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1.求一去乱码、汉字的正则表达式
2.ONNX一本通：综述&使用&源码分析（持续更新）
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求一去乱码、汉字的正则表达式
\p{ ASCII}
正则表达式的构造摘要
构造 匹配
字符
x 字符 x
\\ 反斜线字符
\0n 带有八进制值 0 的字符 n (0 <= n <= 7)
\0nn 带有八进制值 0 的字符 nn (0 <= n <= 7)
\0mnn 带有八进制值 0 的字符 mnn（0 <= m <= 3、0 <= n <= 7）
\xhh 带有十六进制值 0x 的字符 hh
\uhhhh 带有十六进制值 0x 的字符 hhhh
\t 制表符 ('\u')
\n 新行（换行）符 ('\uA')
\r 回车符 ('\uD')
\f 换页符 ('\uC')
\a 报警 (bell) 符 ('\u')
\e 转义符 ('\uB')
\cx 对应于 x 的控制符
字符类
[abc] a、b 或 c（简单类）
[^abc] 任何字符，四平直播源码除了 a、b 或 c（否定）
[a-zA-Z] a 到 z 或 A 到 Z，两头的字母包括在内（范围）
[a-d[m-p]] a 到 d 或 m 到 p：[a-dm-p]（并集）
[a-z&&[def]] d、e 或 f（交集）
[a-z&&[^bc]] a 到 z，除了 b 和 c：[ad-z]（减去）
[a-z&&[^m-p]] a 到 z，而非 m 到 p：[a-lq-z]（减去）
预定义字符类
. 任何字符（与行结束符可能匹配也可能不匹配）
\d 数字：[0-9]
\D 非数字： [^0-9]
\s 空白字符：[ \t\n\x0B\f\r]
\S 非空白字符：[^\s]
\w 单词字符：[a-zA-Z_0-9]
\W 非单词字符：[^\w]
POSIX 字符类（仅 US-ASCII）
\p{ Lower} 小写字母字符：[a-z]
\p{ Upper} 大写字母字符：[A-Z]
\p{ ASCII} 所有 ASCII：[\x-\x7F]
\p{ Alpha} 字母字符：[\p{ Lower}\p{ Upper}]
\p{ Digit} 十进制数字：[0-9]
\p{ Alnum} 字母数字字符：[\p{ Alpha}\p{ Digit}]
\p{ Punct} 标点符号：!"#$%&'()*+,-./:;<=>?@[\]^_`{ |}~
\p{ Graph} 可见字符：[\p{ Alnum}\p{ Punct}]
\p{ Print} 可打印字符：[\p{ Graph}\x]
\p{ Blank} 空格或制表符：[ \t]
\p{ Cntrl} 控制字符：[\x-\x1F\x7F]
\p{ XDigit} 十六进制数字：[0-9a-fA-F]
\p{ Space} 空白字符：[ \t\n\x0B\f\r]
java.lang.Character 类（简单的 java 字符类型）
\p{ javaLowerCase} 等效于 java.lang.Character.isLowerCase()
\p{ javaUpperCase} 等效于 java.lang.Character.isUpperCase()
\p{ javaWhitespace} 等效于 java.lang.Character.isWhitespace()
\p{ javaMirrored} 等效于 java.lang.Character.isMirrored()
Unicode 块和类别的类
\p{ InGreek} Greek 块（简单块）中的字符
