首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在谷歌分析v4中获取不包含"?“的pagePath的正则表达式

在谷歌分析v4中,要获取不包含"?"的pagePath,可以使用以下正则表达式:

^([^?]+)$

解析:

  • ^ 表示匹配字符串的开头
  • [^?] 表示匹配除了"?"之外的任意字符
    • 表示匹配前面的字符至少一次
  • $ 表示匹配字符串的结尾

这个正则表达式的含义是匹配不包含"?"的任意字符组合,并且该字符组合必须是整个字符串的开头和结尾。

应用场景: 该正则表达式可以用于谷歌分析v4中的过滤器设置,用于筛选出不包含"?"的pagePath,以便进行进一步的数据分析和统计。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址: 腾讯云提供了多种云计算相关产品,其中包括云服务器、云数据库、云存储等。以下是一些相关产品的介绍链接地址:

  1. 云服务器(CVM):https://cloud.tencent.com/product/cvm
  2. 云数据库 MySQL 版(CDB):https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
  3. 云存储(COS):https://cloud.tencent.com/product/cos

请注意,以上链接仅供参考,具体产品选择应根据实际需求进行评估和决策。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

谷歌发布迄今最大注释图像数据集,190万图像目标检测挑战赛启动

转载自 | 新智元 编辑 | 小潘 出品 | 磐创AI技术团队 来源 | iclr、Google/DeepMind blog 【介绍】今天,谷歌宣布开放Open Images V4数据集,包含190万张图片...今天,谷歌宣布开放Open Images V4,其中包含190万张图片,共计600个类别,共标记了1540万个边界框。这个数据集成为现有的带有对象位置注释最大数据集。...V4训练集包含了600对象类1460万个图像,其中共标记了174万个标记目标,这使得它成为现有的最大包含对象位置注释数据集。...请注意,这个数字略高于上表中人工验证标签数量。原因是机器生成数据集中有少量标签并没有出现在人工验证集合。可训练类是那些V4训练集中至少有100个正例的人工验证类。...关注我们历史文章,一起畅游深度学习世界

54430
  • 【R语言】根据映射关系来替换数据框内容

    假设我们手上有这个一个转录本ID和基因名字之间对应关系,第一列是转录本ID,第二列是基因名字 然后我们手上还有一个这样bed文件,里面是对应5个基因CDs区域基因组上坐标信息。...首先我们做准备工作,读入这两个文件,会用到前面讲过正则表达式 #读入转录本和基因名之间映射关系 mapping=read.table("id_mapping.txt",sep="\t",row.names...=1) #读入CDs区域坐标文件 bed=read.table("5gene_CDs.bed",sep="\t") #从第四列提取转录本信息,这里用了正则表达式, #括号匹配到内容会存放在\\1..._.*","\\1",bed$V4) #获取转录本号对应基因名字 symbol=mapping[NM,1] 方法一、使用最原始gsub函数 #先将bed文件内容存放在result1 result1...参考资料: ☞R替换函数gsub ☞正则表达式 ☞使用R获取DNA反向互补序列

    4K10

    谷歌发布迄今最大注释图像数据集,190万图像目标检测挑战赛启动

    转载自 | 新智元 【介绍】今天,谷歌宣布开放Open Images V4数据集,包含190万张图片,共计600个类别,共标记了1540万个边界框,这是迄今有对象位置注释最大数据集。...今天,谷歌宣布开放Open Images V4,其中包含190万张图片,共计600个类别,共标记了1540万个边界框。这个数据集成为现有的带有对象位置注释最大数据集。...V4训练集包含了600对象类1460万个图像,其中共标记了174万个标记目标,这使得它成为现有的最大包含对象位置注释数据集。...请注意,这个数字略高于上表中人工验证标签数量。原因是机器生成数据集中有少量标签并没有出现在人工验证集合。可训练类是那些V4训练集中至少有100个正例的人工验证类。...统计和数据分析 ?

