正则表达式字符匹配攻略 1.1. 两种模糊匹配 1.1.1. 横向模糊匹配 1.1.2. 纵向模糊匹配 1.2. 字符组 1.2.1. 范围表示法 1.2.2. 排除字符组 1.2.3. 常见的简写形式 1.3. 量词 1.3.1. 简写形式 1.3.2. 贪婪匹配与惰性匹配 1.4. 多选分支 1.5. 案例分析 1.5.1. 匹配 16 进制颜色值 1.5.2. 匹配时间 1.5.3. 匹配日期 1.5.4. window 操作系统文件路径 1.5.5. 匹配 id 1.6. 本章小结 2. 第二章 正则表达式位置匹配攻略 2.1. 什么是位置呢？ 2.2. 如何匹配位置呢？ 2.2.1. ^ 和 $ 2.2.2. \b 和 \B 2.2.3. (?=p) 和 (?!p) 2.3. 位置的特性 2 2.4. 相关案例 2.4.1. 不匹配任何东西的正则 2.4.2 数字的千位分隔符表示法 2.4.3. 验证密码问题 2.5. 本章小结 3. 第三章 正则表达式括号的作用 3.1. 分组和分支结构 3.1.1. 分组 3.1.2. 分支结构 3.2. 分组引用 3.2.1. 提取数据 3.2.2. 替换 ..... 29 3.3. 反向引用 .....

正则表达式字符匹配攻略 1.1. 两种模糊匹配 1.1.1. 横向模糊匹配 1.1.2. 纵向模糊匹配 1.2. 字符组 1.2.1. 范围表示法 1.2.2. 排除字符组 1.2.3. 常见的简写形式 1.3. 量词 1.3.1. 简写形式 1.3.2. 贪婪匹配与惰性匹配 1.4. 多选分支 1.5. 案例分析 1.5.1. 匹配 16 进制颜色值 1.5.2. 匹配时间 1.5.3. 匹配日期 1.5.4. window 操作系统文件路径 1.5.5. 匹配 id 1.6. 本章小结 2. 第二章 正则表达式位置匹配攻略 2.1. 什么是位置呢？ 2.2. 如何匹配位置呢？ 2.2.1. ^ 和 $ 2.2.2. \b 和 \B 2.2.3. (?=p) 和 (?!p) 2.3. 位置的特性 2 2.4. 相关案例 2.4.1. 不匹配任何东西的正则 2.4.2 数字的千位分隔符表示法 2.4.3. 验证密码问题 2.5. 本章小结 3. 第三章 正则表达式括号的作用 3.1. 分组和分支结构 3.1.1. 分组 3.1.2. 分支结构 3.2. 分组引用 3.2.1. 提取数据 3.2.2. 替换 ..... 29 3.3. 反向引用 .....

从编码器输入的句子首先会经过一个自注意力（self-attention）层，这层帮助编码器在对每个单词编码时关注输入句子的其他单词。 自注意力层的输出会传递到前馈（feed-forward）神经网络中。每个位置的单词对应的前馈神经网络都完全一样（译注：另一种解读就是一层窗口为一个单词的一维卷积神经网络）。解码器中也有编码器的自注意力（self-attention）层和前馈（feed-forward）层。除 最长句子的长度。 ### 2. Transformer的工作流程 ## 将输入序列进行词嵌入之后，每个单词都会流经编码器中的两个子层。 Transformer的一个核心特性，在这里输入序列中每个位置的单词都有自己独特的路径流入编码器。在自注意力层中，这些路径之间存在依赖关系。而前馈(feed-forward)层没有这些依赖关系。因此在前馈(feed-forward)层时可以并行执行各种路径。 right)V $$ 计算得分 分数除以8，然后通过softmax传递结果。 将每个值向量乘以softmax分数(这是为了准备之后将它们求和)。 对加权值向量求和，然后即得到自注意力层在该位置的输出。 |输入|Thinking|Machines| |---|---|---| |词嵌入|x1|x2| |查询向量|q1|q2| |键向量|k1|k2| |值向量|v1|v2| |打分|q1

## 打开… 在 Krita 内部生成已有图像文件的一个工作副本。当你点击保存时，此工作副本将覆盖原始图像文件。 ## 打开为无标题图像… 类似于 打开，但点击 保存 时将要求你指定一个新的保存位置，把它保存成一个不同的文件。这与其他软件的 导入 类似。 ## 新建图像 - 复制当前图像 类似于 打开为无标题图像，但这个功能是把当前显示的图像另存一个副本。 ## 保存增量版本 让你可以 模式的下拉菜单选择子窗口。 ## 工具面板 工具面板是 Krita 界面内部的一种子窗口。每种工具面板都具备特定的功能，如拾色器、图层组、工具选项等。你可以通过拖拽和吸附等方式自由安排工具面板的位置和组合。详见 视图控制 页面。  上图展示了 5c8d898559cee81cb745e76c/p22_2.jpg) ## 画布 在 Krita 中新建一个图像后，你会看到一个矩形的白色区域。这个区域就叫做画布。你可以在下图的红框中确认它的位置。  当你把图像保存成 JPG、PNG