\p{ Lu} 大写字母（简单类别）
\p{ Sc} 货币符号
\P{ InGreek} 所有字符，Greek 块中的除外（否定）
[\p{ L}&&[^\p{ Lu}]] 所有字母，大写字母除外（减去）
边界匹配器
^ 行的开头
$ 行的结尾
\b 单词边界
\B 非单词边界
\A 输入的开头
\G 上一个匹配的结尾
\Z 输入的结尾，仅用于最后的结束符（如果有的话）
\z 输入的结尾
Greedy 数量词
X? X，一次或一次也没有
X* X，零次或多次
X+ X，一次或多次
X{ n} X，恰好 n 次
X{ n,37度手环源码} X，至少 n 次
X{ n,m} X，至少 n 次，但是不超过 m 次
Reluctant 数量词
X X，一次或一次也没有
X*? X，零次或多次
X+? X，一次或多次
X{ n}? X，恰好 n 次
X{ n,}? X，至少 n 次
X{ n,m}? X，至少 n 次，但是不超过 m 次
Possessive 数量词
X?+ X，一次或一次也没有
X*+ X，零次或多次
X++ X，一次或多次
X{ n}+ X，恰好 n 次
X{ n,}+ X，至少 n 次
X{ n,m}+ X，至少 n 次，但是不超过 m 次
Logical 运算符
XY X 后跟 Y
X|Y X 或 Y
(X) X，作为捕获组
Back 引用
\n 任何匹配的手机APP源码抓取 nth 捕获组
引用
\ Nothing，但是引用以下字符
\Q Nothing，但是引用所有字符，直到 \E
\E Nothing，但是结束从 \Q 开始的引用
特殊构造（非捕获）
(?:X) X，作为非捕获组
(?idmsux-idmsux) Nothing，但是将匹配标志由 on 转为 off
(?idmsux-idmsux:X) X，作为带有给定标志 on - off 的非捕获组
(?=X) X，通过零宽度的正 lookahead
(?!X) X，通过零宽度的负 lookahead
(?<=X) X，通过零宽度的正 lookbehind
(?<!X) X，通过零宽度的负 lookbehind
(?>X) X，作为独立的非捕获组
--------------------------------------------------------------------------------
反斜线、转义和引用
反斜线字符 ('\') 用于引用转义构造，如上表所定义的，同时还用于引用其他将被解释为非转义构造的字符。因此，表达式 \\ 与单个反斜线匹配，而 \{ 与左括号匹配。激光焊接软件源码
在不表示转义构造的任何字母字符前使用反斜线都是错误的；它们是为将来扩展正则表达式语言保留的。可以在非字母字符前使用反斜线，不管该字符是否非转义构造的一部分。
根据 Java Language Specification 的要求，Java 源代码的字符串中的反斜线被解释为 Unicode 转义或其他字符转义。因此必须在字符串字面值中使用两个反斜线，表示正则表达式受到保护，不被 Java 字节码编译器解释。例如，当解释为正则表达式时，字符串字面值 "\b" 与单个退格字符匹配，而 "\\b" 与单词边界匹配。字符串字面值 "\(hello\)" 是非法的，将导致编译时错误；要与字符串 (hello) 匹配，必须使用字符串字面值 "\\(hello\\)"。
字符类
字符类可以出现在其他字符类中，并且可以包含并集运算符（隐式）和交集运算符 (&&)。并集运算符表示至少包含其某个操作数类中所有字符的更换应用源码图标类。交集运算符表示包含同时位于其两个操作数类中所有字符的类。
字符类运算符的优先级如下所示，按从最高到最低的顺序排列：
1 字面值转义 \x
2 分组 [...]
