\<\w\+\>\s*:\s\_.\{-}\<assert\>\s*\<property\>\_.\{-}end$

时间: 2023-12-21 11:32:16 浏览: 27
根据提供的引用内容，你提供的是一个正则表达式的问题。下面是一个示例代码，演示了如何使用正则表达式进行匹配和提取： ```cpp #include <iostream> #include <regex> int main() { std::string data = "<xml>value</xml>, <html>text</html>, <body>content</body>"; std::regex reg(R"(<(\w+)>(.*?)<\/\1>)"); std::sregex_iterator pos(data.cbegin(), data.cend(), reg); std::sregex_iterator end; for (; pos != end; ++pos) { std::cout << "Tag: " << pos->str(1) << std::endl; std::cout << "Value: " << pos->str(2) << std::endl; } return 0; } ``` 这段代码使用了正则表达式`<(\w+)>(.*?)<\/\1>`来匹配形如`<tag>value</tag>`的字符串，并提取出标签名和值。在循环中，我们使用`pos->str(1)`来获取标签名，使用`pos->str(2)`来获取值。
相关问题

\<\w\+\>\s*:\s\_.\{-}\<assert\>\s*\<property\>\_.\{-}end$，分别解释每部分正则表达式所代表的含义

这个正则表达式可以分为四个部分来解释其含义： 1. \<\w\+\>：表示匹配一个单词，其中\<表示单词的开头，\w表示匹配任意字母、数字或下划线，\+表示匹配前面的模式一次或多次。 2. \s*:\s：表示匹配一个冒号前后的空格，其中\s表示匹配任意空白字符，\*表示匹配前面的模式零次或多次，:表示匹配冒号。 3. \_.\{-}：表示匹配任意字符，其中\_表示匹配任意字符（包括换行符），.\{-}表示匹配前面的模式零次或多次，且尽可能少地匹配。 4. \<assert\>\s*\<property\>\_.\{-}end$：表示匹配以"assert"开头，中间有零个或多个空格，然后是"property"，再然后是任意字符（包括换行符），且尽可能少地匹配，最后以"end"结尾。

syn match verilogAssertion "\<\w\+>\s\<assert\>\_.\{-} ”如何添加 ")" 或者 ); 或者end 等关键词为匹配结束

要在Verilog断言语句的语法高亮中添加匹配结束的关键词，你可以使用正则表达式的"或"操作符`|`来扩展你的模式。以下是一个示例，添加了")"、");"和"end"作为匹配结束的关键词： ``` syn match verilogAssertion "\<\w\+>\s\<assert\>\_.\{-}\%(end\|)\|);\)" ``` 在这个模式中，`\%(end\|)\|);\)`表示匹配"end"、")"

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获取USB摄像头的1080p的JPEG格式的图片20180608_1806.7z

#include <assert.h> #include <getopt.h> #include <fcntl.h> // close write usleep read #include <unistd.h> #include <errno.h> #include <malloc.h> #include <sys/stat.h> #include <sys/types.h> #...
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unicode-segmentation:根据UAX＃29规则的字素簇和单词边界

collect :: < Vec>>(); let b: & [_] = & [ "a̐" , "é" , "ö̲" , " \r\n " ]; assert_eq! (g, b); let s = "The quick ( \" brown \" ) fox can't jump 32.3 feet, right?" ; let w = s. unicode_words ...

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这代码实现了一个Decoder类，用于进行解码操作。...最后对inputs进行形状变换，将其转置为B,S,1,64,64的形状，并返回结果。 总体而言，这段代码实现了一个Decoder对象，它通过逐个块进行解码操作，并将解码结果返回。

