public final class Patternextends Objectimplements Serializable正则表达式的编译表示形式。
指定为字符串的正则表达式必须首先被编译为此类的实例。然后,可将得到的模式用于创建 Matcher 对象,依照正则表达式,该对象可以与任意字符序列匹配。执行匹配所涉及的所有状态都驻留在匹配器中,所以多个匹配器可以共享同一模式。
因此,典型的调用顺序是
Pattern p = Pattern.compile("a*b");
Matcher m = p.matcher("aaaaab");
boolean b = m.matches();在仅使用一次正则表达式时,可以方便地通过此类定义 matches 方法。此方法编译表达式并在单个调用中将输入序列与其匹配。语句
boolean b = Pattern.matches("a*b", "aaaaab");等效于上面的三个语句,尽管对于重复的匹配而言它效率不高,因为它不允许重用已编译的模式。
此类的实例是不可变的,可供多个并发线程安全使用。Matcher 类的实例用于此目的则不安全。
------------------------------------------------------------------
public final class Matcher extends Objectimplements MatchResult通过解释 Pattern 对 character sequence 执行匹配操作的引擎。
通过调用模式的 matcher 方法从模式创建匹配器。创建匹配器后,可以使用它执行三种不同的匹配操作:
matches 方法尝试将整个输入序列与该模式匹配。
lookingAt 尝试将输入序列从头开始与该模式匹配。
find 方法扫描输入序列以查找与该模式匹配的下一个子序列。
每个方法都返回一个表示成功或失败的布尔值。通过查询匹配器的状态可以获取关于成功匹配的更多信息。
匹配器在其输入的子集(称为区域)中查找匹配项。默认情况下,此区域包含全部的匹配器输入。可通过 region 方法修改区域,通过 regionStart 和 regionEnd 方法查询区域。区域边界与某些模式构造交互的方式是可以更改的。有关此内容更多的信息,请参阅 useAnchoringBounds 和 useTransparentBounds。
此类还定义使用新字符串替换匹配子序列的方法,需要时,可以从匹配结果计算出新字符串的内容。可以先后使用 appendReplacement 和 appendTail 方法将结果收集到现有的字符串缓冲区,或者使用更加便捷的 replaceAll 方法创建一个可以在其中替换输入序列中每个匹配子序列的字符串。
匹配器的显式状态包括最近成功匹配的开始和结束索引。它还包括模式中每个捕获组捕获的输入子序列的开始和结束索引以及该子序列的总数。出于方便的考虑,还提供了以字符串的形式返回这些已捕获子序列的方法。
匹配器的显式状态最初是未定义的;在成功匹配导致 IllegalStateException 抛出之前尝试查询其中的任何部分。每个匹配操作都将重新计算匹配器的显式状态。
匹配器的隐式状态包括输入字符序列和添加位置,添加位置最初是零,然后由 appendReplacement 方法更新。
可以通过调用匹配器的 reset() 方法来显式重置匹配器,如果需要新输入序列,则调用其 reset(CharSequence) 方法。重置匹配器将放弃其显式状态信息并将添加位置设置为零。
此类的实例用于多个并发线程是不安全的。
分享到:
相关推荐
##### 7、Pattern与Matcher - **用途**:`Pattern` 类用于编译正则表达式,而 `Matcher` 类则用于执行正则表达式的匹配操作。 - **创建方式**:首先通过 `Pattern.compile(regex)` 方法编译正则表达式,然后通过 `...
【项目资源】: 物联网项目适用于从基础到高级的各种项目,特别是在性能要求较高的场景中,比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者,可以从简单的控制台程序开始练习;如果是进阶开发者,可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等,一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络,若是侵权请联系删除。
【项目资源】: 适用于从基础到高级的各种项目,特别是在性能要求较高的场景中,比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者,可以从简单的控制台程序开始练习;如果是进阶开发者,可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等,一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络,若是侵权请联系删除。
# 基于Python的KMeans和EM算法结合图像分割项目 ## 项目简介 本项目结合KMeans聚类和EM(期望最大化)算法,实现对马赛克图像的精准分割。通过Gabor滤波器提取图像的多维特征,并利用KMeans进行初步聚类,随后使用EM算法优化聚类结果,最终生成高质量的分割图像。 ## 项目的主要特性和功能 1. 图像导入和预处理: 支持导入马赛克图像,并进行灰度化、滤波等预处理操作。 2. 特征提取: 使用Gabor滤波器提取图像的多维特征向量。 3. 聚类分析: 使用KMeans算法对图像进行初步聚类。 利用KMeans的聚类中心初始化EM算法,进一步优化聚类结果。 4. 图像生成和比较: 生成分割后的图像,并与原始图像进行比较,评估分割效果。 5. 数值比较: 通过计算特征向量之间的余弦相似度,量化分割效果的提升。 ## 安装使用步骤 ### 假设用户已经下载了项目的源码文件 1. 环境准备:
HCIP第一次作业:静态路由综合实验
【项目资源】: 单片机项目适用于从基础到高级的各种项目,特别是在性能要求较高的场景中,比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者,可以从简单的控制台程序开始练习;如果是进阶开发者,可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等,一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络,若是侵权请联系删除。
内容概要:本文详细介绍了Johnson-SU分布的参数计算与优化过程,涵盖位置参数γ、形状参数δ、尺度参数ξ和伸缩参数λ的计算方法,并实现了相应的Python代码。文中首先导入必要的库并设置随机种子以确保结果的可复现性。接着,分别定义了四个参数的计算函数,其中位置参数γ通过加权平均值计算,形状参数δ基于局部均值和标准差的比值,尺度参数ξ结合峰度和绝对偏差,伸缩参数λ依据偏态系数。此外,还实现了Johnson-SU分布的概率密度函数(PDF),并使用负对数似然函数作为目标函数,采用L-BFGS-B算法进行参数优化。最后,通过弹性网络的贝叶斯优化展示了另一种参数优化方法。; 适合人群:具有Python编程基础,对统计学和机器学习有一定了解的研究人员或工程师。; 使用场景及目标:①需要对复杂数据分布进行建模和拟合的场景;②希望通过优化算法提升模型性能的研究项目;③学习如何实现和应用先进的统计分布及优化技术。; 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程实现,建议读者在阅读时结合相关数学知识,同时动手实践代码,以便更好地理解和掌握Johnson-SU分布及其优化方法。
