GitMAD是一个用于发现Github上的敏感信息和数据泄漏的工具。通过给定关键字或域，GitMAD便会搜索Github上托管的代码，以查找是否存在匹配项。一旦找到了匹配项，GitMAD将克隆存储库并在文件中搜索一系列可配置的正则表达式。然后，GitMAD会获取这些结果，并将它们插入到数据库中供后续的查看使用。这些结果也可作为邮件警报发送。另外，GitMAD将持续运行以发现与输入关键字匹配的新存储库。
返回一个列表，如果正则表达式中没有分组，则列表中包含的是所有匹配的内容，如果正则表达式中有分组，则列表中的每个元素是一个元组，元组中包含子分组中匹配到的内容，但是没有返回整个正则表达式匹配的内容
Python的re模块（正则表达式）提供各种正则表达式的匹配操作。在绝大多数情况下能够有效地实现对复杂字符串的分析并取出相关信息。在讲解如何实际应用正则表达式之前，先教大家学习并掌握正则表达式的基本语法（匹配规则）。
1. 正则表达式语法 1.1 字符与字符类 1 特殊字符：.^$?+*{}[]()| 以上特殊字符要想使用字面值，必须使用进行转义 2 字符类 1. 包含
1. 正则表达式语法 1.1 字符与字符类 1 特殊字符：.^$?+*{}[]()| 以上特殊字符要想使用字面值，必须使用进行转义 2 字符类 1. 包含在[]
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一、正则表达式语法 （一） 字符与字符类 1、特殊字符：\.^$?+*{}[]()| 以上特殊字符要想使用字面值，必须使用\进行转义。 2、字符类 包含在[
正则表达式（RegEx）是一系列字符，形成了一个搜索模式。RegEx 可用于检查字符串是否包含指定的搜索模式。
工作流程运行通常在不同运行之间重新使用相同的输出或下载的依赖项。 例如，Maven、Gradle、npm 和 Yarn 等软件包和依赖项管理工具都会对下载的依赖项保留本地缓存。
正则表达式（regular expression），简称regex或者re，表示高级文本模式匹配，是文本处理重要的方式，常用来进行字符串的检索、替换等。最开始在unix文本编辑器中使用，现在几乎各种高级编程语言都支持正则表达式。
记号 说明 举例
Python中的日期本身不是数据类型，但我们可以导入一个名为datetime的模块，将日期作为日期对象使用。
您还可以通过在花括号 {carname} 中输入名称来使用命名索引，但是在传递参数值 txt.format(carname = “Ford”) 时，必须使用名称：
Python是一门神奇的语言。事实上，它是世界上发展最快的编程语言之一。它已经一次又一次地证明了它在跨行业的开发人员职位和数据科学职位上的实用性。Python的整个生态系统及其库使其成为全世界用户(初学者和高级用户)的最佳选择。它的成功和流行的原因之一是它的健壮库集的存在，这些库使它能够做到非常动态和快速。
re.search（）：此方法返回None（如果模式不匹配），或者返回re.MatchObject，其中包含有关字符串的匹配部分的信息。此方法在第一个匹配项后停止，因此它最适合测试正则表达式，而不是提取数据。
WWWGrep是一款针对HTML安全的工具，该工具基于快速搜索“grepping”机制实现其功能，并且可以按照类型检查HTML元素，并允许执行单个、多个或递归搜索。Header名称和值同样也可以通过这种方式实现递归搜索。
这篇博文延续了我们关于向量搜索的系列文章，建立在前一篇文章的基础上，我们概述了向量搜索是什么，它与历史上基于倒排索引的方法的关系，它目前提供价值的可能用例，以及一些高级实现方法。在这篇文章中，我们通过实际示例详细探讨了向量搜索与ClickHouse的关系，并回答了“我什么时候应该使用ClickHouse进行向量搜索？”
在本节中，您将加深对理论的理解，并学习有关卷积神经网络在图像处理中的应用的动手技术。 您将学习关键概念，例如图像过滤，特征映射，边缘检测，卷积运算，激活函数，以及与图像分类和对象检测有关的全连接和 softmax 层的使用。 本章提供了许多使用 TensorFlow，Keras 和 OpenCV 的端到端计算机视觉管道的动手示例。 从这些章节中获得的最重要的学习是发展对不同卷积运算背后的理解和直觉-图像如何通过卷积神经网络的不同层进行转换。
Python 3.10 版本还在开发之中，目前释出的 dev 版本实现了新语法特性 Structural Pattern Matching(PEP 634)：可以利用match语句和case语句匹配对象的不同模式，并应用不同的行为。
Python 3.10 版本还在开发之中，目前释出的 dev 版本实现了新语法特性 Structural Pattern Matching(PEP 634)：可以利用match语句和case语句匹配对象的不同 模式，并应用不同的行为。
