正则 逻辑
04--正则表达式回顾
一 正则与re模块简介 # 正则概述 正则表达式，又称规则表达式 描述了一种字符串匹配的模式 # pattern 正则匹配是一个 模糊的匹配 # 不是精确匹配 # re模块 python自1.5版本开始增加了re模块 re模块是python语言拥有了所有正则表达式的功能，提供了perl风格的正则表达 ......
mybatis-plus 逻辑删除时报错
报错原因sql语句查询时出现关键字导致报错 1、数据库中字段名称 2、实体类中字段名称 3、yml中配置 4、执行查询 5、MySQL中执行查询 5、解决方法 在实体中不要把MySQL的关键字作为实体名字，改个即可。 如果在实体中命名与MySQL关键字冲突，也可以使用 `` 号实现 ......
Python中正则表达式语法简介
在Python中，正则表达式是一种强大的工具，用于在文本中搜索匹配特定模式的字符串。以下是一个简单的表格，列出了Python正则表达式的一些基本语法和描述。 Python正则表达式语法 正则表达式描述 \d 匹配任何数字字符，等价于[0-9]。 \D 匹配任何非数字字符，等价于[^0-9]。 \w ......
电信行业客户流失预测：KNN、朴素贝叶斯、逻辑回归、LDA/QDA、随机森林、支持向量机、CART、神经网络
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34635 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Lingzi Lu 客户流失是一个存在于各个行业的严重问题，这一问题也同样受到众多电信服务提供商的关注——因为获得一个新客户的成本远远超过保留一个老客户的成本。因此，探索可能对客户流失产生重要影响的 ......
逻辑多租场景下，故障爆炸半径的控制实践
本文对多租架构的典型故障场景进行分析，面对单租户 APP 异常导致的故障，提出应对的分级隔离方案，将单租户的运行资源消耗控制在确定的边界内，用确定性的故障隔离机制应对不确定的故障场景，以控制故障爆炸半径，减少平台级故障的发生。 ......
神经网络优化篇：详解dropout 正则化（Dropout Regularization）
dropout 正则化 除了\(L2\)正则化，还有一个非常实用的正则化方法——“Dropout（随机失活）”。 假设在训练上图这样的神经网络，它存在过拟合，这就是dropout所要处理的，复制这个神经网络，dropout会遍历网络的每一层，并设置消除神经网络中节点的概率。假设网络中的每一层，每个节 ......
SAS逻辑回归logistic在对鲍鱼年龄识别中的应用可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34623 原文出处：拓端数据部落公众号 逻辑回归具有适合于解决复杂的非线性问题的特点,因此，在这里根据鲍鱼的多个生理特征，如性别、重量、直径等信息，采用逻辑回归的方法，对鲍鱼的年龄进行分类预测，以满足商家对鲍鱼的分类。本文先介绍一个简单的逻辑回归 ......
【代码块】-C#正则匹配中文
整理代码块 代码块整理后存储，供后期使用 /// <summary> /// 包含中文 /// </summary> /// <param name="str"></param> /// <returns></returns> public static bool HasChinese(string ......
将图片名称去掉后缀的正则表达式
一开始用的是 (\w+)\.(jpg|png|gif|webp) 但是如果文件名含有中文就匹配不到 修改后： var reg = /(.+)\.(jpg|png|gif|jpeg|webp)/gi console.log(reg.exec('啊啊.webp.png')) //['啊啊.webp.pn ......
正则：由8-20个字符组成，必须包含大小写字母，数字或标点符号（除空格）
<el-form-item label="设置密码" prop="pass"> <el-input type="password" v-model="ruleForm.pass" autocomplete="off" placeholder="请输入密码" show-password></el-in ......
MybatisPlus配置逻辑删除
1、步骤 1: 配置逻辑删除的信息 全局配置 mybatis-plus: global-config: db-config: logic-delete-field: flag # 全局逻辑删除的实体字段名(since 3.3.0,配置后可以忽略不配置步骤2) logic-delete-value: ......
自己编写一个 常用正则表达式的go库
先基于以下 var ( fileNamePattern = "^[^+-./\t\b@#$%*()\\[\\]][^/\t\b@#$%*()\\[\\]]{1,254}$" fileRegex = regexp.MustCompile(fileNamePattern) ) func main() { ......
神经网络优化篇：为什么正则化有利于预防过拟合呢？（Why regularization reduces overfitting?）
为什么正则化有利于预防过拟合呢？ 通过两个例子来直观体会一下。 左图是高偏差，右图是高方差，中间是Just Right。 现在来看下这个庞大的深度拟合神经网络。知道这张图不够大，深度也不够，但可以想象这是一个过拟合的神经网络。这是的代价函数\(J\)，含有参数\(W\)，\(b\)。添加正则项，它可 ......
