展开

关键词

关于正则优先级踩的坑【后缀结尾】

采坑一个很简单的应用:验证后缀是否允许。let a = 1.jpg; console.log(.gif|png|jpg$i.test(a));? 咋一看,好像没问题。 但是这样呢? 我们想要判断必须以要求的结尾,但是这样返回的也是正确的? 因为|的优先级太低了,所以以上正则实际意思是:有.gif有.png有.jpg 并且是以.jpg结尾的解决方法很简单:加括号强行提升优先级let a = 1.pngdfadsf; console.log

67500

Python 正则表达式(贪婪和非贪婪模式)- 颜值美女URL

python贪婪和非贪婪Python里数量词默认是贪婪的(在少数语言里也可能是默认非贪婪),总是尝试尽可能多的字符;非贪婪则相反,总是尝试尽可能少的字符。在*,?,+,{m,n}后面加上? # 尝试一串数字,至到了一个In : re.match(rd,123456768).group() Out: 1 # 增加了 + 号之后,就可以多个了,此时可以算是贪婪模式In : re.match 斗鱼颜值直播间爬取示例?好啦,从页面的元素中,我们找到了一个美女直播的元素,这元素里面有两个url地址可以下载。 *,html) Out: # 增加jpg结尾的内容,发现还是 .* 的部分了太多内容了,例如把 src= 这类字符串也了进来。In : re.findall(rhttp. jpg,html) Out: In : # 好了,因为 .* 从原来的贪婪变为非贪婪,那么就只了 http 到 jpg 的这串内容。# 所以,出来的结果就是的url地址了。

67330
  • 广告
    关闭

    云产品限时秒杀

    云服务器1核2G首年38元,还有多款热门云产品满足您的上云需求

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    科普

    :在论中,一个「」(matching)是一个边的集合,其中任意两条边都没有公共顶点。例如, 3、 4 中红色的边就是 2 的,如3中,1-5边和4-7边没有公共顶点。? 我们定义点、边、未点、非边,它们的含义非常显然。例如, 3 中 1、4、5、7 为点,其他顶点为未点;1-5、4-7为边,其他边为非边。 最大:一个所有中,所含边数最多的,称为这个的最大 4 是一个最大,它包含 4 条边。完美:如果一个的某个中,所有的顶点都是点,那么它就是一个完美 4 是一个完美。显然,完美一定是最大(完美的任何一个点都已经,添加一条新的边一定会与已有的边冲突)。但并非每个都存在完美。 例如, 5 中的一条增广路,如 6 所示(中的点均用红色标出):?增广路有一个重要特点:非边比边多一条。因此,研究增广路的意义是改进

    44900

    二分详解

    给定一个二分G(无向),在G的一个子M中,M的边集中的任意两条边都不依附于同一个顶点,则称M是一个.        选择这样的边数最大的子集称为的最大问题(maximal matchingproblem)       如果一个中,中的每个顶点都和中某条边相关联,则称此为完全,也称作完备。        如果该二分的每条边都有一个权值且存在完备,那么我们要找出一个所有边权值和最大的完备的问题叫做二分的最优问题。 二分的最小覆盖数:在二分中选取最少数目的点集,使得二分任意一边都至少有一个端点在该点集中。这个点集的大小是二分的最小覆盖数,且二分的最小覆盖数==二分的最大数。 最终DAG的最小路径覆盖数==DAG的节点数n - 新二分的最大数m。注意:该由原DAG构建的新二分的最大数m

