JavaScript 正则表达式迷你书 老姚 - v1.128 3.2.2. 替换 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3.3. 反向引用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 3.3.1. 括号嵌套怎么办? 下面简单地说说每一章都讨论了什么? 正则是匹配模式,要么匹配字符,要么匹配位置。 第一章和第二章以这个角度去讲解了正则表达式的基础。 在正则可以使用括号捕获数据,要么在 API 中进行分组引用,要么在正则里进行反向引用。 这是第三章的主题,讲解了正则表达式中括号的作用。 学习正则,是需要了解其匹配原理的。 第四章,讲解了正则表达式的回溯法原理。 另外在第六章最后一节,也讲解了正则的表达式的整体工作原理。 引用它。 引用某个分组,会有两种情形:在 JavaScript 里引用它,在正则表达式里引用它。 本章内容虽相对简单,但我也要写长点。 内容包括: • 分组和分支结构 • 分组引用 • 反向引用 • 非捕获括号 • 相关案例 3.1. 分组和分支结构 这二者是括号最直觉的作用,也是最原始的功能,强调括号内的正则是一个整体,即提供子表达式。 3.1.1. 分组 我们知道 /a+/0 码力 | 89 页 | 3.42 MB | 11 月前3
JavaScript 正则表达式迷你书 老姚 - v1.028 3.2.2. 替换 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3.3. 反向引用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 3.3.1. 括号嵌套怎么办? 下面简单地说说每一章都讨论了什么? 正则是匹配模式,要么匹配字符,要么匹配位置。 第一章和第二章以这个角度去讲解了正则表达式的基础。 在正则可以使用括号捕获数据,要么在 API 中进行分组引用,要么在正则里进行反向引用。 这是第三章的主题,讲解了正则表达式中括号的作用。 学习正则,是需要了解其匹配原理的。 第四章,讲解了正则表达式的回溯法原理。 另外在第六章最后一节,也讲解了正则的表达式的整体工作原理。 引用它。 引用某个分组,会有两种情形:在 JavaScript 里引用它,在正则表达式里引用它。 本章内容虽相对简单,但我也要写长点。 内容包括: • 分组和分支结构 • 分组引用 • 反向引用 • 非捕获括号 • 相关案例 3.1. 分组和分支结构 这二者是括号最直觉的作用,也是最原始的功能,强调括号内的正则是一个整体,即提供子表达式。 3.1.1. 分组 我们知道 /a+/0 码力 | 89 页 | 3.42 MB | 11 月前3
清华大学 DeepSeek 从入门到精通核心技能 子项 问题重构能力 将复杂、模糊的人类需求转化为结构化的AI任务 识别问题的核心要素和约束条件 设计清晰、精确的提示语结构 创意引导能力 设计能激发AI创新思维的提示语 利用类比、反向思考等技巧拓展AI输出的可能性 巧妙结合不同领域概念,产生跨界创新 结果优化能力 分析AI输出,识别改进空间 通过迭代调整提示语,优化输出质量 设计评估标准,量化提示语效果 跨域整合能力 信息充分性 ▪ 结构合理性 ▪ 语言中立性 ▪ 伦理合规性 ▪ 可验证性 ▪ 迭代空间 ▪ 输出格式 ▪ 难度适中 ▪ 多样性考虑 常见陷阱与应对:新手必知的提示语设计误区 挖掘反向思维:从非传统角度切入 创新设计策略: ▪ 设定逆向任务:提示语可以引导AI从相反的角度处理问题,提供不同于传统生成的内容。 ▪ 挑战预设思维模式:通过打破任务的常规设定,促使AI生成具有挑战性和创新性的内容。 互动规则设定:在提示语中定义组件互动规则。 ▪ 整体行为观察:设计机制来观察和解释从互动中涌 现的整体行为。 抽象化问题 具体化反馈 迭代优化 使用类比说明复杂概念 隐喻增强语言的表达层次 选择具备启发性的类比 反向设计思维:从生成结果倒推提示语 从期望结果 开始 倒推提示语 结构 灵活调整提 示语细节 矛盾思维法:利用对立促进创新 引入对立概 念 利用矛盾性促进创新 提出冲突性任务要求 融合批判性思维与创新推理0 码力 | 103 页 | 5.40 MB | 8 月前3
清华大学 DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单,实现 从提纲到段落再到文章的迭代式生成,为用户生成内容大纲及高质量长文本。 产品 概况 功能亮点 功能亮点 资料整合与文章生成:能够浏览网络,搜集大量文献, 并通过基于主题的多个智能代理,将这些文献转化为连 贯的文章或研究论文,长度可达数万字。 模拟对话与问题生成:模拟文章写作前的调研过程,通 过发掘话题研究中的多样视角,模拟具有不同视角的作 者向话题专家提出问题的对话,并基于这些对话整理收 难以跨多个子任务自动执行,仍需人工介入。 AI 自主任务规划与执行(AI Agent) AI 能够自主分解任务、规划步骤, 并利用外部工具(如API、数据库、 自动化流程)执行任务。 多 AI 代理协作 不同 AI 代理(市场分析 Agent、法律 审核 Agent、财务预测 Agent) 可协 同完成复杂任务,形成智能工作流。 任务反馈 & 自主学习 AI 在执行任务后自动优化策略, 使任务执行效果不断增强。0 码力 | 85 页 | 8.31 MB | 8 月前3
Kubernetes Operator 实践 - MySQL容器化Operator 的基本原理 3. MySQL Operator 设计实践 4. 小结 搜狗商业平台 技术体系广 服务多迭代快 搜狗产品矩阵 商业平台 信息流广告 搜索广告 品牌广告 代理商 广告主 技术体系 CRM 广告平台 物料展现 审核平台 大数据平台 基础架构 Golang C++ JavaScript Java Python 质量要求高 业务响应快0 码力 | 42 页 | 4.77 MB | 1 年前3
MySQL高可用 - 多种方案帐号,首先来介绍 monitor user 帐号,这个帐号是 monitor 服务器用来 对 mysql 服务器做健康检查的,其次就是 agent user,这个帐号是 mmm agent(mmm 代理)用来变成只读模式和同步 master 等,下面是创建这 两个帐号的语句: GRANT REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'mmm_monitor'@'10.1.1.%'0 码力 | 31 页 | 874.28 KB | 1 年前3
Ubuntu 桌面培训 2010从静音渐变到当前音量 − 淡出 - 从当前音量渐变到静音 − 上下反转 - 上下反转声音样本 播放音乐和视频 387 Ubuntu 桌面培训 目录 − 噪声消除 - 消除背景噪音 − 反向 - 用来反向播放指定片段 要增大选中部分的音量,在效果菜单上,选择增幅。将打开增幅窗口。 图 VIII.51 应 用 声 音 效 果 9. 在增幅窗口中,可以使用滑动条以增大或减小增幅。点击确定对音频的选定部分应0 码力 | 540 页 | 26.26 MB | 1 年前3
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