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Linux正则匹配详解

正则字符简单介绍 元字符介绍 "^": ^会匹配行或者字符串的起始位置,有时还会匹配整个文档的起始位置. "$": $会匹配行或字符串的结尾...."\b": 不会消耗任何字符只匹配一个位置,常用于匹配单词边界 如 我想从字符串中"This is Regex"匹配单独的单词 "is" 正则就要写成 "\bis\b",\b 不会匹配is 两边的字符,...懒惰量词使用另一种方式匹配,它从目标的起始位置开始尝试匹配,每次检查一个字符,并寻找它要匹配的内容,如此循环直到字符结尾处....linux使用GNU版本的grep。它功能更强,可以通过-G、-E、-F命令行选项来使用egrep和fgrep的功能。...~不匹配 /reg/在整行范围内匹配reg,匹配到就执行后续动作 !/reg/ 整行没匹配到reg,才执行后续的动作 $1~/reg/只在第一字段匹配reg $1!

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新冠疫情相似句对判定,快速匹配准确答案

如识别患者相似问题,有利于理解患者真正诉求,帮助快速匹配准确答案,提升患者获得感;归纳医生相似答案,有助于分析答案规范性,保证疫情期间问诊规范性,避免误诊。...本次比赛需要模型学习的内容主要包括以下几个点:匹配语义信息,病名信息,药名信息,病理信息,我们需要针对这四个点来进行数据增强。...在测试集中,“肺结核”和“支气管炎”两个病种的测试数据中显然含有我们已有标注数据没有的病名、药名信息,但是这些信息是较为易得的;对于语义匹配信息和病理信息,1....其生成难度要远远高于前两者,2.且很可能改变原数据集中的语义匹配和病理信息,出于这两点考虑,本解决方案采取了替换原数据中病名\药名的数据增强。...中间一段时间(3.10~3.17)提升比较多,然后最后10天开始玩杂技,比较想通过数据增强来获得更多的提升,一直没有提升...毕竟猜到测试集里的语义匹配信息以及病例信息难度过高...最后2天幡然悔悟调了调参

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使用正则表达式尽可能准确匹配域名网址

你可能需要准确地知道一段字符串是否是域名/网址/URL。虽然可以使用 .、/ 这些来模糊匹配,但会造成误判。 实际上单纯使用正则表达式来精确匹配也是非常复杂的,通过代码来判断会简单很多。...正则表达式匹配 在确认了完整的网址 URL 的规范之后,使用正则表达式来匹配就会比较精确了。 域名 现在,我们来尝试匹配一下域名 。...,所以只有宽松匹配才可以匹配此 IPv6 地址下的 URL URL(严格) 匹配 URL 跟匹配域名不一样,URL 复杂得多。...严格匹配的要求是准确反应出 URL 的标准,但实际上如实反应标准编写的正则表达式会非常复杂,因此相比于 100% 准确匹配,我们还是从简了。...-process.html 期望匹配,实际匹配 x<blog.walterlv.com/post/read-32bit-registry-from-x64-process.html 期望不匹配,实际匹配

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(转载)Linux之sed匹配第N个进行替换

全文转载于:http://blog.uouo123.com/post/704.html 这篇文章对我收获巨大,对我对Linux脚本编写有更深层次的理解,恐怕这么好的东西被遗忘,特此全文搬运过来。...ba;s/88/--/' file [解析] 这有两种方法,第一个是只匹配到第一个88为止,然后替换那个88为--。...第二个命令和上面第一个其实是一样的原理,全部读入文本后统一替换第3个匹配的内容。 替换最后一个匹配的88为--: sed ':a;/\n88/!...,一直把匹配 \n88 内容的第一行打印,删除,直到不匹配/\n88/(因为换行符已经被打印出去了,所以不再会匹配到 \n88),这时候才继续往下读,如果又读到88的行,那么又执行P;D循环,同上操作。...» 本文链接:(转载)Linux之sed匹配第N个进行替换 » 转载请注明来源:刺客博客

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nginx路径匹配_url路径匹配

以^~ 开头,表示uri以某个常规字符串开头,不是正则匹配 以~ 开头,表示区分大小写的正则匹配; 以~* 开头,表示不区分大小写的正则匹配 以/ 开头,通用匹配, 如果没有其它匹配,任何请求都会匹配到...location匹配规则:“先匹配普通,再匹配正则”,如果先匹配正则,那么会覆盖掉普通匹配。...proxy_pass http://server_pools; } 注:这条规则只有其他不符合要求才能匹配到;将是最后匹配到的,匹配度最低,上面实现的功能是...:比如网站是www.blog.com;后面什么都不输入的时候,其他的规则也不匹配的时候,最后交给负载均衡池的服务器 3、# 匹配任何以 /documents/ 开头的地址,匹配符合以后,还要继续往下搜索...4.# 匹配任何以 /documents/ 开头的地址,匹配符合以后,还要继续往下搜索 注:只有后面的正则表达式没有匹配到时,这一条才会采用这一条 location ~ /documents/Abc

