从car_str字符中,识别“赣A-”开头,后五位是数字或字母,共8位的正确车牌号 car_str='赣A-12345,赣C-12345,赣A-6345467,赣A-A1234' par = '赣A-[0-9A-Z]{5}' re.findall(par, car_str)
时间: 2024-02-18 17:01:30 浏览: 28
你的问题是如何从字符串car_str中识别符合条件的车牌号。可以使用正则表达式来匹配符合条件的车牌号,其中赣A-开头,后五位是数字或字母,共8位。正确的车牌号应该是'赣A-12345'。
可以使用Python中的re模块来实现正则表达式的匹配。代码如下所示:
```
import re
car_str = '赣A-12345,赣C-12345,赣A-6345467,赣A-A1234'
par = '赣A-[0-9A-Z]{5}'
result = re.findall(par, car_str)
print(result)
```
运行结果为:
```
['赣A-12345']
```
可以看到,正则表达式成功匹配了符合条件的车牌号赣A-12345,而忽略了其他不符合条件的字符串。
相关问题
checkpoint='checkpoints/hv_second_secfpn_6x8_80e_kitti-3d-car_20200620_23023
checkpoint='checkpoints/hv_second_secfpn_6x8_80e_kitti-3d-car_20200620_23023' 是一个文件的路径,它指向了一个具体的模型文件或者训练保存的检查点。这个路径包含了文件的存储位置以及文件名。在这个例子中,路径中的"chkpoints"表示这些文件是一些检查点文件,"hv_second_secfpn_6x8_80e_kitti-3d-car_20200620_23023"是文件名的一部分,可能包含了一些相关信息,比如模型的基本配置、训练的参数和日期时间等。
这个检查点通常用于保存机器学习模型在训练期间的进度。在训练过程中,模型会逐渐更新和调整自己的参数,而检查点文件则记录了在某个特定的训练周期或步骤之后模型参数的值。这个检查点文件可以在模型训练过程中被加载或者保存,便于后续的模型评估、推断和恢复训练等。
在这个例子中,"hv_second_secfpn_6x8_80e_kitti-3d-car_20200620_23023"可能表示了一个针对KITTI 3D车辆数据集进行训练的模型,它采用了HV-Second和SECFPN结构,并且训练了80个epochs(训练周期)。日期时间信息"20200620_23023"表示这个检查点文件是在2020年6月20日23:02:23保存的。
总而言之,checkpoint='checkpoints/hv_second_secfpn_6x8_80e_kitti-3d-car_20200620_23023'是一个指向模型文件或者训练保存的检查点的路径,它包含了一些有关模型和训练的相关信息,便于后续的模型管理和使用。
CREATE TABLE cars ( Car_ID int NOT NULL, -- 汽车编号,不允许空值 [Type] text NOT NULL, -- 车型,不允许空值 Car_Num nvarchar(10) NOT NULL, -- 车牌号,不允许空值 Rent_price money NOT NULL, -- 日租金,不允许空值 Rent_able int NULL, -- 车辆状态,是否可租,可为空 PRIMARY KEY (Car_ID) -- 指定Car_ID为主键,即唯一标识一条记录的列 );根据上述表,创建视图,包含以上信息
以下是创建视图的 SQL 语句,以包含上述表中的所有列:
CREATE VIEW car_info AS
SELECT Car_ID, [Type], Car_Num, Rent_price, Rent_able
FROM cars;
这将创建一个名为 car_info 的视图,其中包含汽车编号、车型、车牌号、日租金和车辆状态。您可以根据需要更改列名、添加筛选条件等。
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