    24730

    二分最大

    二分的最大的含义,就是说在这A,B两个集合中不断选择两个存在连线(只有存在连线才能连起来,而且每个点只能一次)的两个点相连,求最多可以有多少条连线即这个二分的最大数可以参考 二分, 性质定义和定理: 最大数:最大边的数目 最小点覆盖数:选取最少的点,使任意一条边至少有一个端点被选择 最大独立数:选取最多的点,使任意所选两点均不相连 最小路径覆盖数:对于一个 DAG(有向无环 匈牙利算法是基于Hall定理中充分性证明的思想,它是部最常见的算法,该算法的核心就是寻找增广路径,它是一种用增广路径求二分最大的算法。 增广路径若G中一条连通两个未顶点的路径,并且属于M的边和不属于M的边(即已和待的边)在P上交替出现,则称P为相对于M的一条增广路径(举例来说,有A、B集合,增广路由A中一个点通向B中一个点 对于v,分两种情况: 1.如果v未,则已经找到一条增广路 2.如果v已经,则取出v的顶点w(w一定是A部顶点),边(w,v)目前是的,根据“取反”的想法,要将(w,v)改为未,(u,

    37510

    相似性中的特征提取方法综述

    入职以来主要负责部门内基于大规模像和视频检索、的恶意内容过滤算法。一、引言相似性,即对比两张的相似程度,可以用于搜索、聚类、版权保护、恶意过滤等应用。 本文主要介绍用于相似性的特征各类特征提取方法。 对于的相似性,可根据的形式分为四个层次,分别概括如下:1.像素级别相似:两张每个对应像素值完全相等,直接表现就是两张文件在二进制内容上完全一致。2. 下面本文着重介绍用于各个层次相似性技术的特征提取方法。 二、相似性中的特征提取2.1 全局视觉相似两张像素级相似的经过缩放和压缩等操作后,视觉上保持基本一致,但本身的像素值数据差异较大。

    2.8K90

    BZOJ1854: 游戏(二分)

    31 23 24 5输出样例#1: 复制 2说明Limitation对于30%的数据,保证N < =1000对于100%的数据,保证N < =1000000来源:SCOI 2010emmm,感觉二分这类题目要是看了标签在做的话就不好了 若第$i$个有$(a,b)$两种属性,那么从$a,b$向$i$连边即可找不到时退出#include#include#include#include#include#define LL long long

    12620

    P3386 【模板】二分

    题目背景二分题目描述给定一个二分,结点个数分别为n,m,边数为e,求二分最大数输入输出格式输入格式:第一行,n,m,e第二至e+1行,每行两个正整数u,v,表示u,v有一条连边输出格式:共一行 ,二分最大输入输出样例输入样例#1: 1 1 11 1输出样例#1: 1说明n,m

    40970

    OpenCV之像模板

    8240

    算法模板——二分

    实现功能为二分原理:匈牙利算法,核心思想——上了就,没直接上也要通过前面的腾出位置让这个上(详见:趣写算法系列之——匈牙利算法)本程序以Codevs2776为例详见Codevs2776

    45540

    基于OpenCV的直方

    3张不同,并用作示例。 5:使用均衡直方的对比度修改。最左列是原始像。中间一栏是对比度修改的结果。最右边的列是修改后的像的直方。04. 什么是直方?假设我们有两个像,每个像都有其特定的直方。 当我们要统一一组像的对比度时,直方非常有用。实际上,直方均衡也可以视为直方,因为我们将输入像的直方修改为与正态分布相似。 6:直方6中,我们将像A作为输入像,将像B作为目标像。我们要基于B的分布来修改A的直方。第一步,我们计算A和B的直方和均等直方7:直方示例。我们修改了左像的直方中心像的直方7示出了直方的示例。如大家所见,尽管最左边的像是明亮的像,但就对比度级别而言,可以将中心像视为更好的像。

    31910

    论--一般带花树

    带花树就是说一个非二分中带有奇环的,我们不能在奇环中找增广路,因为会陷入死循环,我们可以将带花树的花(奇环)部分缩成点处理,剩下的就是一个无奇环的。 = p) { int b = match, c = _next; _next数组是用来标记花朵中的路径的,综合match数组来用,实际上形成了 双向链表,如(x, y)是的,_next和_next = p) _next = b; 奇环中的点都有机会向环外找到,所以都要标记成S型点加到队列中去, 因环内的数已饱和,因此这些点最多只允许成功一个点,在aug中 每次到一个点就break Q; 队列Q中的点都是S型的 for (int i = 0; i < (int)e.size(); i++) { int y = e; if (match == y) continue; x与y已 g) e.push_back(y), e.push_back(x); g = g = true; } 增广 for (int i = 0; i < n; i++) match = -1; for

