`
zheng0324jian
  • 浏览: 182224 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 北京
社区版块
存档分类
最新评论

收藏很好的正则表达文章

    博客分类:
  • java
阅读更多

http://www.cnblogs.com/deerchao/archive/2006/08/24/zhengzhe30fengzhongjiaocheng.html

分享到:
评论

相关推荐

    PHP正则匹配到2个字符串之间的内容方法

    在描述中,作者提到本文具有很好的参考价值,希望对读者有所帮助。这表明文章内容将涵盖实用的知识点,并通过实例来加深理解。 在标签中提到了三个关键词:PHP、正则、匹配、字符串。这些关键词描绘了文章的主题...

    使用各向异性正则化对复杂背景下的真实湍流退化图像进行盲恢复

    各向异性指的是正则化项可以根据图像内容的不同方向进行变化,而不是对所有方向一视同仁,这可以更好地处理图像中可能存在的各向异性结构,比如真实世界中的边缘和纹理。 2. 非负约束(Non-negative Constraint):...

    约束TGV正则化图像恢复的快速近邻分割算法

    文章中提到的图像退化过程通常被建模为以下线性问题:f = Ku + n,其中u和f分别是原始图像和观察图像,它们都具有m×n的定义域,并以向量形式表达;K是模拟采集处理的矩阵算子,通常是不适定算子;n是一些类型的加性...

    基于拉普拉斯算子的综合孔径辐射计成像算法.docx

    为了解决这一问题,本文提出了一种新的正则化方法——拉普拉斯混合正则化方法,该方法在正则化过程中引入了拉普拉斯算子作为额外的约束条件,以期更好地保留亮温分布的细节。 #### 综合孔径辐射计成像原理 综合...

    [BP神经网络文章Html]

    **BP神经网络文章Html——基于反向传播训练多层神经网络的基本原理** BP(Backpropagation)神经网络是...理解和掌握这些基本原理,将有助于我们在实践中更好地应用和改进BP神经网络,以解决更复杂的机器学习问题。

    科研论文 GNTR_classification.pdf

    这种分解方式限制了分量的表达,使得结果更容易解释,因为非负性在很多情况下能反映出物理意义或现实意义,例如在图像处理中,它可以提取出具有实际意义的颜色和线条。 3. 图正则化(Graph Regularization):图...

    如何用 Python 快速测试各种深度学习模型.pdf

    快速测试多个深度学习模型对于提高生产力和推动机器学习项目的进步至关重要,因为最佳的模型架构、优化算法以及超参数设置很大程度上依赖于所处理的数据。 在Python中快速测试深度学习模型,首先需要理解模型的超...

    易语言-易语言实现文章秒收软件

    易语言是一种专为中国人设计的编程语言,它的目标是让编程变得简单易学,因此“易语言”这个名字直观地表达了其设计理念。...对于想要提升网络编程能力,特别是对易语言感兴趣的开发者来说,这是一个很好的实践项目。

    如何批量修改字母标点全角半角?.docx

    这时,我们可以在进行第一个转换操作前,先按下录制宏按钮,进行宏录制,当转换完毕后停止宏录制,然后将这个宏安置在宏工具栏中,以后只要点一下单词再点一下这个宏按钮就能很方便地将单词首字母转换为大写了。...

    特征基因选择的NMF-L2,1-范数约束方法

    L2,1范数最小化在误差函数和正则项中同时使用,使得算法对数据中的异常值和噪声具有很好的抵抗力,并能生成更为稀疏的结果。 文章的摘要和引言部分指出,微阵列技术的发展让研究复杂的生物基因表达网络成为可能,但...

    一种表示流形形体和非流形形体的统一数据结构研究.pdf

    特别是在处理复杂模型时,非流形形体(如具有复杂边界的模型)与流形形体(规则的几何形状)的表示方式需求不同,这导致传统的数据结构往往不能很好地解决二者之间存在的巨大差异。非流形拓扑数据结构存在存储空间大...

    python实现神经网络,从入门到精通,CNN卷积神经网络,循环神经网络网络 使用pytorch库实现

    在IT领域,Python是一种广泛使用的编程语言,尤其在深度学习和人工智能方面,它的重要性不言而喻。PyTorch是Python的一个强大库,为构建神经网络提供了...对于想要深入学习神经网络的开发者来说,这是一个很好的起点。

    关于非线性激活函数的深度学习分类方法研究.pdf

    如果没有非线性激活函数,不管有多少层,神经网络也只能表示线性模型,大大限制了网络的表达能力。 文章中提到的研究,聚焦于深度神经网络中的非线性激活函数,提出了一种新的非线性指数函数作为激活层,通过调整该...

    使用深度卷积网络在ImageNet上进行分类任务

    尽管较小的数据集可以很好地解决一些简单的识别任务,特别是当它们通过保持标签的转换进行增强时,但对于现实生活中展现出巨大变异性的对象来说,要学习识别它们就必须要使用大量训练数据。 文章还提到了机器学习...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics