正则匹配中文数字 运营导入小说时遇到小麻烦，想要在章节目录前面加一些符号，word等工具搜半天没搜到，就想着用正则匹配试一下， 于是用notepad++试了一下，正则匹配中文数字章节。...表达式为：(第[\u4e00-\u9fa5\u767e\u5343\u96f6]{1,10}章) 追加的内容\1 ---- 笔记 正则匹配中文个位数，\u4e00-\u9fa5 百千零u767e\u5343...如果再其后面出现\1则是代表与第一个小括号中要匹配的内容相同。...注意：\1必须与小括号配合使用 整体实现效果就是在第几章前边加上了一些你想加上的内容，如下图所示，匹配更改之前： 实现后： 实现为第多少章加上###符号，这个例子最大实现千位数，万位数以及以上
/data/rmm_dic.utf8 南京市 南京市长 长江大桥 人民解放军 大桥 2、RMM算法 #逆向最大匹配 class RMM(object): def __init__(self, dic_path
可以看到，目前正则匹配字母没问题，c出现1次，2次，3次匹配的结果都是正常的 接下来我们看看匹配中文的效果 可以看到，当匹配连续出现歪时，结果就开始不正常了 然后我去看了下mysql的中文文档中关于正则表达式的部分...然后我按上面的语法又去试了试 可以看到，即使我按文档上的写法，依然存在问题 正确的做法，是要用小括号把中文括起来 效果如下 ?
前言 既然在Pathlib库中提到了glob()函数，那么我们就专门用一篇内容讲解文件名的匹配。其实我们有专门的一个文件名匹配库就叫：glob。...不过，glob库的API非常小，但是仅仅应用于文件名的匹配绰绰有余。只要是在实际的项目中需要过滤，或者匹配一组文件，都可以使用该库进行操作。...是用来匹配单字的，比如我们赛选上面1开头的图片文件。示例如下： import glob for name in glob.glob('text/1?....png'): print(name) 运行之后，效果如下： 区间匹配（[0-9][a-z][A-Z]） 从上面两个匹配我们看出来，glob库的匹配规则与正则表达式有些相似。...既然它能匹配模糊的，一个或多个字符，那么肯定也可以匹配区间字符。
经常被问到为什么模糊匹配不走索引，验证几种情况（Pg9.4.18） 构造测试数据 create table test(id int, info text); insert into test select...); explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from test where info like '%4152%'; 前后模糊中文...规则 对于中文，lc_ctype不能为"C"，只有TOKEN分割正确效果才是OK的 在"C"的库中使用有严重性能问题 test01 DB : test06 | pg9002311 | UTF8 |...如果有前后模糊查询需求，并且包含中文，请使用lc_ctype "C"的数据库，同时使用pg_trgm插件的gin索引。 (只有TOKEN分割正确效果才是OK的。...如果有前后模糊查询需求，并且不包含中文，请使用pg_trgm插件的gin索引。 如果有正则表达式查询需求，请使用pg_trgm插件的gin索引。
首先unicode里面 中文的区域的0x4e00-0x9fa5 在java或者js这种已unicode编码处理字符串的编程语言中 /^[\u4e00-\u9fa5]+$/就可以判断一个字符串是否全部为中文...那么php中 字符的编码根据页面而定 页面是gbk的 字符编码就是gbk的 utf-8也同理 之前有一个表达式 “/^[\x80-\xff]+$/” 仅仅可以匹配是否含有非ascll字符 而汉字只是其中一个比较小的区域...表达式后的数字太大 又查了资料 了解到可以使用修正模式”u” 让程序把后面当成unicode字符处理 于是改成了”/^[\x{4e00}-\x{9fa5}]+$/u” 测试成功 所以php下正则匹配中文的表达式是
前言既然在Pathlib库中提到了glob()函数，那么我们就专门用一篇内容讲解文件名的匹配。其实我们有专门的一个文件名匹配库就叫：glob。...不过，glob库的API非常小，但是仅仅应用于文件名的匹配绰绰有余。只要是在实际的项目中需要过滤，或者匹配一组文件，都可以使用该库进行操作。...是用来匹配单字的，比如我们赛选上面1开头的图片文件。示例如下：import globfor name in glob.glob('text/1?....png'): print(name)运行之后，效果如下：图片区间匹配（0-9A-Z）从上面两个匹配我们看出来，glob库的匹配规则与正则表达式有些相似。...既然它能匹配模糊的，一个或多个字符，那么肯定也可以匹配区间字符。