    39320

    谷歌发布迄今最大注释图像数据集,190万图像目标检测挑战赛启动

    ---- 新智元编译 来源:research.googleblog.com 编译:小潘 【新智元导读】今天,谷歌宣布开放Open Images V4数据集,包含190万张图片,共计600个类别,...从它发布以来,谷歌工程师一直努力更新和重新整理数据集,以为计算机视觉研究领域提供有用资源来开发新模型。...今天,谷歌宣布开放Open Images V4,其中包含190万张图片,共计600个类别,共标记了1540万个边界框。这个数据集成为现有的带有对象位置注释最大数据集。...V4训练集包含了600对象类1460万个图像,其中共标记了174万个标记目标,这使得它成为现有的最大包含对象位置注释数据集。...请注意,这个数字略高于上表中人工验证标签数量。原因是机器生成数据集中有少量标签并没有出现在人工验证集合。可训练类是那些V4训练集中至少有100个正例的人工验证类。

    89190

    uniapp动态底部tabbar_微信小程序开发例子

    需求背景 公司要求开发一个小程序,要求二种不同权限的人群都可以使用,使用时根据不同权限,获取不同tabbar,以及展示对应不同内容。...开始撸 3.1 设置 tabbar.js 配置不同角色不同菜单 utils文件夹下新建一个tabbar.js,来存储不同权限下底部导航数据。.../icon_user_hover.png" } ] export default [ tab1, tab2 ] 3.2 设置 page.json page.json文件里,把tabbar里几个页面去重放进去...borderTop: true, inactiveColor: '#909399', activeColor: '#328CFA', } }, } 3.5 setRole方法 登录时,获取返回权限...本站仅提供信息存储空间服务,拥有所有权,承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

    2.5K20

    谷歌TPU超算,大模型性能超英伟达,已部署数十台:图灵奖得主新作

    每个 TPU v4包含 SparseCores 数据流处理器,可将依赖嵌入模型加速 5 至 7 倍,但仅使用 5% 裸片面积和功耗。...「这种切换机制使得绕过故障组件变得容易,」谷歌研究员 Norm Jouppi 和谷歌杰出工程师大卫・帕特森一篇关于该系统博客文章写道。...这导致了 SparseCore 协同设计。 SC 是一种用于嵌入训练特定领域架构,从 TPU v2 开始,后来 TPU v3 和 TPU v4 得到改进。...获取单元将 HBM 激活和参数读取到 2.5 MiB 稀疏向量内存 (Spmem) 图块切片中。scVPU 使用与 TC VPU 相同 ALU。...特定芯片数量下,TPU v3/v4 对分带宽比高 2-4 倍,嵌入速度可以提高 1.1-2.0 倍。 下图展示了谷歌自用推荐模型(DLRM0)不同芯片上效率。

    69410

    谷歌最强AI超算碾压英伟达A100!TPU v4性能提升10倍,细节首次公开

    与TPU v3一样,每个TPU v4包含两个TensorCore(TC)。...谷歌分别展示了5个MLPerf基准测试每个DSA最快性能。其中包括BERT、ResNET、DLRM、RetinaNet、MaskRCNN。...而这也让TPU矩阵乘法之外其他AI计算任务具有优势,甚至还可以加速微调和推理任务。...第四代TPU 时间回到21年谷歌I/O大会上,劈柴首次公布了谷歌最新一代AI芯片TPU v4。 「这是我们谷歌上部署最快系统,对我们来说是一个具有历史意义里程碑。」...谷歌研究员Norm Jouppi和谷歌杰出工程师David Patterson关于该系统博客文章写道, 「电路交换使得绕过失效组件变得容易。

    47610

    资源 | 1460万个目标检测边界框:谷歌开源Open Images V4数据集

    最近,谷歌发布了该数据集第四个版本——Open Images V4,图像数量增加到 920 万,其训练集包含 1460 万个边界框,用于标识从属于 600 个目标类别的 174 万张图像目标,这使它成为了现有的含有目标位置标注最大数据集... V4 训练集中,至少含有 100 个人工验证正类才能算得上可训练类。根据这个定义,我们可以认为有 7186 个类是可训练。...经过人类验证,这些边界框 IoU>0.7,相应目标上有一个完美的边界框,它们实际准确率非常高(平均 IoU 大约为 0.82)。...论文链接:https://arxiv.org/abs/1811.00982 摘要:本文中,我们发布了 Open Images V4,这是一个包含 920 万张图像数据集,对于图像分类、目标检测和视觉关系检测等任务有统一标注...图 15:包含大量标注过边界框示例:分别包含 348、386 和 743 个边界框图像。很多这样情况下可以使用 GroupOf,但实际上它们还是对此很感兴趣。 ?

