN 是一个忙碌的办公室,里面有很多员工(神经元)。Dropout 就像是一个调皮的经理,时不时地随机让一些员工去休息,不参与工作。这样一来,其他员工就得更加努力地干活,不能只依赖那几个固定的人。这样可以防止大家都偷懒,只靠那几个厉害的员工,从而让整个办公室

day05-面向对象-异常Lambda算法正则

一、⭐异常⭐ 1.1 异常 1.2 异常处理 1.2.1 抛出异常(throws) 在Java的方法调用中,如果一个方法中出现了异常,本方法自己不处理,默认是会抛给调用方法去处理的此时要注意的是,如果发生的是非运行时异常,需要在方法上明确使用throws关键字声明抛出​格式public void 方法名 throws 异常1 ,异常2 ,异常3 ..{方法体throw new E

人工智能:模型复杂度、模型误差、欠拟合、过拟合/泛化能力、过拟合的检测、过拟合解决方案【更多训练数据、Regularization/正则、Shallow、Dropout、Early Stopping】

人工智能:模型复杂度、模型误差、欠拟合、过拟合/泛化能力、过拟合的检测、过拟合解决方案【更多训练数据、Regularization/正则、Shallow、Dropout、Early Stopping】 一、模型误差与模型复杂度的关系1、梯度下降法2、泛化误差2.1 方差2.2 偏差2.3 噪声2.4 泛化误差的拆分 3、偏差-方差窘境(bias-variance dilemma)4、Bias

最大后验概率问题与正则化最小二乘问题的关系

禹晶、肖创柏、廖庆敏《数字图像处理(电子信息前沿技术丛书)》P232、P233

过度拟合------正则化

转载: 1. The Problem of Overfitting 1 还是来看预测房价的这个例子,我们先对该数据做线性回归,也就是左边第一张图。 如果这么做,我们可以获得拟合数据的这样一条直线,但是,实际上这并不是一个很好的模型。我们看看这些数据,很明显,随着房子面积增大,住房价格的变化趋于稳定或者说越往右越平缓。因此线性回归并没有很好拟合训练数据。 我们把此类情况称为欠拟合(u

【机器学习】【数据预处理】数据的规范化,归一化,标准化,正则化

数据的规范化,归一化,标准化,正则化,这几个破词整得我头晕,首先这些词就没规范好,对数据做实验更晕,网上狂搜一阵后,发现数据归一化,标准化,正则化,还是有差别 数据规范化    一种是针对数据库的解释    规范化理论把关系应满足的规范要求分为几级,满足最低要求的一级叫做第一范式(1NF),在第一范式的基础上提出了第二范式(2NF),在第二范式的基础上又提出了第三范式(3NF),以后又提出

正则 re中要转义的特殊字符

如果要查找文件名中有*的文件,则需要对*进行转义,即在其前加一个\。ls \*.txt。正则表达式有以下特殊字符。需要转义  特别字符 说明 $ 匹配输入字符串的结尾位置。如果设置了 RegExp 对象的 Multiline 属性,则 $ 也匹配 ‘\n' 或 ‘\r'。要匹配 $ 字符本身,请使用 \$。 ( ) 标记一个子表达式的开始和结束位置。子表达式可以获取供以后使用

在emeditor中用正则将小写字母转换为大写(and vice versa)

小=>大 Search: [a-z] replace: \u\0 大=>小 search: [A-Z] replace: \L\0

详解JS正则replace的使用方法

在讲replace的高级应用之前,我们先简单梳理一下JS正则中的几个重要的知识点,以帮助你对基础知识的回顾,然后再讲解JS正则表达式在replace中的使用,以及常见的几个经典案例。  一、正则表达式的创建 JS正则的创建有两种方式: new RegExp() 和 直接字面量。 //使用RegExp对象创建var regObj = new RegExp("(^\s+)|(\s+$)","

正则化注意事项

为什么要正则化,是为了等到更小的w,w越小x增大后y收到的影响越小,这也就意味曲线越平滑。 为什么我们倾向平滑的曲线,因为如果有noise混入我们的输入的时候,越平滑的曲线收到的影响越小。 在正则化的时候只考虑w,不考虑bias,因为bias不会影响曲线的平滑。