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，open sshd 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,为所欲为源码} 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 任何匹配的设置源码 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。源码10111010
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hdminicam源码类。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
. 学习ONNXRuntime源码
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