def get_Image_dim_len(png_dir: str,jpg_dir:str): png = Image.open(png_dir) png_w,png_h=png.width,png.height #若第十行报错，说明jpg图片没有对应的png图片 png_dim_len = len(np.array(png).shape) assert png_dim_len==2,"提示:存在三维掩码图" jpg=Image.open(jpg_dir) jpg = ImageOps.exif_transpose(jpg) jpg.save(jpg_dir) jpg_w,jpg_h=jpg.width,jpg.height print(jpg_w,jpg_h,png_w,png_h) assert png_w==jpg_w and png_h==jpg_h,print("提示：%s mask图与原图宽高参数不一致"%(png_dir)) """2.读取单个图像均值和方差""" def pixel_operation(image_path: str): img = cv.imread(image_path, cv.IMREAD_COLOR) means, dev = cv.meanStdDev(img) return means,dev """3.分割数据集，生成label文件""" # 原始数据集 ann上一级 data_root = './work/voc_data02' #图像地址 image_dir="./JPEGImages" # ann图像文件夹 ann_dir = "./SegmentationClass" # txt文件保存路径 split_dir = './ImageSets/Segmentation' mmengine.mkdir_or_exist(osp.join(data_root, split_dir)) png_filename_list = [osp.splitext(filename)[0] for filename in mmengine.scandir( osp.join(data_root, ann_dir), suffix='.png')] jpg_filename_list=[osp.splitext(filename)[0] for filename in mmengine.scandir( osp.join(data_root, image_dir), suffix='.jpg')] assert len(jpg_filename_list)==len(png_filename_list),"提示：原图与掩码图数量不统一" print("数量检查无误") for i in range(10): random.shuffle(jpg_filename_list) red_num=0 black_num=0 with open(osp.join(data_root, split_dir, 'trainval.txt'), 'w+') as f: length = int(len(jpg_filename_list)) for line in jpg_filename_list[:length]: pngpath=osp.join(data_root,ann_dir,line+'.bmp') jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') get_Image_dim_len(pngpath,jpgpath) img=cv.imread(pngpath,cv.IMREAD_GRAYSCALE) red_num+=len(img)*len(img[0])-len(img[img==0]) black_num+=len(img[img==0]) f.writelines(line + '\n') value=0 train_mean,train_dev=[[0.0,0.0,0.0]],[[0.0,0.0,0.0]] with open(osp.join(data_root, split_dir, 'train.txt'), 'w+') as f: train_length = int(len(jpg_filename_list) * 7/ 10) for line in jpg_filename_list[:train_length]: jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') mean,dev=pixel_operation(jpgpath) train_mean+=mean train_dev+=dev f.writelines(line + '\n') with open(osp.join(data_root, split_dir, 'val.txt'), 'w+') as f: for line in jpg_filename_list[train_length:]: jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') mean,dev=pixel_operation(jpgpath) train_mean+=mean train_dev+=dev f.writelines(line + '\n') 帮我把这段代码改成bmp图像可以制作数据集的代码

assert png_w==jpg_w and png_h==jpg_h,print("提示：%s mask图与原图宽高参数不一致"%(png_dir)) def pixel_operation(image_path: str): img = cv.imread(image_path, cv.IMREAD_COLOR) means, dev = cv....

解释以下代码struct Button { int x; int y; int w; int h; int curColor; int inColor; int outColor; char* text; }; //生成按钮 struct Button* createButton(int x, int y, int w, int h, const char* str, int inColor, int outColor) { struct Button* pb = (struct Button*)malloc(sizeof(struct Button)); assert(pb); pb->x = x; pb->y = y; pb->w = w; pb->h = h; pb->inColor = inColor; pb->curColor = outColor; pb->outColor = outColor; int length = strlen(str) + 1; pb->text = (char*)malloc(sizeof(char) * length); assert(pb->text); strcpy_s(pb->text, length, str); return pb; } //画按钮 void DrawButton(struct Button* pb) { setfillcolor(pb->curColor); fillroundrect(pb->x, pb->y, pb->x + pb->w, pb->y + pb->h, 30, 30); settextcolor(BLACK); setbkmode(TRANSPARENT); settextstyle(40, 0, _T("楷体")); //文字居中 int wt = textwidth(pb->text); int ht = textheight(pb->text); int xt = pb->x + (pb->w - wt) / 2; int yt = pb->y + (pb->h - ht) / 2; outtextxy(xt, yt, pb->text); } //判断是否在按钮中 int inButton(struct Button* pb, ExMessage m) { if (m.x > pb->x && m.x<(pb->x + pb->w) && m.y>pb->y && m.y < (pb->y + pb->h)) { pb->curColor = pb->inColor; return 1; } else { pb->curColor = pb->outColor; return 0; } } //判断是否点击按钮 int clickButton(struct Button* pb, ExMessage m) { if (inButton(pb, m) && m.message == WM_LBUTTONDOWN) { return 1; } else { return 0; } }