TSP问题的3种智能优化方法求解(研究生课程《智能优化算法》结课大作业).zip
【项目资源】: 物联网项目适用于从基础到高级的各种项目,特别是在性能要求较高的场景中,比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者,可以从简单的控制台程序开始练习;如果是进阶开发者,可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等,一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络,若是侵权请联系删除。
【项目资源】: 单片机项目适用于从基础到高级的各种项目,特别是在性能要求较高的场景中,比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者,可以从简单的控制台程序开始练习;如果是进阶开发者,可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等,一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络,若是侵权请联系删除。
自动发布Java项目(Tomcat)Shell脚本
# 基于webpack和Vue的前端项目构建方案 ## 项目简介 本项目是基于webpack和Vue构建的前端项目方案,借助webpack强大的打包能力以及Vue的开发特性,可用于快速搭建现代化的前端应用。项目不仅完成了基本的webpack与Vue的集成配置,还在构建速度优化和代码规范性方面做了诸多配置。 ## 项目的主要特性和功能 1. 打包功能运用webpack进行模块打包,支持将scss转换为css,借助babel实现语法转换。 2. Vue开发支持集成Vue框架,能使用Vue单文件组件的开发模式。 3. 构建优化采用threadloader实现多进程打包,cacheloader缓存资源,极大提高构建速度开启热更新功能,开发更高效。 4. 错误处理与优化提供不同环境下的错误映射配置,便于定位错误利用webpackbundleanalyzer分析打包体积。
Hands-On Large Language Models - Jay Alammar 袋鼠书 《动手学大语言模型》PDF
资源内项目源码是来自个人的毕业设计,代码都测试ok,包含源码、数据集、可视化页面和部署说明,可产生核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源,毕设答辩评审绝对信服的保底85分以上,放心下载使用,拿来就能用。包含源码、数据集、可视化页面和部署说明一站式服务,拿来就能用的绝对好资源!!! 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.txt文件,仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
# 基于Arduino Feather M0和Raspberry Pi的传感器数据采集与监控系统 ## 项目简介 本项目是一个基于Arduino Feather M0和Raspberry Pi的传感器数据采集与监控系统。系统通过Arduino Feather M0采集传感器数据,并通过WiFi将数据传输到Raspberry Pi。Raspberry Pi运行BalenaOS,集成了MySQL、PHP、NGINX、Apache和Grafana等工具,用于数据的存储、处理和可视化。项目适用于环境监测、物联网设备监控等场景。 ## 项目的主要特性和功能 1. 传感器数据采集使用Arduino Feather M0和AM2315传感器采集温度和湿度数据。 2. WiFi数据传输Arduino Feather M0通过WiFi将采集到的数据传输到Raspberry Pi。
资源内项目源码是来自个人的毕业设计,代码都测试ok,包含源码、数据集、可视化页面和部署说明,可产生核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源,毕设答辩评审绝对信服的保底85分以上,放心下载使用,拿来就能用。包含源码、数据集、可视化页面和部署说明一站式服务,拿来就能用的绝对好资源!!! 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.txt文件,仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
【项目资源】: 适用于从基础到高级的各种项目,特别是在性能要求较高的场景中,比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者,可以从简单的控制台程序开始练习;如果是进阶开发者,可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等,一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络,若是侵权请联系删除。
【项目资源】: 物联网项目适用于从基础到高级的各种项目,特别是在性能要求较高的场景中,比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者,可以从简单的控制台程序开始练习;如果是进阶开发者,可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等,一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络,若是侵权请联系删除。
# 基于Arduino的WiFi按钮项目 ## 一、项目简介 本项目是一个基于ESP8266芯片的Arduino项目,主要实现WiFi连接、电压检测、LED灯控制以及向服务器发送POST请求等功能。通过简单的按钮操作,可以实现与服务器通信并获取相关信息,同时能检测电池电压并提示用户。 ## 二、项目的主要特性和功能 1. WiFi连接项目能够自动连接到指定的WiFi网络。 2. 电压检测通过ADC(模数转换器)检测电池电压,并在电压低于阈值时发出警告。 3. LED灯控制通过控制LED灯的亮灭来提示用户不同的状态信息(如连接成功、电压低等)。 4. 服务器通信项目可以向指定的服务器发送POST请求并处理返回的HTTP响应。 ## 三、安装使用步骤 1. 环境准备确保已安装Arduino IDE和ESP8266插件。 2. 下载源码下载项目的源码文件并解压。 3. 打开项目在Arduino IDE中打开解压后的main.cpp文件。
该资源为scipy-0.10.1-cp26-cp26mu-manylinux1_x86_64.whl,欢迎下载使用哦!