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正则表达式（四）：正则表达式的与或非
我们使用正则表达式，熟练掌握各种功能和结构只是手段，解决实际的问题才是真正的目的。要解决真正的问题，就必须有解决问题的思路，正则表达式的功能，说到底，可以归纳为三种逻辑，为了表述方便，我们分别称为与、或、非。
刨根究底正则表达式之一：正则表达式概述
本系列文章出自于作者自身在学习正则表达式的过程中所经历过的真切体会和真实痛点。出于更偏向于实践运用的目的，本系列文章不会花费过多的笔墨在DFA、NFA等过于深入的正则表达式幕后技术细节的讲解上。本系列文章后续将会涉及到的内容：首先会大致简单介绍一下正则表达式语法基础，接下来对元字符、元转义序列、特殊构造(特殊结构)等正则表达式的语法元素进行逐个详解；之后，再讲解一下匹配模式、POSIX字符组方括号表达式以及字符组运算；最后是正则表达式各语法元素优先级介绍。
柔性多模正则匹配引擎
正则表达式，每个计算机从业人员都熟知的技术，你真的懂吗？一个老掉牙的、不时尚的技术如何在"国内首款分布式流式关联分析引擎sabre"中翻新？你肯定感兴趣！
刨根究底正则表达式之三：定界符与转义符
计算机世界中有一些非常基础、重要、应用广泛而又特别容易让人困惑的主题，比如字符编码、字节序(即大小端表示)浮点数实现、日期时间处理以及正则表达式等等，而正则表达式是其中的典型代表。然而正则表达式作为那种没用过的话，不觉得对自己有什么影响，一旦用过并且用熟练了，就再也回不去了的神器，要熟练掌握并能灵活运用，实非易事。 那到底应该怎样才能最高性价比地掌握正则表达式这个神器呢？这正是我写这个系列文章的目的。
如何提高大规模正则匹配的效能
日常工作中会大量应用正则表达式，用正则表达式去定义规则，然后去匹配数据。
刨根究底正则表达式之二：正则表达式基础
计算机世界中有一些非常基础、重要、应用广泛而又特别容易让人困惑的主题，比如字符编码、字节序(即大小端表示)浮点数实现、日期时间处理以及正则表达式等等，而正则表达式是其中的典型代表。然而正则表达式作为那种没用过的话，不觉得对自己有什么影响，一旦用过并且用熟练了，就再也回不去了的神器，要熟练掌握并能灵活运用，实非易事。 那到底应该怎样才能最高性价比地掌握正则表达式这个神器呢？这正是我写这个系列文章的目的。
正则表达式.05 - 匹配模式
所谓匹配模式，指的是正则中一些改变元字符匹配行为的方式。 常见的匹配模式有 4 种，分别是：不区分大小写模式、点号通配模式、多行模式、注释模式。
新年里学些正则表达式吧！
新年里如果你正想学些什么，那么学习正则表达式是肯定不会错的。正则表达式在各主要平台上均可使用，学会这种技能会对你的生涯产生持续的红利。开始学习的一种途径是Firas Dib的正则表达式101。
正则表达式（一）：纠结的转义
正则表达式一直是开发者工具箱中趁手的利器，但很多人对此仍是一知半解。这次InfoQ中文站有幸邀请到来自盛大创新院的余晟，开辟《正则表达式》的专栏，为读者讲解正则表达式的一些技巧和概念。本文为开篇——纠结的转义。
终于可以彻底告别手写正则表达式了
说到正则表达式，一直是令我头疼的问题，这家伙一般时候用不到，等用到的时候发现它的规则是一点儿也记不住，\d表示一个数字，\s表示包括下划线在内的任意单词字符，也就是 [A-Za-z0-9_]，还有[\s\S]*可以匹配包括换行在内的任意字符串。
正则表达式（二）：Unicode 诸问题（上）
关于正则表达式的文档很多，但大部分都是英文的，即便有中文的文档，也翻译或改编自英文文档。在介绍功能时，这样做没有大问题，但真要处理文本，就可能会遇到一些英文开发或应用环境中难得见到的问题。比如中文之类多字节字符的匹配，就是如此。所以，这篇文章专门谈谈正则表达式如何处理多字节字符，更准确地说，是如何处理Unicode编码的文本（为什么只提到Unicode编码，而没有提到其它编码，理由在后面详述）。
Linux/Unix 工具与正则表达式的 POSIX 规范
对正则表达式有基本了解的读者，一定不会陌生『\d』、『[a-z]+』之类的表达式，前者匹配一个数字字符，后者匹配一个以上的小写英文字母。但是如果你用过vi、grep、awk、sed之类Linux/Unix下的工具或许会发现，这些工具虽然支持正则表达式，语法却很不一样，照通常习惯的办法写的『\d』、『[a-z]+』之类的正则表达式，往往不是无法识别就是匹配错误。而且，这些工具自身之间也存在差异，同样的结构，有时需要转义有时不需要转义。这，究竟是为什么呢？
谷歌发布新版本 Cloud Source Repositories
谷歌宣布推出改进过的Cloud Source Repositories和代码搜索功能。经过大幅改进的服务提供了全新的用户界面和语义代码搜索功能。
如何使用 TFX 中的 NSL 框架实现图的正则化?
NSL是 TensorFlow 中的一个框架，可用于训练具有结构化信号的神经网络。
RocketMQ Streams 在云安全及 IoT 场景下的大规模最佳实践
RocketMQ Streams的第三个应用场景是IOT。IOT是典型的边缘计算场景，挑战在于需要用4core 8g来混部其业务和RocketMQ Streams任务，几百个任务的压力非常大。而且它需要采用MQTT这样标准的IOT协议输入，也需要自定义规则引擎的能力进行统计计算、特
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