    1.6K30

    AI成主角!最强搜索模型MUM,10倍算力TPU,百万比特量子计算,一文看尽Google IO 2021大会亮点

    这是Google成立21年来从未改变过使命,基于这一使命,I/O大会每年都能为用户带来最前沿最实用技术和产品。 当然今年也例外。...多模态学习搜索引擎具有重要应用价值,它可以帮助我们以更少搜索完成更复杂任务。...2 LaMDA,让知识获取更轻松 自然语言领域,谷歌还推出了NLU最新研究成果LaMDA。 LaMDA是一个用于对话场景语言模型,它是开放领域,可以就任何话题展开对话。...这些板子也可以单独使用,通过超快特定网络构建一个每秒万万亿次浮点运算级别的ML 超级电脑,谷歌称之为「TPU pods」。 今天大会上,谷歌又推出了最新一代机器学习芯片TPU v4 。...如何确保量子计算机连续地输出可靠无误结果,是现有研究面临最大挑战。 谷歌表示,为了解决这一问题,他们正着手构建 1000000 个物理量子位,以使其纠错量子计算机协同工作。

    68230

    Intel DPDK正则库Hyperscan介绍

    它是 BSD 许可下作为开源软件发布。Hyperscan 提供了灵活 C API 和多种不同操作模式,以确保其实际网络场景适用性。...根据可用英特尔® 架构平台特性、用户定义模式和模式特性,Hyperscan 通过复杂图形分析和优化过程生成相应模式数据库。生成数据库也可以序列化并存储在内存供运行时以后使用。...流模式操作提供了一种简单方法来扫描一段时间内到达数据,而无需缓冲和重新扫描数据包或将扫描限制历史数据固定窗口。最后,还有向量模式,它提供按顺序扫描一组在内存连续数据块。...Snort PCREs是一组 847 个正则表达式,它也是从包含 Snort 3 示例规则集中提取,取自针对 HTTP 流量规则。...图 4 显示了英特尔® 至强® 处理器 E5-2699 v4 @ 2.20 GHz 块模式下 Hyperscan 匹配性能 (Gbps)。

    1.5K20

    谷歌第四代TPU芯片细节曝光:性能达英伟达A1001.7倍,能效也提高了1.9倍

    公布论文中,谷歌详细阐述了该公司如何利用自己定制光开关将4000多个TPU v4芯片组合到一台超级计算机系统。...PaLM是谷歌迄今为止公开披露规模最大语言模型,该模型需要分配到两台各包含4000个TPU v4芯片超级计算机,耗时50多天进行训练。...而这些模型训练过程,必须分配到数千个芯片上运行,由这些芯片共同协作来完成。...谷歌表示,该公司超级计算机使之可以在运行过程轻松对芯片间连接进行重新配置,有助于避免问题和调整性能。“电路切换可以轻松绕过故障组件。”...谷歌表示,对于规模相当系统,TPU v4可以提供英伟达A100强1.7倍性能,同时能效上也能提高1.9倍。另外,谷歌超算速度还要比Graphcore IPU Bow快约4.3倍至4.5倍。

    89830

    微信小程序自定义 tabBar 踩坑实践

    微信官方文档对自定义 tabBar 阐述较为潦草,开发自定义 tabBar 过程我踩了很多坑,因此在此处做个总结。 我使用 Vant Weapp 作为 UI 组件库,下面以此组件库为例。...:仅声明即可 tabBar:tabBar 组件具体配置 custom:设为 true,表示使用自定义组件 list:tab 页列表,列表页面将被设置为 tab 页,自动加载 tabBar {...: 每个 tab 页下自定义 tabBar 组件实例是不同,可通过自定义组件下 getTabBar 接口,获取当前页面的自定义 tabBar 组件实例。...小程序开发工具跳转到 getTabBar() 方法定义,我们可以看到: /** * 返回当前页面的 custom-tab-bar 组件实例 * * 最低基础库版本:[`2.6.2`](https...需要注意以下几点: 目录需与 /pages 同级 目录名称是 custom-tab-bar 目录下所包含文件名为 index.后缀 app.json 配置,tabBar 下 custom 字段需设置为

