match

python学习中遇到的第六个问题 IndentationError: unindent does not match any outer indentation level 做一个登陆二次不成功后，就退出的程序 。 遇到 IndentationError: unindent does not match any outer indentation level 解决方法，代码缩进有问题； 果然，代码的严谨性就体现出来了。 来源： CSDN 作者： laujade 链接： https://blog.csdn.net/weixin_45426801/article/details/103722412

[Python进阶]Python正则表达式 文章目录 [Python进阶]Python正则表达式 一、元字符 二、分组 三、特殊字符序列 四、正则表达式常用方法（函数） compile match fullmatch search sub subn split findall finditer escape start()、end()、span() 一、元字符 . 匹配除换行符之外的任何字符，当 re.DOTALL 标记被指定时，则可以匹配包括换行符的任意字符。 ^ 匹配字符串的开头 $ 匹配字符串的末尾或字符串末尾的换行符之前 re* 重复匹配前面的字符零次或者更多次(贪婪模式：尽可能多的匹配遇到的重复) re+ 重复匹配前面的字符1次或者更多次(贪婪模式) re? 重复匹配前面的字符0次或者1次(非贪婪模式) re{m} 重复匹配m次，例如，"o{2}“不能匹配"Bob"中的"o”，但是能匹配"food"中的两个o。 re{n, } 精确匹配n个前面表达式。例如，"o{2,}“不能匹配"Bob"中的"o”，但能匹配"foooood"中的所有o。"o{1,}“等价于"o+”。“o{0,}“则等价于"o*”。 re{m,n} 重复匹配m次或者n次(贪婪模式) re{m,n}? {m,n}的非贪婪模式. \\ 转义特殊字符或表示特殊序列 [...] 表示一组字符，如果以”^

—— patch match应用到立体匹配的一篇论文，晦涩难懂，硬是硬着头皮看了几遍 NOTE 随机搜索的最优平面和视差的关系？ “estimate an individual 3D plane at each pixel”是对每一个窗口的中心点都找一个最优平面？ 随机值初始化的理论基础？ 在全局法中的作用 实际实现理解 answer： 当空间中的点x, y均确定，法向量也确定之后，最优平面和最优视差有着一一对应的关系，注意这个平面是定义在(x, y, 视差)空间下的平面 对，每一个点都会有一个平面，在搜索和传播的时候通过邻域视差相似性以及左右视差一致性来进行传播，而是否传播的条件就是对比传播前后该点的代价值是否减小。这时候就涉及到了代价聚合的思想，在搜索传播的过程中已经完成代价聚合。 TODO 见With Global Methods部分 见第6部分：代码理解 前言 局部法窗口内视差为常数的假设 传统局部法求代价聚合的方法都是假设一个窗口内的视差为常数，在包含边缘的窗口以及斜面的窗口，此情况便不成立了； 对于包含边缘的窗口这类场景，已经有BFCA, GFCA等保边平滑滤波应用到代价聚合来处理这个问题，避免代价值跨边缘聚合； 亚像素精度的实现 通常有两种方法： disparity refine中用各种fitting来实现亚像素增强 在匹配过程中就将此问题考虑进去（这时候

/** * 删除富文本框内的图片资源(必须后台上传的，也不能是外连接)，可以放在公共办法里直接调用 */ function del_fuwenben_img($content){ $content = htmlspecialchars_decode($content);//首先转义 preg_match_all("/src=[\'\"]\/public\/upload(.*?)[\'\"].*?/", $content, $match);//正则匹配 foreach ($match[0] as $key => $value) { $limg = ltrim($value,'src="'); $img = rtrim($limg,'"'); if ($img && file_exists('.'.$img)) { unlink('.'.$img);//销毁图片 } } } /** * 编辑时删除（销毁）富文本框内删除或者替换的图片资源(必须后台上传的，也不能是外连接) * $content 是否需要删除的(原本的) * $content_edit 对比的(编辑过的) */ function del_fuwenben_img_edit($content,$content_edit){ $content_edit = htmlspecialchars_decode($content

MongoDB 聚合管道（Aggregation Pipeline） - 张善友 时间 2013-12-27 22:40:00 博客园_张善友 相似文章 ( 0 ) 原文 http://www.cnblogs.com/shanyou/p/3494854.html 添加到推刊 收藏到推刊 创建推刊 收 藏 取消 已收藏到推刊！ 请填写推刊名 描述不能大于100个字符! 权限设置： 公开 仅自己可见 创建 取消 管道概念 POSIX多线程的使用方式中， 有一种很重要的方式-----流水线（亦称为“管道”）方式，“数据元素”流串行地被一组线程按顺序执行。它的使用架构可参考下图： 以面向对象的思想去理解，整个流水线，可以理解为一个数据传输的管道；该管道中的每一个工作线程，可以理解为一个整个流水线的一个工作阶段stage,这些工作线程之间的合作是一环扣一环的。靠输入口越近的工作线程，是时序较早的工作阶段stage,它的工作成果会影响下一个工作线程阶段（stage）的工作结果,即下个阶段依赖于上一个阶段的输出，上一个阶段的输出成为本阶段的输入。这也是pipeline的一个共有特点！ 为了回应用户对简单数据访问的需求,MongoDB2.2版本引入新的功能 聚合框架 （Aggregation Framework） ，它是数据聚合的一个新框架，其概念类似于数据处理的管道。

