字符串匹配技术实现及应用_大小写不敏感

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0 下载量 84 浏览量 更新于2024-10-17 收藏 6KB RAR 举报
资源摘要信息: "char_comp.rar_字符串匹配_字符串匹配comp" 文件提供了一个关于字符串匹配的程序或代码库,其核心功能是实现大小写不敏感的字符串比较,并根据比较结果返回相应的数值。具体来说,这个文件包含了两个字符串输入,当两个字符串在忽略大小写的情况下完全相同时,程序返回值为1,表示匹配成功;如果两个字符串不匹配,则返回值为0。 在编程中,字符串匹配是一个非常基础且常见的问题,经常出现在文件处理、文本编辑、数据库搜索等多种场景中。为了实现这一功能,可以使用各种编程语言提供的字符串处理函数或方法。例如,在C或C++中,可以使用`strcmp()`函数进行字符串比较,但在本例中,需要调整该函数以实现大小写无关的比较。 为了达到大小写不敏感的效果,通常需要将字符串中的所有字符转换为统一的大小写(要么全部转换为大写,要么全部转换为小写),然后再进行比较。在某些高级语言中,如Python,可以使用内置的方法 `.lower()` 或 `.upper()` 来转换字符串的大小写,然后进行比较。此外,还有一种称为“模糊匹配”的技术,允许在字符串中存在一定的错误或差异时也能进行匹配。 从描述中可以推断,"char_comp.rar" 文件很可能包含了一个或多个源代码文件,它们实现了上述字符串匹配的算法,并将其打包成了一个压缩文件。而"***.txt" 可能是与这个字符串匹配程序相关的说明文档或者是一个示例数据文件,而"char_comp" 则是压缩文件中包含的某个核心文件的名称。 在实现大小写不敏感的字符串匹配时,常见的知识点包括: 1. 字符编码知识:了解不同编码(如ASCII、Unicode等)对字符大小写转换的影响。 2. 字符串操作:熟悉在编程语言中如何操作字符串,包括如何获取字符、比较字符串、转换大小写等。 3. 算法设计:掌握基本的字符串匹配算法,如暴力匹配算法、KMP算法等,并了解如何对这些算法进行修改以适应大小写不敏感的场景。 4. 性能优化:在处理大量字符串匹配时,如何优化算法性能,例如通过预处理部分字符串来加速匹配过程。 5. 编程语言特性:了解编程语言提供的标准库和函数,如何利用它们来简化大小写不敏感的字符串匹配的实现。 6. 错误处理:实现鲁棒的错误处理机制,确保在输入字符串不符合预期格式或其他异常情况下,程序能够给出适当的反馈。 综上所述,"char_comp.rar_字符串匹配_字符串匹配comp" 文件是关于字符串处理的专业资源,它强调了大小写不敏感字符串比较的重要性,并涉及到字符串匹配算法的实现和优化。开发者可以通过对此资源的研究和应用,提高字符串匹配相关任务的处理能力和效率。

把这段代码的PCA换成LDA:LR_grid = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42) LR_grid_search = GridSearchCV(LR_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx ,scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) LR_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] clf = StackingClassifier(estimators=estimators, final_estimator=LinearSVC(C=5, random_state=42),n_jobs=10,verbose=1) clf.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] param_grid = {'final_estimator':[LogisticRegression(C=0.00001),LogisticRegression(C=0.0001), LogisticRegression(C=0.001),LogisticRegression(C=0.01), LogisticRegression(C=0.1),LogisticRegression(C=1), LogisticRegression(C=10),LogisticRegression(C=100), LogisticRegression(C=1000)]} Stacking_grid =StackingClassifier(estimators=estimators,) Stacking_grid_search = GridSearchCV(Stacking_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx, scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) Stacking_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) Stacking_grid_search.best_estimator_ train_pre_y = cross_val_predict(Stacking_grid_search.best_estimator_, pca_X_train,train_y, cv=cvx) train_res1=get_measures_gridloo(train_y,train_pre_y) test_pre_y = Stacking_grid_search.predict(pca_X_test) test_res1=get_measures_gridloo(test_y,test_pre_y) best_pca_train_aucs.append(train_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_test_aucs.append(test_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_train_scores.append(train_res1) best_pca_test_scores.append(test_res1) train_aucs.append(np.max(best_pca_train_aucs)) test_aucs.append(best_pca_test_aucs[np.argmax(best_pca_train_aucs)].item()) train_scores.append(best_pca_train_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) test_scores.append(best_pca_test_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) pca_comp.append(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) print("n_components:") print(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)])

2023-07-22 上传