与人眼和大脑相似，OpenCV 可以检测图像的主要特征并将其提取到所谓的图像描述符中。 然后可以将这些特征用作数据库，从而启用基于图像的搜索。 此外，我们可以使用关键点将图像拼接在一起并组成更大的图像。 （请考虑将许多图片组合在一起以形成 360° 全景图。）
在网上搜索了一些Python开发的编辑器和IDE，有使用PyCharm，也有使用Eclipse，我安装了PyCharm试了一下，总体感觉太消耗内存，并且启动的时候稍微慢，有些时候还会出现卡顿的情况（可能是我电脑配置不高的原因），所以最终选择了sublime text 3来作为python开发的编辑器。
正则表达式，广泛用于与文字、字符串的格式化，放到Python里使用，再合适不过；尤其是在编写爬虫时，用正则表达式匹配URL、匹配IP等，正则表达式都是一个简单、高效的选择。
标题：Smart Fashion: A Review of AI Applications in the Fashion & Apparel Industry
关于正则表达式基本语法请参考之前发过的文章常用正则表达式锦集与Python中正则表达式的用法，正则表达式扩展语法的高级用法后面会专门整理后再发。 Python标准库re提供了正则表达式操作所需要的功能，既可以直接使用re模块中的方法（见下表）来处理字符串。 方法功能说明compile(pattern[, flags])创建模式对象escape(string)将字符串中所有特殊正则表达式字符转义findall(pattern, string[, flags])列出字符串中模式的所有匹配项finditer(pa
1. 包含在[]中的一个或者多个字符被称为字符类，字符类在匹配时如果没有指定量词则只会匹配其中的一个。
这两天在读刻意练习，这本书写的很好，里面有一段是这样写的：“我深深地困在，当前的处境中。四面高墙，定义了我的空间格局。我就在这里，生活了很多年，而且可能继续生活下去。我要尽全力将其打破，触及更加广阔的世界。”
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之前尝试过搭建自己的博客，有知名的 PHP 动态博客 WordPress 托管到我自己的服务器上，后面又自己开发了一款 SpringBoot 和 VUE 的前后端分离博客，这个用来学习还是不错的，但是终归需要一个服务器来跑这个，而且需要数据库 MySQL 之类的 关系型数据库 用来存储数据，用有逼格的专业话讲就是 用关系型数据库将数据持久化。
机器学习排序(Learning to rank)将搜索转化为机器学习问题，在本文中，我想找出搜索与其他机器学习问题不同的原因，如何将搜索排名作为机器学习或者是分类和回归问题？我们将通过两种方法，对机器学习排序方法的评估有个直观的认识。
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。下面介绍了利用Python API接口进行数据查询，方便其他系统的调用。
评估函数f(x)定义为：从初始节点S0出发，约束地经过节点X到达目标节点Sg的所有路径中最小路径代价的估计值。 其一般形式为f(x)=g(x)+h(x)，g(x)表示从初始节点S0到节点X的实际代价；h(x)表示从X到目标节点Sg的最优路径的估计代价。
在使用资产测绘程序进行信息收集的时候，又遇到一个问题：以 fofa 为例，我现在通过其他手段，收集了一些分公司、全资公司名称、子域名、IP、icp备案号、网页title、电话号码等，信息量这么老大，怎么才能把这些数据都通过 fofa 过一遍呢？
Tensorflow简单CNN实现详解 少说废话多写代码~ """转换图像数据格式时需要将它们的颜色空间变为灰度空间,将图像尺寸修改为同一尺寸,并将标签依附于每幅图像""" import tensorflow as tf sess = tf.Session() import glob image_filenames = glob.glob("./imagenet-dogs/n02*/*.jpg") # 访问imagenet-dogs文件夹中所有n02开头的子文件夹中所有的jpg文件 # image
正则表达式，又称正规表示式、正规表示法、正规表达式、规则表达式、常规表示法（英语：Regular Expression，在代码中常简写为regex、regexp或RE），计算机科学的一个概念。正则表达式使用单个字符串来描述、匹配一系列匹配某个句法规则的字符串。在很多文本编辑器里，正则表达式通常被用来检索、替换那些匹配某个模式的文本。
正则表达式为高级的文本模式匹配、抽取、与/或文本形式的搜索和替换功能提供了基础。通过标准库中的re模块来支持正则表达式。 常见的正则表达式符号和特殊字符 表示法 描述 正则表达式示例 符号 re1|re2 匹配正则表达式re1或者re2 foo|bat . 匹配任何字符（除了\n之外） b.b ^ 匹配字符串的起始部分 ^Dear $ 匹配字符串的终止部分 /bin/*sh$ * 匹配0次或者多次前面出现的正则表达式 [A-Za-z0-9]* + 匹配1次或者多次前