5.PG的逻辑结构
1.如图 [postgres@iZwz909xeqcc7ouqk8528zZ ~]$ cd $PGDATA [postgres@iZwz909xeqcc7ouqk8528zZ data]$ ls base pg_dynshmem pg_logical pg_replslot pg_stat pg_t ......
时序逻辑电路---双稳态触发器
组合逻辑电路的特点是，假设有足够的时间使逻辑门稳定下来，那么逻辑功能块的输出就只与当前的输入有关。 为了保存一些状态信息，则产生了时序逻辑电路。一个时序逻辑电路具有记忆功能。 时序逻辑电路中最简单的部件是锁存器。可以由两个CMOS反相器首尾相连结而成，锁存器是电平敏感的器件。 构成一个边沿触发寄存器 ......
vscode通过正则表达式，批量查询与替换
步骤： 1. 找到相应的文件，ctrl+F 2. 输入想要查询的内容对应的正则，比如，想要清除 所有的 “path: '/list/detail',” path:(\s)*(.+)\n\s+ //替换以“path:”开头的一行 注释：并不需要 ^或 $符号。 翻译 搜索 复制 ......
Unity引擎2D游戏开发，受伤和死亡的逻辑和动画
一、创建受伤动画 找到相关受伤的动画素材，然后在Animation窗口创建动画。此处不再赘述。 此时在Animator窗口删除刚才创建的两个动画，因为现在要采用另一种方式创建动画：采用Animator的Layer方式 使用Animator→Layer创建受伤闪烁动画 受伤闪烁动画意为受伤后短暂无敌时 ......
验证码相关后端逻辑
响应结果 注：后端会将需要展示的图片封装在通用返回结果类中传递给前端，前端将用户输入的答案传递给后端进行相应校验 在进行redis存储时，key值一般都会进行相应拼接，并且设置过期时间 通用结果类继承HashMap，便于后续增加字段信息 生成相应图片 ......
神经网络优化篇：详解正则化（Regularization）
正则化 深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少的网络误差。 如果怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方 ......
正则表达式相关。示例：包含a和b，包含a不包含b
普通字符 普通字符包括没有显式指定为元字符的所有可打印和不可打印字符。这包括所有大写和小写字母、所有数字、所有标点符号和一些其他符号。 非打印字符 非打印字符也可以是正则表达式的组成部分。下表列出了表示非打印字符的转义序列： 字符描述 \cx 匹配由x指明的控制字符。例如， \cM 匹配一个 Con ......
Kafka核心逻辑介绍
Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica）分布式消息系统（kafka2.8.0版本之后接触了对zk的依赖，使用自己的kRaft做集群管理，新增内部主体@metadata存储元数据信息），它的最大的特性就是可以实时的处理大量数... ......
数字电路与逻辑设计（一） | HUST.CS
芯片 74283，并行二进制加法器 74138，3-8 线译码器 输入：\(A_2A_1A_0\) 输出：\(\overline{Y_0} \overline{Y_1}\cdots \overline{Y_7}\) 使能端：\(S_1,\overline{S_2},\overline{S_3}\) ......
课8正则练习
1、显示/proc/meminfo文件中以大小s开头的行(要求：使用两种方法) [root@srehost ~]#cat /proc/meminfo |egrep -o "^(s|S).*"SwapCached: 0 kBSwapTotal: 8257532 kBSwapFree: 8257532 ......
【scikit-learn基础】--『预处理』之 正则化
数据的预处理是数据分析，或者机器学习训练前的重要步骤。通过数据预处理，可以 提高数据质量，处理数据的缺失值、异常值和重复值等问题，增加数据的准确性和可靠性 整合不同数据，数据的来源和结构可能多种多样，分析和训练前要整合成一个数据集 提高数据性能，对数据的值进行变换，规约等（比如无量纲化），让算法更加 ......
一个Servlet如何实现增-删-改-查的业务逻辑
一、业务场景 最近在教学生学习JavaWeb中的Servlet，它就是一个Java服务端的小程序，用来提供各种服务。 在讲解得时候，自己突然遇到一个问题，那就是现在没有使用什么SpringMvc框架，可以配置二级路径， 该如何使用Servlet实现不同的增、删、改、查的方法呢？这个问题自己一时半会也 ......
机器学习-线性回归-逻辑回归-实战-09
1. 二分类 #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[7]: import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LogisticRegress ......
机器学习-线性回归-逻辑回归-08
目录1. sigmoid函数2. 伯努利分布（0-1分布）3. 广义线性回归4. 逻辑回归 损失函数的推导5. 代码并绘图 1. sigmoid函数 逻辑回归 logitstic regression 本质是二分类 sigmoid函数 是将 （-无穷， +无穷）区间上的y 映射到 （0， 1） 之间 ......