    12230

    OpenCV算法之sift

    10500

    OpenCV算法之freak

    6100

    OpenCV算法之surf

    6800

    【POJ 3020】Antenna Placement(二分)

    可以把格子相邻的分成两个集合,如下,0为一个集合,1的为一个,也就是(行数+列数)为奇数的是一个集合,为偶数的为另一个集合。 所以就是用二分了。g>0的表明i和j是相邻的。找出最大的对数,然后总共需要的板就是点的总数-对的对数。

    11110

    【HDU 1150】Machine Schedule(二分

    问题转化为最小点覆盖,然后用二分的最小点覆盖==最大,用匈牙利算法解。#include #include const int N=105

    13810

    自动化办公 | 快速从Excel中提取命名

    这是他给出的示例文件,其中F列的商品编码,G列是商品。希望能够将G列的提取出来,并以同行的F列商品编码命名。?下面给大家讲讲,如何轻松提取Excel的? 这时候只需要解压此压缩包,再依次打开【xl】→【media】文件夹,就可以看到一堆。?这些就是原本Excel中插入的。是不是很简单? 整个Excel中有重复的,这就会导致压缩包解压后的会自动去重,这样我们就没办法给命名。?一共126行商品数据,但解压后只提取出了112张。下面继续带大家尝试用不同办法解决这个问题? 这里我们需要再安装一个库——openpyxl-image-loader来搭使用。顾名思义,它的功能就是从单元格获取像,正好可以实现我们的需求。 运行后的结果可以看到,标注圈出的原本是相同的,但仍然被命名为对应的商品编号,这样我们最终提取并命名的也就是126张。说明我们同样解决了这个需求!

    70910

    论--一般带花树--模板

    = p) { int b = match, c = _next; _next数组是用来标记花朵中的路径的,综合match数组来用,实际上形成了 双向链表,如(x, y)是的,_next和_next = p) _next = b; 奇环中的点都有机会向环外找到,所以都要标记成S型点加到队列中去, 因环内的数已饱和,因此这些点最多只允许成功一个点,在aug中 每次到一个点就break Q; 队列Q中的点都是S型的 for (int i = 0; i < (int)e.size(); i++) { int y = e; if (match == y) continue; x与y已 g;int main() { scanf(%d, &n); for (int i = 0; i < n; i++) for (int j = 0; j < n; j++) g = false; 建, g) e.push_back(y), e.push_back(x); g = g = true; } 增广 for (int i = 0; i < n; i++) match = -1; for

    11420

    风格迁移中直方(Histogram Match)的作用-附pytorch直方代码

    这篇文章主要说直方,另外还有一篇文章是说直方损失,可以与这篇文章进行相互补充:传送门。利用直方提取对象分布信息再结合gram来实现风格的迁移。听起来挺酷,但是实现起来就需要稍微换一个方向。 则是经过直方后的激活层,?则是权重参数,我们定义这个?为histogram损失,在风格迁移中就可以结合gram损失一块使用。即 ==> ? 直方和直方均衡这两个概念应该都比较熟悉,在数字像处理中是比较常见的算法,opencv就有直方均衡的算法。 python代码的直方代码这里给出通过python实现的直方算法与pytorch一块使用,输入为tensor型变量,patch为直方bin分割数,stride为移动步数。 输出为input相对target的。corresponding为相关参数。

    4.5K50

    相关产品

    • 图片处理

      图片处理

      图片处理(IP)是由腾讯云数据万象提供的功能丰富、低成本、高可靠的图片处理服务。图片处理支持灵活的图像编辑,并且提供 Guetzli 压缩、TPG 转码等图片瘦身解决方案,图片或文字水印、独有盲水印等版权保护解决方案,满足多种业务场景下的图片需求。

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券