总结网络一些零碎知识，综合自己的理解： 函数名 原型 详解 返回类型 注意事项 re.match import re re.match(pattern,string,flags) pattern:正则表达式，匹配成功，返回一个Match，否则返回一个None string：要匹配的字符串 flags：标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如是否区分大小写，多行匹配等等 返回一个_sre.SRE_Match对象，其有两个方法：group() groups() 他只会去从字符串的开始与正则表达式做匹配； 并不会与字符串的所有字符进行匹配 re.search re.search(pattern,string,flags) 与match一模一样，唯一区别： 他会去匹配整个字符串，而match只会去匹配字符串的开始 groups()：返回一个元组：(group(1),group(2)...)不包括group(0) group():默认返回group(0) 对于一个string，无论其中有多少个被匹配上的字符串，他永远只返回第一个匹配上的字符串 re.sub re.sub(pattern,repl,string,count) pattern：正则表达式 repl：替换后的字符 string：要匹配的字符串 count：替换的个数，0代表所有 返回替换后的string 　 re.findall

re模块 　　 正则表达式本身是一种小型的、高度专业化的编程语言，而在python中，通过内嵌集成re模块，程序媛们可以直接调用来实现正则匹配。正则表达式模式被编译成一系列的字节码，然后由用C编写的匹配引擎执行。 正则表达式中常用的字符含义 1、普通字符和11个元字符： 普通字符 匹配自身 abc abc . 匹配任意除换行符"\n"外的字符(在DOTALL模式中也能匹配换行符 a.c abc \ 转义字符，使后一个字符改变原来的意思 a\.c;a\\c a.c;a\c * 匹配前一个字符0或多次 abc* ab;abccc + 匹配前一个字符1次或无限次 abc+ abc;abccc ? 匹配一个字符0次或1次 abc? ab;abc ^ 匹配字符串开头。在多行模式中匹配每一行的开头 ^abc abc $ 匹配字符串末尾，在多行模式中匹配每一行的末尾 abc$ abc | 或。匹配|左右表达式任意一个，从左到右匹配，如果|没有包括在()中，则它的范围是整个正则表达式 abc|def abc def {} {m}匹配前一个字符m次，{m,n}匹配前一个字符m至n次，若省略n，则匹配m至无限次 ab{1,2}c abc abbc [] 字符集。对应的位置可以是字符集中任意字符。字符集中的字符可以逐个列出，也可以给出范围，如[abc]或[a-c]。[^abc]表示取反，即非abc。

1. 匹配单个字符和数字 ： . --->> 匹配除换行符以外的任意字符。 [0123456789] --->> []字符集合，表示匹配方括号中所包含的任意一个字符。 [Thomas] --->> []字符集合，表示匹配方括号中所包含的任意一个字符。匹配'T','h'...任意一个字符。 [a-z] --->> - 匹配任意小写字母 [A-Z] --->> - 匹配任意大写字母 [0-9] --->> 匹配任意数字，类似于[0123456789] [0-9a-zA-Z] --->> 匹配任意的数字和字母（包含大小写） [0-9a-zA-Z_] --->> 匹配任意的数字和字母（包含大小写）和下划线 [^Thomas] --->> 匹配除了Thomas这几个字母以外的所有字符，中括号里面的^称为脱字符，表示不匹配集合中的字符。 [^0-9] --->> 匹配所有的非数字字符。 \d --->> 匹配数字，效果同[0-9] \D --->> 匹配非数字字符，效果同[^0-9] \w --->> 匹配数字，字母和下划线，效果同[0-9a-zA-Z_]，判断标识符比较合适 \W --->> 匹配数字，字母和下划线，效果同[^0-9a-zA-Z_]，判断标识符比较合适 \s --->> 匹配任意的空白符（空格，换行，回车，换页，制表），效果同[ \f\n\r\t] \S --->>

python中的正则表达式（re模块） 一、简介 正则表达式本身是一种小型的、高度专业化的编程语言，而在python中，通过内嵌集成re模块，程序媛们可以直接调用来实现正则匹配。正则表达式模式被编译成一系列的字节码，然后由用C编写的匹配引擎执行。 二、正则表达式中常用的字符含义 1、普通字符和11个元字符： 普通字符 匹配自身 abc abc . 匹配任意除换行符"\n"外的字符(在DOTALL模式中也能匹配换行符 a.c abc \ 转义字符，使后一个字符改变原来的意思 a\.c;a\\c a.c;a\c * 匹配前一个字符0或多次 abc* ab;abccc + 匹配前一个字符1次或无限次 abc+ abc;abccc ? 匹配一个字符0次或1次 abc? ab;abc ^ 匹配字符串开头。在多行模式中匹配每一行的开头 ^abc abc $ 匹配字符串末尾，在多行模式中匹配每一行的末尾 abc$ abc | 或。匹配|左右表达式任意一个，从左到右匹配，如果|没有包括在()中，则它的范围是整个正则表达式 abc|def abc def {} {m}匹配前一个字符m次，{m,n}匹配前一个字符m至n次，若省略n，则匹配m至无限次 ab{1,2}c abc abbc [] 字符集。对应的位置可以是字符集中任意字符。字符集中的字符可以逐个列出，也可以给出范围，如[abc]或[a-c]。