第5章 匹配中文（utf-8编码） 每个字符（中文、英文字母、数字、各种符号、拉丁文、韩文、日文等）都对应着一个Unicode编码。...查看Unicode编码，找到中文的部分，然后获取中文的Unicode编码的区间，就可以用正则匹配了。...前面我们用[a-z]表示小写字母，[0-9]表示数字，这就是一个范围表示，如果有一个数x能够表示第一个中文，有一个数y能够表示最后一个中文，那么[x-y]就可以表示所有的中文了。...中文的Unicode编码从4E00开始，到9FA5结束。 [\u4E00-\u9FA5]这个区间就能够表示中文。...console.log(res);//["你", "好", "世", "界"] 案例二 解决结巴程序 把“今今今天晚晚晚晚晚晚上吃吃吃吃吃吃鸡”字符串换成单字的形式，即“今天晚上吃鸡”； 核心思想：匹配到重复的字符时
以前有写过一篇文章“晶振”简单介绍了晶振的一些简单参数，今天我们来说下无源晶振的匹配电容计算方法： 如上图，是常见的的无源晶振常见接法，而今天来说到就是这种常见电路的电容计算方法，有两种： A，知道晶振的负载电容...方法A： 如上图：Ce1=Ce2=2*[Cl-(Cs+Ci)] 其中，Ce1,Ce2为晶振外部的负载电容，也即是匹配电容 Cl为晶振规格书的负载电容 Cs为PCB板的走线、IC PAD的寄生电容的和...方法B： C1,C2为晶振的外部匹配电容 Cstray为trace,pad and chip的寄生电容 Cl则为我们需要的晶振参数。...总结：上面两种方法，一种是先确定了晶振的参数，然后对应去算匹配电容范围，简单方便。另外一种是根据平台推荐的匹配电容，去算晶振的参数，然后去选择对应的型号。仔细看看，这两种方法其实是一样的。
这不是在做正则匹配中文时候，编码又一次成了拦路虎，在这儿记录两点。第一，字符串编码。第二，正则匹配中文。 早期编码都用ASCII编码，用一个字节来处理编码。...如大写A编码为65，但处理中文时候，一个字节显然不够，至少两哥字节，还不能和ASCII冲突，，中国制定GB2312编码，把中文编进去。...由于Python源代码也是一个文本文件，所以，当你的源代码中包含中文的时候，在保存源代码时，就需要务必指定保存为UTF-8编码。...关于Python正则表达式匹配中文，其实只要同意编码就行，我电脑用的py2.7，所以字符串前加u，在正则表达式前也加u即可。...u9fa5]+") result=re.findall(pattern,str) # print result.group() for w in result: print w 更加详细正则匹配内容
[\u4E00-\u9FA5]汉字﹐[\uFE30-\uFFA0]全角字符 [\u4E00-\u9FA5]汉字﹐[\uFE30-\uFFA0]全角字符所以说 ,Java的正则表达式是可以匹配中文字符的...,同时,用中文字符来写表达式也是可以的....正则表达式 public static void regxChinese(){ // 要匹配的字符串 String source = ""; // 将上面要匹配的字符串转换成小写 // source = source.toLowerCase();...// 匹配的字符串的正则表达式 String reg_charset = "]*?
没办法，干脆用正则匹配吧。因为之前并没有学过正则表达式，只好恶补了一下。在匹配的过程中遇到了一些问题，特别是在匹配中文的时候，很是蛋疼。下面说一下我的学习成果。...使用php在匹配中文的时候不能使用 \w 来匹配，可以使用元字符 . 来粗略匹配中文 精确匹配中文时需要考虑编码环境，gb2312和 utf-8。这两种编码有什么区别呢 ？...一、好了，下面进入正题，如果你想匹配中文的话，可以采用下面的表达式： utf-8编码： [\x{4e00}-\x{9fa5}] 例如：匹配5个汉字，便可以这么写： /[\x{4e00}-\x{9fa5...二、通过上面的表达式我们可以匹配一段模糊的中文，那如果我们想要匹配精准的某个字或者词语呢 ？例如，我在做教务处爬虫时，抓取到的成绩不仅仅只是数字，还有优秀、通过、良好等。这种我们总不能漏掉吧？...可以使用下面的方式来匹配： 先将汉字转换成为16进制Unicode编码，可以在这个网站方便的转换：Unicode与中文互转 16进制Unicode编码转换、还原 例如我们将 优秀 两个字转换成了该编码，
用 ‘[\u4e00-\u9fa5]‘ 匹配中文 在字符串中匹配中文 示例： 匹配字符串中的第一个中文字符 匹配字符串中的第一个连续的中文片段 匹配字符串中的所有中文字符 注：要确保正则字符和匹配文本是
然而，在实际工业界或项目中，或是限于经费，或是只是小试牛刀，没有标注好的语料进行训练，那么如何在无监督上把语义匹配玩转呢？ 最近我们请来了（曾经？）...大红大紫的BERT，来做无监督的Query-词的语义匹配。 难点分析与思路 那么，你说的这个无监督的Query-词的语义匹配，到底难在哪里呢？...无训练语料 首先自然是无监督啦，在千奇百怪的实际业务中很难在网上找到适合训练的语料，而基于种种原因不能或不想标注的话，你大概率要和有监督say no了。...之后笔者会出word2vec及其改良篇的语义匹配，敬请期待。 这里你可能会问，大家都拿BERT来做有监督，在它后面再加一两层网络然后用自己业务的有监督数据微调，要怎么做无监督啊？...说点题外话，除了官方释放的BERT模型之外，百度、哈工大讯飞等各界大佬也利用自己的中文语料训练了BERT模型并开源，可以多做几次实验横向对比选择最好的。