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SpringBoot正匹配和负匹配

SpringBoot正匹配和负匹配 在Spring框架的自动配置中,”Positive matches”(正匹配)和”Negative matches”(负匹配)是用于条件化配置的概念。...Positive matches(正匹配)指的是满足条件的情况。当某个条件(使用@ConditionalOn...注解)得到满足时,相应的自动配置将会生效。...Negative matches(负匹配)指的是不满足条件的情况。当某个条件不满足时,相应的自动配置将不会生效。...这些正负匹配的机制用于根据项目的实际情况自动启用或禁用某些配置,以满足特定的需求。...通过正负匹配的机制,Spring Boot可以智能地自动配置应用程序的各个部分,根据项目的依赖和配置情况来进行灵活的自动装配,提供了方便的开发体验和可扩展性。

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kibana 模糊匹配_匿名语音匹配app

使用索引匹配查询 ​ 在Kibana中进行查询的时候,建议使用指定索引查询,这样的效率更高,而不建议使用全局查找的方式。...如果要查询1200或者2001,这种模糊匹配的,可以使用通配符,比如 response:*200 或者 response:200* 实例2 message:"hello world yes" 上面这个表达式...在搜索的时候不会区分大小写,也就是说,Hello world YES也是会被搜索出来的; 需要注意,上面的"hello world yes"使用了引号,这样的话,这3个单词会被作为一个词进行查询,不会再进行分词,也就是说匹配的时候只会匹配...hello world yes这样的顺序匹配,而不会匹配出helllo yes world; 实例3 message:hello world 上面这个表达式,针对message字段进行搜索,搜索message...五.总结 KQL还是比较简单地,主要记住KQL匹配时是不区分大小写的,可以使用括号改变匹配优先级; 另外一个要点就是,匹配是 包含,某个字段“包含”某个词,而不是某个字段的值为某个词。

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字符串匹配之蛮力匹配

当我们提到字符串匹配算法,最基本的方法就是所谓的蛮力解法,这意味着我们需要检查每一个文本串中的字符是否和匹配串相匹配。一般来说我们有文本串和一个匹配串(通常匹配串短于文本串)。...我们需要做的就是回答这个匹配串是否出现在文本串中。 概述 字符串蛮力匹配法的原理非常简单。我们必须检查匹配串的第一个字符与文本串的第一个字符是否相匹配,就如下图片所述。...我们通过比较文本串的和匹配串的第一个字符来开始 如果他们不匹配我们移向文本串的第二个字符。现在我们比较匹配串的第一个字符和文本串第二个字符。...如果他们不匹配我们继续向前移动,直到我们遇到一个相匹配的或直到我们到达文本串的最后。 因为文本串第一个字符和匹配串的第一个字符不匹配,我们向前移动到文本串的的第二个字符。...如果文本串的一个字符和匹配串的第一个字符相匹配,我们向前移动到匹配串第二个字符和文本串的下一个字符做匹配 如果仅仅是因为匹配串的第一个字符与文本串的某个字符相匹配,那并不意味着这个匹配串出现在文本串中,

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通配符匹配

和 ‘*’ 的通配符匹配。 '?' 可以匹配任何单个字符。 '*' 可以匹配任意字符串(包括空字符串)。 两个字符串完全匹配才算匹配成功。...可以匹配 'c', 但第二个 'a' 无法匹配 'b'。...示例 4: 输入: s = "adceb" p = "*a*b" 输出: true 解释: 第一个 '*' 可以匹配空字符串, 第二个 '*' 可以匹配字符串 "dce"....‘*’这些,又不等于s[i],s从i开始p从j开始无论如何也匹配不上; 剩下就只有p[j] 为 ’*‘这种可能了,依次让p[j] 匹配0个,1个,2个….k个,fun(i, j)的求解就可以转化为求解一系列的...递归的出口: 当p已经没了,但是s还有,该情况无论如何也匹配不上了,返回false; 当p和s都没了 返回true; 当s没了p还有,该情况下只有p的后续全为’*’才能匹配上。

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《搜索和推荐中的深度匹配》——经典匹配模型 2.1 匹配学习

经典匹配模型 已经提出了使用传统的机器学习技术进行搜索中的查询文档匹配和推荐中的用户项目匹配的方法。这些方法可以在一个更通用的框架内形式化,我们称之为“学习匹配”。...本节首先给出学习匹配的正式定义。然后,它介绍了传统学习以匹配为搜索和推荐而开发的方法。最后,它提供了该方向的进一步阅读。 2.1 匹配学习 2.1.1 匹配函数 匹配问题的学习可以定义如下。...2.1.2 匹配学习函数 可以采用监督学习来学习匹配函数f的参数,如图2.1所示。 监督学习的匹配通常包括两个阶段:离线学习和在线匹配。...假设存在一对真正匹配度为r的对象 (x,y)。此外,假设由匹配模型给出的 (x,y)的预测匹配度是 f(x,y)。...逐项损失函数定义为表示真实匹配度和预测匹配度之间差异的度量,表示为 llist(r^,r)。r^中的预测匹配度与r中的真实匹配度越高,则损失函数的值越低。

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