这段代码定义了一个名为“Button”的结构体，其中包含一些属性，如按钮的位置、宽度、高度、文本内容等。同时，还定义了两个函数createButton和DrawButton，用于创建和绘制按钮。其中createButton函数用于创建一个...

下载别人的数据集在YOLOV5进行训练发现出现报错，请给出具体正确的处理拌饭Plotting labels... C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\seaborn\axisgrid.py:118: UserWarning: The figure layout has changed to tight self._figure.tight_layout(*args, **kwargs) autoanchor: Analyzing anchors... anchors/target = 4.24, Best Possible Recall (BPR) = 0.9999 Image sizes 640 train, 640 test Using 0 dataloader workers Logging results to runs\train\exp20 Starting training for 42 epochs... Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size 0%| | 0/373 [00:00<?, ?it/s][ WARN:0@20.675] global loadsave.cpp:248 cv::findDecoder imread_('C:/Users/Administrator/Desktop/Yolodone/VOCdevkit/labels/train'): can't open/read file: check file path/integrity 0%| | 0/373 [00:00<?, ?it/s] Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\train.py", line 543, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\train.py", line 278, in train for i, (imgs, targets, paths, _) in pbar: # batch ------------------------------------------------------------- File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\tqdm\std.py", line 1178, in __iter__ for obj in iterable: File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 104, in __iter__ yield next(self.iterator) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 633, in __next__ data = self._next_data() File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 677, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 525, in __getitem__ img, labels = load_mosaic(self, index) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 679, in load_mosaic img, _, (h, w) = load_image(self, index) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 634, in load_image assert img is not None, 'Image Not Found ' + path AssertionError: Image Not Found C:/Users/Administrator/Desktop/Yolodone/VOCdevkit/labels/train Process finished with exit code 1

根据错误日志，出现了以下几个错误： 1. cv::find imread_('C:/Users/Administrator/Desktop/Yolodone/VOCdevkit/labels/train'): can't open/read file: check file path/integrity：这个错误提示无法打开或读取...

优化这段代码uint8_t *audio_buffer = (uint8_t *)calloc(1, AUDIO_BUFFER_SIZE); assert(audio_buffer); size_t r_bytes = 0; size_t w_bytes = 0; uint8_t volume = 1; FILE *f_read_audio = fopen("/sdcard/wav/bell/CueTone.WAV", "rb"); if (f_read_audio == NULL) { ESP_LOGI(TAG, "Failed to open file"); } else { while (1) { r_bytes = fread(audio_buffer, 1, AUDIO_BUFFER_SIZE, f_read_audio); if (r_bytes == 0) { ESP_LOGI(TAG, "i2s_task will delete"); break; } ESP_LOGI(TAG, ":read %s bytes\n", audio_buffer); // 调整音量大小 int16_t *pcmdata = (int16_t *)audio_buffer; for (int i = 0; i < r_bytes / 2; i++) { int32_t temp = (int32_t)(*pcmdata); temp = temp * volume; temp = temp / 10; *pcmdata = (int16_t)temp; pcmdata++; } // for (int i = 0; i < r_bytes; i += 2) // { // audio_buffer[i] = audio_buffer[i + 1]; // audio_buffer[i + 1] = audio_buffer[i]; // } /* Write i2s data */ if (i2s_channel_write(tx_chan, audio_buffer, AUDIO_BUFFER_SIZE, &w_bytes, portMAX_DELAY) == ESP_OK) { ESP_LOGI(TAG, "Write Task: i2s write %d bytes\n", w_bytes); } else { ESP_LOGI(TAG, "Write Task: i2s write failed\n"); } } }

