Regex阅读笔记(二)之环视】的更多相关文章

环视不匹配任何字符,只匹配文本中的特定位置. 正序环视:(?=) 逆序环视:(?<=) 非捕获(?:) 环视会检查子表达式能否匹配,但它只寻找能够匹配的位置,而不会真正占用这些字符. -用在字符数组中应该放在第一位,否则会被用来翻译成表示范围的字符.…
Java编程思想 这是一个通过对<Java编程思想>(Think in java)进行阅读同时对java内容查漏补缺的系列.一些基础的知识不会被罗列出来,这里只会列出一些程序员经常会忽略或者混淆的知识点. 所列知识点全部都是针对自己个人而言,同时也欢迎大家进行补充. 第九章(接口) 任何抽象性都应该是应真正的需求而产生的. 访问权限 p172 interface如果不加public关键字,则只具有包访问权限. 重名 p181 可以通过extends来扩展接口,但在实现多重继承时要注意不能实现签…
三.源代码阅读 3.元素包括containsKey(Object key) /** * Returns <tt>true</tt> if this map contains a mapping for the * specified key. * * @param key The key whose presence in this map is to be tested * @return <tt>true</tt> if this map contain…
​ Trainer解析 我们继续Detectron2代码阅读笔记-(一)中的内容. 上图画出了detectron2文件夹中的三个子文件夹(tools,config,engine)之间的关系.那么剩下的文件夹又是如何起作用的呢? def main(args): cfg = setup(args) if args.eval_only: ... trainer = Trainer(cfg) trainer.resume_or_load(resume=args.resume) if cfg.TEST.A…
wsgi.py----第二部分 pop_path_info()函数 先测试一下这个函数的作用: >>> from werkzeug.wsgi import pop_path_info >>> env = {'SCRIPT_NAME': '/foo', 'PATH_INFO': '/a/b'} >>> pop_path_info(env) 'a' >>> env['SCRIPT_NAME'] '/foo/a' >>>…
首先一个demo程序 Java的正则表达式包为java.util.regex,主要是使用其中的Pattern和Matcher. groupCount方法时候都可调用,而大多数方法都必须在匹配尝试成功之后才可调用. 主要的方法有: boolean find() 返回的boolean值表示是否能找到匹配,如果有多次调用,每次都在上次的匹配位置之后尝试新的匹配. public class Regex { public static void main(String[] args){ String re…
论文源址:https://arxiv.org/abs/1506.01497 tensorflow代码:https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn 室友对Faster R-CNN的解读:https://www.cnblogs.com/pursuiting/ 摘要 目标检测依赖于区域proposals算法对目标的位置进行预测.SPPnet和Fast R-CNN已经减少了检测网络的运行时间.然而proposals的计算仍是一个重要的瓶颈.本文提出了一个R…
论文源址:https://arxiv.org/abs/1406.4729 tensorflow相关代码:https://github.com/peace195/sppnet 摘要 深度卷积网络需要输入固定尺寸大小的图片(224x224),这引入了大量的手工因素,同时,一定程度上,对于任意尺寸的图片或者子图会降低识别的准确率.SPP-net对于任意大小的图片,可以生成固定长度的特征表述.SPP-net对于变形的图片仍有一定的鲁棒性.基于上述优点,SPP-net会提高基于CNN的图像分类的效果. S…
论文源址:http://www.cs.berkeley.edu/~rbg/#girshick2014rcnn 摘要 在PASCAL VOC数据集上,最好的方法的思路是将低级信息与较高层次的上下文信息进行结合.该文的两个亮点:(1)将CNN应用到region proposals 用于对目标物体的定位.(2)对于较少数量的标签数据,先在规模较大的数据集上进行有监督的预训练,然后针对特定场景进行微调,发现性能提升的较大.R-CNN:region with CNN features 介绍 特征问题:视觉…
这是第二篇读书笔记,这本书我已经读了有一大半了,感觉书中所描述的人都是疯子,一群有创造力,却又耐得住寂寞的疯子. 我从书中发现几点我比较感兴趣的内容. 第一个,乐高之梦.将程序用乐高积木一样拼接起来.对于这一点,现在很多公司都已经多多少少在用了.但是书中也提到,有很多程序员往往不喜欢借用别人的代 码,如果看一个文档超过两分钟没有找到自己所需的东西就认定它不存在,从而自己来编写.在我看来这类人就是疯子,也是一群可爱的疯子,他们往往视代码为第 一存在,乐于编程,爱上编程,虽然对于团队的经理,这群牛仔…