concat_ws 匹配后比较相同

mysql数据库的concat(),group_concat(),concat_ws()函数，三者之间的比较

今天在写项目的时候,看到同事使用group_concat()函数和concat_ws()函数,这两个函数和普通的concat()函数之间到底有什么不同. 我使用的数据库是mysql数据库. GROUP_CONCAT函数: SELECT GROUP_CONCAT(MappPolicyNo, '') FROM lcmapPolicyNo WHERE PolicyNo ='MGU201909003';显示结果:1111111111,111111111112,112121212,123456789,2

【原创】如何治疗使用python中re模块group、groups与findall分组匹配后产生的“眩晕反应”

转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/oceanicstar/p/9244783.html 直接先上例子 >>> re.search('(book+)', 'mebookbookme').groups() ('book',) >>> re.search('(book+)', 'mebookbookme').group() 'book' >>> re.search('(book)+', 'mebookbookme').g

EmEditor, 在正则使用（）匹配后使用$1 $2进行对括号内的值进行引用

$1表示第一个括号,$2表示第二个括号,以此类推

OpenCV2简单的特征匹配

特征的匹配大致可以分为3个步骤: 特征的提取计算特征向量特征匹配对于3个步骤,在OpenCV2中都进行了封装.所有的特征提取方法都实现FeatureDetector接口,DescriptorExtractor接口则封装了对特征向量(特征描述符)的提取,而所有特征向量的匹配都继承了DescriptorMatcher接口. 简单的特征匹配 int main() { const string imgName1 = "x://image//01.jpg"; const string im

Nginx之location 匹配规则详解

有些童鞋的误区 1. location 的匹配顺序是“先匹配正则,再匹配普通”. 矫正: location 的匹配顺序其实是“先匹配普通,再匹配正则”.我这么说,大家一定会反驳我,因为按“先匹配普通,再匹配正则”解释不了大家平时习惯的按“先匹配正则,再匹配普通”的实践经验.这里我只能暂时解释下,造成这种误解的原因是:正则匹配会覆盖普通匹配(实际的规则,比这复杂,后面会详细解释). 2. location 的执行逻辑跟 location 的编辑顺序无关. 矫正:这句话不全对,“普通 locati

使用POSIX正则库匹配一行中多个结果

正则匹配与正则表达式是什么东西我就不说了,在这里说下POSIX这个c语言正则库在对字符串进行正则匹配时取出多个结果的问题. 首先简单说明下POSIX正则库的几个函数和使用方法第一个函数:int regcomp(regex_t *preg, const char *regex, int cflags); POSIX C正则库为了提高效率,在将一个字符串与正则表达式进行比较之前,首先要用regcomp()函数对它进行编译,将其转化为regex_t类型. preg 编译后的regex_t数据 reg

Perl中的匹配(六)

在Perl中,匹配的定界符如果是双斜线//,可以直接使用双斜线完成匹配操作. 如果特定条件下需要改变定界符,如改为{},[]等.需要加入m,m{},m[]等. m%^http://% 默认的模式匹配对象是自动化变量$_,如果要指定匹配对象,可以使用绑定操作符=~. my $some_other = "I have a Dream"; if($some_other =~ /\brub/); ##用右侧的模式对左侧的对象进行匹配. 模式匹配修饰符: /i表示大小写无关的匹配. /s表

hdu 4685 简单匹配+Tarjan算法

思路:首先看到这题以为能用poj1904的模版直接A掉,WA了几次,然后又TLE了几次.还是想到了正解. 一开始我想的大致方向已经是对的了.先是由王子向每个喜欢的公主建边,再求一次最大匹配,找出匹配后,由匹配的公主向王子建边. 但可能会有没有匹配到的公主和王子,那么这个王子可以和任何它喜欢的公主结婚,这个公主也可以和任何喜欢她的王子结婚. 因为这些不在匹配中的点,加到匹配中后,减少的匹配数和增加的匹配数都是1. 我们也就想像poj1904那样,将他们变为一个强连通分量,我开始出错就在这. 直接在

jQuery选择器模糊匹配

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Q - Tour - hdu 3488（最小匹配值）

题意:一个王国有N个城市,M条路,都是有向的,现在可以去旅游,不过走的路只能是环(至少也需要有两个城市),他们保证这些城市之间的路径都是有环构成的,现在至少需要走多少路. 分析:因为是有向图所以,而且走的是环所以每个城市都会进入一次并且出去一次,构成二分图,并且是完备匹配(完备匹配后肯定都是环了),现在只需要求出来这些匹配的最小值就行,可以把路径的值变为负数,然后求最大匹配值,最后的结果在变成相反数即可,注意路径可能有多条,输入的时候注意取最小的那个 **********************

POJ 2400 最小权匹配

吐槽:首先,这道题的输入居然是错的.要将上下两个矩阵的位置换一下才可以出样例,也就是上面那个矩阵是employee对Supervisor的打分,下面那个矩阵才是Supervisor对employee的打分. 题意:给出两个矩阵,分别是employee对supervision的打分和supervision对employee的打分.当然矩阵中给出的不是分数,而是进来的先后顺序,第一个进来的分数就是1,第二个...类推,然后分数越低对这个部门越喜欢,同理下一个矩阵. 然后叫你求出,使得他们都最满意的方