【新智元导读】英伟达研究人员发表论文，提出图像到图像的无监督学习。实现方式值得一看。...通过多样化的无监督图像迁移任务的可视化结果，论文验证了所提出的框架的有效性。进一步的研究揭示了关键的设计选择。...此外，研究把 UNIT 框架应用于无监督的域适应任务，并在基准数据集上获得了比其他算法更好的结果。...无监督图像迁移（UNIT）网络框架 论文针对无监督图像到图像的迁移任务提出了无监督图像迁移（UNIT）网络框架。...我们也计划将该框架扩展到无监督的语言到语言的翻译任务。
如：wordpress插件，Some Chinese Please插件就可以拦截不带中文字的评论，用起来很不错，而且不写入数据库，可以有效地减少spam对服务器的额外负担，其实我们完全没有必要使用插件，.../* 评论必须包含中文 拦截spam */ function refused_spam_comments( $comment_data ) { $pattern = '/[一-龥]/u'; if(...preg_match($pattern,$comment_data['comment_content'])) { err('评论必须包含中文，谢绝英文垃圾留言。')...return( $comment_data ); } add_filter('preprocess_comment','refused_spam_comments'); 最终效果就是，如果评论中不包含中文就会有错误提示
---- MongoDB的聚合查询中，$substr只能匹配ASCII的数据，对于中文要使用$substrCP
本文讲的中文分词器就是IK分词器。...分词器需要达到的效果 1）短语可以精确匹配 2）查找时间要比standard少 3）如果查找的词语不在词典中，也必须要查到 4）如果数据在原文中出现，就一定要查全 IK分词器短语精确匹配的问题 楼主意淫着将所有的单字放入词典中...感恩 2 从上面可以看出，查找时ik_smart将语句分为了快乐和感恩两个词，位置分别为1和2，而ik_max_word建索引时，快乐和感恩的位置分别是1和4，在match_phrase看来，这种是不匹配的...虽然查找时可以减少每个token对应的文档数，但是存储量会增大很多，而且不在支持模糊的match匹配。很土。...至此总算解决了ES中文分词切精确匹配的问题。 源码修改： * 修改IK不支持小语种的问题 * 修改中文之间特殊字符不能过滤的问题。即原文“节 日 快 乐”不能匹配“节日快乐”的问题。
今天在开发的时候有个需要，就是匹配出一条计价公式里的材料文本，示例：[羊脂玉价格]*[羊脂玉重量]+[白金价格]*[白金重量]+[皓石价格]*[皓石重量]+[钻石价格]*1.5*[钻石重量]+[硬金价格...]*1.67*[硬金重量]，要匹配出[***_价格]，就是中括号内，以_价格结尾的字符串（代表材料的名称），我用的语言是PHP，写了一条正则表达式出来，代码如下： $pattern = "/\\[([^..._价格]+)_价格\\]/"; $res = preg_match_all($pattern, $s, $matches); var_dump($matches); ，前面三个能匹配出来，但“钻石”一直匹配不到...，非常奇怪，后面测试了一下，跟匹配的数量没有关系，因为如果把“钻石”也改成“白金”的话是能匹配出来的，改成“石”字的话也可以匹配出来，根据这种现象判断，感觉有可能是字符集的问题，有可能是默认的字符集中是没有...“钻”这个字的，所以匹配不到，后面搜索了很多网友关于PHP使用正则匹配中文的文章，发现最全面的匹配方式是使用16进制的，换过来后，果然成功了，故分享出来，以飨大家，最终的代码如下： $s = ‘[羊脂玉价格
中文分词算法概述： 1：非基于词典的分词（人工智能领域） 相当于人工智能领域计算。一般用于机器学习，特定领域等方法，这种在特定领域的分词可以让计算机在现有的规则模型中，推理如何分词。...2：基于词典的分词（最为常见） 这类分词算法比较常见，比如正向/逆向匹配。例如： mmseg分词器 就是一种基于词典的分词算法。以最大正向匹配为主，多种 消除歧义算法为辅。但是不管怎么分。...由于中文比较复杂，不推荐采用正向最大匹配算法的中文分词器。。逆向最大匹配算法在处理中文往往会比正向要准确。 接下来分析第2种：基于词典的分词算法（最长的词优先匹配）。...先分析最大正向匹配算法 一： 具体流程图如下： ?...以上代码实现了两种正向和逆向的算法，可以很明显的比较中文分词结果。 但是效率，，呵呵！确实不咋的。欢迎打脸。 比如：数据结构就先不提。
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