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用中文 API 让正则表达式更易读写?

木兰语言重现项目中用到了不少正则表达式,其中不乏不那么一目了然的(Python实现): 标识符:r'\$?[_a-zA-Z\u4e00-\u9fa5][_a-zA-Z0-9\u4e00-\u9fa5]*' 双引号字符串: r'(\")((?<!\\)\\\1|.)*?\1' 字符串插值相关:r'\\\(([^\\\)]*)\\\)|`([^`]*)`' 由此想到是否有 API 能够构建正则表达式。找到 PythonVerbalExpressions,它首页上一个示例如下: verbal_expression. start_of_line(). find('http'). maybe('s'). find('://'). maybe('www.'). anything_but(' '). end_of_line() 对应正则: ^(http)(s)?(\:\/\/)(www\.)?([^\ ]*)$ 看起来的确比较可读,而且如果改为中文 API 的话,命名会更简短: 开头(). 寻找('http'). 或许('s'). 寻找('://'). 或许('www.'). 除了(' ')....

微积分、线性代数、概率论,这里有份超详细的ML数学路线图

大学时期学的数学现在可能派上用场了,机器学习背后的原理涉及许多数学知识。深入挖掘一下,你会发现,线性代数、微积分和概率论等都和机器学习背后的算法息息相关。 机器学习算法背后的数学知识你了解吗?在构建模型的过程中,如果想超越其基准性能,那么熟悉基本细节可能会大有帮助,尤其是在想要打破 SOTA 性能时,尤其如此。 机器学习背后的原理往往涉及高等数学。例如,随机梯度下降算法建立在多变量微积分和概率论的基础上。因此掌握基础的数学理论对于理解机器学习模型很重要。但如果你是没有数学基础的初学者,这里有一份学习路线图,带你从零开始深入理解神经网络的数学原理。 大多数机器学习都建立在三种数学理论的基础上:线性代数、微积分和概率论,其中概率论的理论又基于线性代数和微积分 。 微积分 微积分包括函数的微分和积分。神经网络本质上是一个可微函数,因此微积分是训练神经网络的基本工具。 首先,函数的导数定义如下 在极限定理中,这也是点 x 处切线的斜率。下图说明了这个概念: 将函数的导数可视化。 微分可以用来优化函数:导数在局部极大值和极小值处为零。(也有例外,例如:f(x) = x³,x=0),导数为零的...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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