这段代码需要做以下优化： ... ESP_LOGI(TAG, "Write Task: i2s write %d bytes\n", w_bytes); } else { ESP_LOGI(TAG, "Write Task: i2s write failed\n"); } offset += write_size; } }

def export_cert(self, key, secret=False, passphrase=None): if secret: assert passphrase is not None, 'the param passphrase is required' print(passphrase) ascii_armored_private_keys = self.gpg.export_keys(key, secret=True, passphrase=passphrase) with open('%s_private.asc' % key, mode='w') as f1: f1.write(ascii_armored_private_keys) else: ascii_armored_public_keys = self.gpg.export_keys(key) with open('%s_public.asc' % key, mode='w') as f1: f1.write(ascii_armored_public_keys)解释一下

这段代码是一个Python类中的一个方法，用于导出加密证书（密钥或公钥）到本地文件系统中。其中，参数key表示要导出的证书ID，参数secret表示是否导出私钥（默认为False，即导出公钥），参数passphrase表示私钥的密码...

def initialize_parameters_deep(layers_dims): """ 此函数是为了初始化多层网络参数而使用的函数。 参数： layers_dims - 包含我们网络中每个图层的节点数量的列表 返回： parameters - 包含参数“W1”，“b1”，...，“WL”，“bL”的字典： W1 - 权重矩阵，维度为（layers_dims [1]，layers_dims [1-1]） bl - 偏向量，维度为（layers_dims [1]，1） """ np.random.seed(3) parameters = {} L = len(layers_dims) for l in range(1,L): parameters["W" + str(l)] = np.random.randn(layers_dims[l], layers_dims[l - 1]) / np.sqrt(layers_dims[l - 1]) parameters["b" + str(l)] = np.zeros((layers_dims[l], 1)) #确保我要的数据的格式是正确的 assert(parameters["W" + str(l)].shape == (layers_dims[l], layers_dims[l-1])) assert(parameters["b" + str(l)].shape == (layers_dims[l], 1)) return parameters

这段代码是用来初始化多层神经网络的参数的，其中layers_dims是一个列表，包含了每一层神经网络的节点数量。函数返回一个字典，包含了每一层的权重矩阵和偏置向量。在代码中，使用了随机初始化权重矩阵，并且使用了...

def get_Image_dim_len(png_dir: str,jpg_dir:str): png = Image.open(png_dir) png_w,png_h=png.width,png.height png_dim_len = len(np.array(png).shape) assert png_dim_len==2,"提示:存在三维掩码图" jpg=Image.open(jpg_dir) jpg = ImageOps.exif_transpose(jpg) jpg.save(jpg_dir) jpg_w,jpg_h=jpg.width,jpg.height print(jpg_w,jpg_h,png_w,png_h) assert png_w==jpg_w and png_h==jpg_h,print("提示：%s mask图与原图宽高参数不一致"%(png_dir))给我解释解释这行代码

并使用assert语句进行断言判断，确保PNG图像和JPG图像的宽度和高度相等。如果宽度或高度不一致，则会触发断言错误，并打印出相应的提示信息。 总结来说，这段代码的作用是获取PNG图像和JPG图像的宽度和高度，并...

uint8_t *audio_buffer = (uint8_t *)calloc(1, AUDIO_BUFFER_SIZE); assert(audio_buffer); size_t r_bytes = 0; size_t w_bytes = 0; FILE *f_read_audio = fopen("/sdcard/wav/bell/CueTone.WAV", "r"); if (f_read_audio == NULL) { ESP_LOGI(TAG, "Failed to open file"); } else { while (1) { r_bytes = fread(audio_buffer, 1, AUDIO_BUFFER_SIZE, f_read_audio); if (r_bytes == 0) { ESP_LOGI(TAG, "i2s_task will delete"); break; } ESP_LOGI(TAG, ":read %s bytes\n", audio_buffer); /* Write i2s data */ if (i2s_channel_write(tx_chan, audio_buffer, AUDIO_BUFFER_SIZE, &w_bytes, portMAX_DELAY) == ESP_OK) { ESP_LOGI(TAG, "Write Task: i2s write %d bytes\n", w_bytes); } else { ESP_LOGI(TAG, "Write Task: i2s write failed\n"); } } }更改成输出不失真的程序