列表亦是泛型类型：List[<类型>] - 整型的列表类型为 List[Int] • 字符串的列表类型为 List[String] - 浮点数的列表类型为 List[Double] ## 模式匹配 我们可以通过模式匹配来分情况查看列表的内部结构 match <表达式> { <模式1> => <表达式> <模式2> => <表达式> Nil => None 4. Cons(head, tail) => Some(head) 5. } 6. } ## 模式匹配结果的化简 • 简化待匹配的表达式 • 从上到下依次匹配模式 • 匹配成功后，根据模式定义替换表达式中的标识符 • 简化表达式 1. fn head_opt(list: List[Int]) -> Option[Int] Cons(2, Nil))) ## 模式匹配结果的化简 1. head_opt(Cons(1, Cons(2, Nil))) (替换函数内的标识符) 1. match Cons(1, Cons(2, Nil)) { 2. Nil => None 3. Cons(head, tail) => Some(head) 4. } → Some(1)（匹配并根据模式定义替换表达式中的标识符）

Foundation Email: docs@python.org ## Contents 1 概述 2 简单模式 2.1 匹配字符 2.2 重复 3 使用正则表达式 3.1 编译正则表达式 3.2 反斜杠灾难 3.3 应用匹配 3.4 模块级别函数 3.5 编译标志 4 更多模式能力 4.1 更多元字符 4.2 分组 4.3 非捕获和命名组 中的一种微小的、高度专业化的编程语言，可通过 re 模块获得。使用这种小语言，你可以为要匹配的可能字符串集指定规则；此集可能包含英语句子，电子邮件地址，TeX 命令或你喜欢的任何内容。然后，您可以询问诸如“此字符串是否与模式匹配？”或“此字符串中的模式是否匹配？”等问题。你还可以使用正则修改字符串或以各种方式将其拆分。 正则表达式模式被编译成一系列字节码，然后由用 C 编写的匹配引擎执行。对于高级用途，可能需要特别注意引擎如何执行 给定的正则，并将正则写入以某种方式生成运行速度更快的字节码。本文档未涉及优化，因为它要求你充分了解匹配引擎的内部结构。 正则表达式语言相对较小且受限制，因此并非所有可能的字符串处理任务都可以使用正则表达式完成。还有一些任务可以用正则表达式完成，但表达式变得非常复杂。在这些情况下，你最好编写 Python 代码来进行处理；虽然 Python 代码比精心设计的正则表达式慢，但它也可能更容易理解。 ##

Foundation Email: docs@python.org ## Contents 1 概述 2 简单模式 2.1 匹配字符 2.2 重复 3 使用正则表达式 3.1 编译正则表达式 3.2 反斜杠灾难 3.3 应用匹配 3.4 模块级别函数 3.5 编译标志 4 更多模式能力 4.1 更多元字符 4.2 分组 4.3 非捕获和命名组 中的一种微小的、高度专业化的编程语言，可通过 re 模块获得。使用这种小语言，你可以为要匹配的可能字符串集指定规则；此集可能包含英语句子，电子邮件地址，TeX 命令或你喜欢的任何内容。然后，您可以询问诸如“此字符串是否与模式匹配？”或“此字符串中的模式是否匹配？”等问题。你还可以使用正则修改字符串或以各种方式将其拆分。 正则表达式模式被编译成一系列字节码，然后由用 C 编写的匹配引擎执行。对于高级用途，可能需要特别注意引擎如何执行 给定的正则，并将正则写入以某种方式生成运行速度更快的字节码。本文档未涉及优化，因为它要求你充分了解匹配引擎的内部结构。 正则表达式语言相对较小且受限制，因此并非所有可能的字符串处理任务都可以使用正则表达式完成。还有一些任务可以用正则表达式完成，但表达式变得非常复杂。在这些情况下，你最好编写 Python 代码来进行处理；虽然 Python 代码比精心设计的正则表达式慢，但它也可能更容易理解。 ##

Foundation Email: docs@python.org ## Contents 1 概述 2 简单模式 2.1 匹配字符 2.2 重复 3 使用正则表达式 3.1 编译正则表达式 3.2 反斜杠灾难 3.3 应用匹配 3.4 模块级别函数 3.5 编译标志 4 更多模式能力 4.1 更多元字符 4.2 分组 4.3 非捕获和命名组 中的一种微小的、高度专业化的编程语言，可通过 re 模块获得。使用这种小语言，你可以为要匹配的可能字符串集指定规则；此集可能包含英语句子，电子邮件地址，TeX 命令或你喜欢的任何内容。然后，您可以询问诸如“此字符串是否与模式匹配？”或“此字符串中的模式是否匹配？”等问题。你还可以使用正则修改字符串或以各种方式将其拆分。 正则表达式模式被编译成一系列字节码，然后由用 C 编写的匹配引擎执行。对于高级用途，可能需要特别注意引擎如何执行 给定的正则，并将正则写入以某种方式生成运行速度更快的字节码。本文档未涉及优化，因为它要求你充分了解匹配引擎的内部结构。 正则表达式语言相对较小且受限制，因此并非所有可能的字符串处理任务都可以使用正则表达式完成。还有一些任务可以用正则表达式完成，但表达式变得非常复杂。在这些情况下，你最好编写 Python 代码来进行处理；虽然 Python 代码比精心设计的正则表达式慢，但它也可能更容易理解。 ##