区间dp模型之括号匹配打印路径 poj（1141）

题目链接:Brackets Sequence 题目描写叙述:给出一串由'(')'' [ ' ' ] '组成的串,让你输出加入最少括号之后使得括号匹配的串. 分析:是区间dp的经典模型括号匹配.解说:http://blog.csdn.net/y990041769/article/details/24194605 ,难点在于要把匹配后的括号输出来. 首先我们知道前面定义dp [ i ] [ j ] 为串中第 i 个到第 j 个括号的最大匹配数目那么假如我们知道随意 i 到 j 从哪儿插入分点使得匹

SALM入门笔记(1)：特征点的匹配

SLAM 主要分为两个部分:前端和后端,前端也就是视觉里程计(VO),它根据相邻图像的信息粗略的估计出相机的运动,给后端提供较好的初始值.VO的实现方法可以根据是否需要提取特征分为两类:基于特征点的方法,不使用特征点的直接方法. 基于特征点的VO运行稳定,对光照.动态物体不敏感. 图像特征点的提取和匹配是计算机视觉中的一个基本问题,在视觉SLAM中就需要首先找到相邻图像对应点的组合,根据这些匹配的点对计算出相机的位姿(相对初始位置,相机的旋转和平移). 本文对这段时间对特征点的学习做一个总结,主

python中用xpath匹配文本段落内容的技巧

content = item.xpath('//div[@class="content"]/span')[0].xpath('string(.)') content = item.xpath('//div[@class="content"]/span//text()') 两种匹配规则,都能匹配到图中的文本段落内容: 第一种匹配到的结果是: "content": "\n\n\n小儿子5岁天生戏精在高铁站,一对夫妻带一男孩也5岁左右,小男孩

nginx location匹配顺序及CI框架的nginx配置

Nginx location匹配顺序如下: 用前缀字符串定义的location规则对URI进行匹配测试. =号定义了精确的前缀字符串匹配,如果发现精确匹配则使用当前规则.否则继续下一步匹配. 匹配其它普通字符串,并存储最长匹配.如果匹配以^~开始的规则,则使用当前匹配,否则继续下一步匹配. 按顺序对URI进行正则规则匹配,发现匹配后停止并使用当前匹配.若所有正则都不匹配,则使用第3步存储的最长匹配规则. ~ 开头表示区分大小写的正则匹配; ~* 开头表示不区分大小写的正则匹配整体匹配优先级 =

Java基础---Java---正则表达式-----匹配、切割、替换、获取等方法

正则表达式:符合一定规则的表达式作用:用于专门操作字符串特点:用于一些特定的符号来表示一些代码操作,这样就简化书写,主要是学习一些特殊符号的使用好处:可以简化对字符串的复杂操作. 弊端:符号定义越多,正则越长,阅读性越差具体操作: 1.匹配:String matches方法用规则匹配所有的字符串,只要有一个不符合,则匹配结束. 2.切割:String sqlit(); 3.替换:replaceAll(); 4.获取:将字符串中的符合规则的子串取出. 操作步骤: 首先,将正则表大式封装成

SLAM入门之视觉里程计(1)：特征点的匹配

SLAM 主要分为两个部分:前端和后端,前端也就是视觉里程计(VO),它根据相邻图像的信息粗略的估计出相机的运动,给后端提供较好的初始值.VO的实现方法可以根据是否需要提取特征分为两类:基于特征点的方法,不使用特征点的直接方法. 基于特征点的VO运行稳定,对光照.动态物体不敏感. 图像特征点的提取和匹配是计算机视觉中的一个基本问题,在视觉SLAM中就需要首先找到相邻图像对应点的组合,根据这些匹配的点对计算出相机的位姿(相对初始位置,相机的旋转和平移). 本文对这段时间对特征点的学习做一个总结,主

php 数组模糊匹配

php 数组模糊匹配: $list = array(); // 匹配后的结果 $arr = array("abcd","abef","efgh"); $search_str = "ab"; // 搜索的字符串 foreach($arr as $key=>$val ){ if (strstr( $val , $search_str ) !== false ){ array_push($list, $val); } } $l

KMP 模式串匹配失去匹配的瞬间你还有什么

KMP: KMP算法是一种改进的字符串匹配算法,由D.E.Knuth,J.H.Morris和V.R.Pratt同时发现,因此人们称它为克努特——莫里斯——普拉特操作(简称KMP算法).KMP算法的关键是利用匹配失败后的信息,尽量减少模式串与主串的匹配次数以达到快速匹配的目的.具体实现就是实现一个next()函数,函数本身包含了模式串的局部匹配信息.时间复杂度O(m+n). ——百度百科. 自我理解: kmp算法最最最最核心的思想,就是在每一次失去匹配的时候,找到最大的可能能够匹配的子段进行匹配.

重新看halcon模板匹配

工业中模板匹配有很多需求. 代码如下: read_image (Image, 'J:/测试图片/test1/1.bmp') get_image_size (Image, Width, Height) gen_rectangle1 (Rectangle, 1057.01, 1698.27, 1241.98, 1898.29) *gen_rectangle1 (Rectangle, 449.726, 813.267, 669.604, 1005.06) area_center (Rectangle,

mongodb 字符串查找匹配中$regex的用法

官网地址:https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query/regex/#regex-case-insensitive 举个例子来说:现在有以下集合(官网的例子): { "_id" : 100, "sku" : "abc123", "description" : "Single line description." }{ "_id&q

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