ESP_LOGI(TAG, "Write Task: i2s write %d bytes\n", w_bytes); } else { ESP_LOGI(TAG, "Write Task: i2s write failed\n"); } } free(buffer); } 这样就可以输出不失真的音频数据了。

这段代码是什么意思： SUBROUTINE Weight_dble( x, Nx, xTab, NxTab, w, Ix ) INTEGER, INTENT( IN ) :: Nx, NxTab INTEGER, INTENT( OUT ) :: Ix( NxTab ) REAL (KIND=8), INTENT( IN ) :: x( Nx ), xTab( NxTab ) REAL (KIND=8), INTENT( OUT ) :: w( NxTab ) INTEGER :: L, IxTab ! Quick return if just one X value for interpolation IF ( Nx == 1 ) THEN w( 1 ) = 0.0 Ix( 1 ) = 1 RETURN ENDIF L = 1 DO IxTab = 1, NxTab ! Loop over each point for which the weights are needed ! search for index, L, such that [ x( L ), x( L+1 ) ] brackets rcvr depth DO WHILE ( xTab( IxTab ) > x( L + 1 ) .AND. L < Nx - 1 ) L = L + 1 END DO ! make note of index, L, and associated weight for interpolation Ix( IxTab ) = L w( IxTab ) = ( xTab( IxTab ) - x( L ) ) / ( x( L + 1 ) - x( L ) ) ! special code for case of a bottom following receiver !!$ IF ( w( IxTab ) /= 0.0 ) THEN !!$ Ix( IxTab ) = MIN( 2, NxTab ) ! use second depth in the mode file, or first depth if only one !!$ w( IxTab ) = 0.0 ! assert that it's a perfect match to the requested depth !!$ END IF END DO END SUBROUTINE Weight_dble

输出参数包括一个实数数组w和一个整数数组Ix。该子程序的主要功能是计算xTab中每个点的插值权重，Ix数组记录了每个点对应的x数组中的索引。具体实现方式是通过二分查找找到x数组中与xTab中每个点最接近的两个点，...

gitlab流水线怎样使用assert link

在GitLab流水线中，可以使用assert关键字来验证链接是否有效。具体步骤如下： 1. 在.gitlab-ci.yml文件中添加一个test阶段，例如： yaml stages: - test test: stage: test script: - curl -s -o /...

AssertionError: train: No labels found in D:\YOLO\datasets\Armor\labels\1.cache, can not start training.

assert img.size[1] > 9, f'Height must be >9 pixels {img_path}' # Load labels targets = None if os.path.isfile(label_path): with open(label_path, 'r') as f: x = np.array([x.split() for x in f....

用python编写字符串匹配问题 给定一个s字符串和一个n字符串，在s字符串中找出n字符串出现的第一个位置(从0开始)。如果不存在，则返回 -1（需要给出多个测试用例，证明算法的正确性）

while i < len(s) and j < len(n): if j == -1 or s[i] == n[j]: i += 1 j += 1 else: j = next[j] if j == len(n): return i - j else: return -1 def get_next(n: str) -> List[int]: next = [-1] * ...

python灰狼算法优化小波神经网络程序

assert len(wolf_flat) >= len(coeff_flat) wolf_flat[:len(coeff_flat)] = coeff_flat coeffs_new.append(wolf_flat.reshape(self.weights[0].shape)) j += 1 if j == len(wolf): j = 0 wavelet_coeffs_new....

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c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识，同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统，学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中，学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理，使系统功能更全面、实用，从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律，没有缺勤情况，演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细，展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中，学生能够自信地回答问题，展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定，认为学生在课程设计中表现出色，值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分，其中平时表现占比20%，报告成绩占比40%，演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定，最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算，全面评估学生在课程设计中的各项表现，最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计，学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力，同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力，为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中，不仅获得了理论知识的提升，同时也锻炼了实践能力和创新思维，为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握，同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量，学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统，为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述，校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计，学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解，还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础，使其在实际工作中能够胜任更多挑战。