3 范围 a-z
4 并集 [a-e][i-u]
5 交集 [a-z&&[aeiou]]
注意，元字符的不同集合实际上位于字符类的内部，而非字符类的外部。例如，正则表达式 . 在字符类内部就失去了其特殊意义，而表达式 - 变成了形成元字符的范围。
行结束符
行结束符 是一个或两个字符的序列，标记输入字符序列的行结尾。以下代码被识别为行结束符：
新行（换行）符 ('\n')、
后面紧跟新行符的回车符 ("\r\n")、
单独的回车符 ('\r')、
下一行字符 ('\u')、
行分隔符 ('\u') 或
段落分隔符 ('\u)。
如果激活 UNIX_LINES 模式，则新行符是惟一识别的行结束符。
如果未指定 DOTALL 标志，则正则表达式 . 可以与任何字符（行结束符除外）匹配。
默认情况下，正则表达式 ^ 和 $ 忽略行结束符，仅分别与整个输入序列的开头和结尾匹配。如果激活 MULTILINE 模式，则 ^ 在输入的开头和行结束符之后（输入的结尾）才发生匹配。处于 MULTILINE 模式中时，$ 仅在行结束符之前或输入序列的结尾处匹配。
组和捕获
捕获组可以通过从左到右计算其开括号来编号。例如，在表达式 ((A)(B(C))) 中，存在四个这样的组：
1 ((A)(B(C)))
2 \A
3 (B(C))
4 (C)
组零始终代表整个表达式。
之所以这样命名捕获组是因为在匹配中，保存了与这些组匹配的输入序列的每个子序列。捕获的子序列稍后可以通过 Back 引用在表达式中使用，也可以在匹配操作完成后从匹配器检索。
与组关联的捕获输入始终是与组最近匹配的子序列。如果由于量化的缘故再次计算了组，则在第二次计算失败时将保留其以前捕获的值（如果有的话）例如，将字符串 "aba" 与表达式 (a(b)?)+ 相匹配，会将第二组设置为 "b"。在每个匹配的开头，所有捕获的输入都会被丢弃。
以 (?) 开头的组是纯的非捕获 组，它不捕获文本，也不针对组合计进行计数。
ONNX一本通：综述&使用&源码分析（持续更新）
ONNX详解：功能概述、Python API应用与源码解析
ONNX的核心功能集中在模型定义、算子操作、序列化与反序列化，以及模型验证上。它主要通过onnx-runtime实现运行时支持，包括图优化和平台特定的算子库。模型转换工具如tf、pytorch和mindspore的FMK工具包负责各自框架模型至ONNX的转换。ONNX Python API实战
场景一：构建线性回归模型，基础操作演示了API的使用。
场景二至四：包括为op添加常量参数、属性以及控制流（尽管控制流在正式模型中应尽量避免）。
场景五和后续：涉及for循环和自定义算子的添加，如Cos算子，涉及算子定义、添加到算子集、Python实现等步骤。
源码分析
onnx.checker：负责模型和元素的检查，cpp代码中实现具体检查逻辑。
onnx.compose、onnx.defs、onnx.helper等：提供模型构建、算子定义和辅助函数。
onnx.numpy_helper：处理numpy数组与onnx tensor的转换。
onnx.reference：提供Python实现的op推理功能。
onnx.shape_inference：进行模型的形状推断。
onnx.version_converter：处理不同op_set_version的转换。
转换实践
ONNX支持将tf、pytorch和mindspore的模型转换为ONNX格式，同时也有ONNX到TensorRT、MNN和MS-Lite等其他格式的转换选项。总结
ONNX提供了一个统一的IR（中间表示）框架，通过Python API构建模型，支持算子定义的检查和模型的序列化。同时，它利用numpy实现基础算子，便于模型的正确性验证，并支持不同框架模型之间的转换。[推理部署]🔥🔥🔥 全网最详细 ONNXRuntime C++/Java/Python 资料！
全网最详尽ONNXRuntime C++/Java/Python资料概览
近期，我计划整理一系列关于TNN、MNN、NCNN和ONNXRuntime的笔记，用以记录实践中的经验和学习成果，方便日后快速解决问题（目前已有超过个C++推理示例，形成了可复用的库）。本文档详尽收录了ONNXRuntime的相关资源，包括官方文档、C++、Java和Python接口，以及我在使用中的实用技巧。1. 官方文档和API参考
2. C++ API深度解析与案例
3. Java接口使用指南
4. Docker镜像安装与配置
5. 源代码编译与理解
6. 与ONNX Opset兼容性探讨
7. 与其他转换工具兼容性
8. Ort::Value获取值方法：At()、裸指针与引用
9. 源码实战案例：目标检测、人脸识别等
. 动态维度推理与高级应用
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