元组（元组）跟列表（名单）非常相似，二者之间的差异就是元组不可改变，列表是可以改变的。
五一劳动节来啦，小小挖掘机们小编们首先祝大家劳动节快乐！ 作为中国放假大学的一员，除了趁着长达8天的五一春假好好休整之外，当然还要忙中偷闲补习一下python的基本知识，今天想带代大家补习的是python中的正则表达式。不论你是否掌握python中的正则表达式，相信你看了此次教程之后会对它有一个更深入的理解和掌握。 话不多说，直接上代码： github链接：https://github.com/princewen/professional-python3 第一节：基本知识 """ 作者：文文 python中
句点(.)符号匹配除了换行符\n以外的任何字符。无论字母、数字、空格(不包括\n换行符)、可打印字符、不可打印字符，使用.都可以匹配。
需要注意的是，淘宝网站本身有反爬虫机制，所以在使用requests库的get()方法爬取网页信息时，需要加入本地的cookie信息，否则淘宝返回的是一个错误页面，无法获取数据。
我们每天还会识别各种其他文本模式：电子邮件地址中间有@符号，美国社会保障号码有九位数字和两个连字符，网站 URL 通常有句点和正斜杠，新闻标题使用标题大小写，社交媒体标签以#开头且不包含空格，等等。
正则表达式 (Regular Expression) 又称 RegEx, 是用来匹配字符的一种工具. 在一大串字符中寻找你需要的内容. 它常被用在很多方面, 比如网页爬虫, 文稿整理, 数据筛选等等. 最简单的一个例子, 比如我需要爬取网页中每一页的标题. 而网页中的标题常常是这种形式. <title>我是标题</ title> 而且每个网页的标题各不相同, 我就能使用正则表达式, 用一种简单的匹配方法, 一次性选取出成千上万网页的标题信息. 正则表达式绝对不是一天就能学会和记住的, 因为表
列表方法 ls.append(object) #向列表中插入元素，但每次只能插入一个 ls.count(value) #统计列表中某元素的个数 ls.extend(iterable) #向列表中插入元素，但每次可以插入多个元素 ls.index(value, [start, [stop]]) #返回列表中指定元素所在的索引位置，可以通过start和stop参数设置搜索范围 ls.insert(index, object) #向列表中的指定索引位置插入元素 ls.pop([index]) #删除指定索引位置的
Python 元组 Python的元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。 元组使用小括号，列表使用方括号。 元组创建很简单，只需要在括号中添加元素，并使用逗号隔开即可。 如下实例： tup1 = ('physics', 'chemistry', 1997, 2000); tup2 = (1, 2, 3, 4, 5 ); tup3 = "a", "b", "c", "d"; 创建空元组 tup1 = (); 元组中只包含一个元素时，需要在元素后面添加逗号 tup1 = (50,); 元组与字符串类似
通过Python将上述的命令输出从一整个文件中取出来，并转换成表格。否则，我需要分别打开每一个文件，找到对应的输出，拷贝到Ecxel，再进行数据分列动作，操作繁琐而且重复性很大，因此考虑用Python尝试自动化完成此项工作。
正则表达式通常缩写为 regex，是处理文本的有效工具。本质上，它们由一系列建立搜索模式的字符组成。该模式可用于广泛的字符串操作，包括匹配模式、替换文本和分割字符串。
正则表达式（简写为 regex 或者 regexp）基本上是定义一种搜索模式的字符串，可以被用来执行“搜索”或者“搜索并替换”操作，也可以被用来验证像密码策略等条件。 编译自 | http://linuxtechlab.com/bash-scripting-learn-use-regex-basics/ 作者 | Shusain 译者 | kimii 正则表达式Regular expressions（简写为 regex 或者 regexp）基本上是定义一种搜索模式的字符串，可以被用来执行“搜索”或者“搜
选自Dataquest 作者：Alex Yang 机器之心编译 参与：Panda 正则表达式对数据处理而言非常重要。近日，Dataquest 博客发布了一篇针对入门级数据科学家的正则表达式介绍文章，通过实际操作详细阐述了正则表达式的使用方法和一些技巧。 数据科学家的一部分使命是操作大量数据。有时候，这些数据中会包含大量文本语料。比如，假如我们需要搞清楚「巴拿马文件 [注意，可能是敏感词]」丑闻中谁给谁发送过邮件，那么我们就要筛查 1150 万份文档！我们可以采用人工方式，亲自阅读每一封电子邮件，但我们也可以
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