    6.4K10

    最高花费1700万美元,这是租卡训练谷歌5400亿参数PaLM成本

    实验表明,PaLM 多语言任务和代码生成方面具有强大能力,可以出色地完成笑话解读、bug 修复、从表情符号猜电影等语言、代码任务。 PaLM 解读笑话示例。...为了训练这个模型,谷歌动用了 6144 块 TPU,让 Pathways 两个 Cloud TPU v4 Pods 上训练 PaLM。这是名副其实「钞能力」。...论文还提到,PaLM-540B 6144 块 TPU v4 芯片上训练了 1200 小时, 3072 块 TPU v4 芯片上训练了 336 小时,包括一些停机时间(downtime)和重复步骤。...PaLM 分析计算硬件 FLOPs 利用率(包括 rematerialization FLOPs)为 57.8%。...从其他云提供商(例如使用 NVIDIA A100 云提供商)获取每个 FLOP 成本,然后估计总成本。

    1.7K20

    玩转谷歌优化(Google Optimize)

    2 谷歌优化(免费版)与谷歌优化360(付费版) 每种套餐谷歌都有一个强大对比图表包含其中。这里将简单解释一下免费版局限性。 没有受众。...优化360允许你测试中使用谷歌分析受众作为目标用户,免费版则没有。如果你希望确保只有相关用户能看到你测试,则需要使用其它目标选项进行组合。 受限并行测试。...当查询参数不等于任何输入值时,判定为true。 包含/包含 包含匹配类型(也称为“子串匹配”)允许你使用较长字符串定向出现任何子字符串。...你可以定向URL末尾为“/thankyou.html”购物车页面。 正则表达式匹配/与正则表达式匹配 正则表达式使用特殊字符来启用通配符和灵活匹配。...这是修改页面上每个元素最简单方法。我们一位分析工程师Kristen Perko关于悬停跟踪文章也介绍了CSS选择器。 10. 元素层次。

    3.8K70

    GitLab Open API 代码量统计,让你努力被老板看到

    团队推行 Commit 提交规范。 具体功能 获取团队成员 Git Commit 信息,并存入数据库,以 Commit 信息数据为基础做数据统计分析。...创建项目 POST /projects (此处只列关键参数,更多参数请查看 GitLab 文档) 参数: name: 项目名(传 path 参数的话必填) path: 项目路径(传 name 参数的话必填.../path.git 通过调用以上接口就可以目标 Git 组创建出一个带有初始化模板项目了。...三、代码量统计 代码量统计,百度,谷歌搜索一下能搜出来一大把,但是基本上都是代码拉到本地后,执行命令获取项目的代码量或者项目代码贡献者代码量。比较普遍方案是给项目加 Git Hook 。...不过这里 Commit 信息不全,包含添加多少行代码,删除多少行代码,总共多少行代码信息。 ?

    5.4K30

    TPU v4芯片算力刷新高!谷歌建全球最大机器学习中心

    一年前亮相TPU v4,已经正式部署谷歌云机器学习集群上了。这件机器学习「大杀器」,已经正式用在了Google Cloud最新机器学习集群预览版上。...划时代TPU v4,碾压v3 TPU v4谷歌去年I/O大会上推出芯片。 在当时开发者大会上,谷歌CEO Sundar Pichai花了1分42秒时间介绍了这款芯片。...谷歌表示,算力最高可达9 exaflops峰值聚合性能下,Cloud TPU v4 Pods集群算力方面是全世界最大公开可用机器学习中心。 而且别忘了上面说过,不光算力强,还环保。...而且,TPU v4芯片每瓦特最大功率峰值Flop还是上一代3倍。 去年推出这款芯片时候,谷歌就承诺会在去年年底前推广。...并且,因为TPU v4灵活性,这款芯片也能完美的契合到客户使用框架,包括JAX、Pytorch、TensorFlow等等。

    91110

    知乎有很多好玩微信8.0状态视频,用Python一键下载

    本文讲述如何使用 Python 一键下载知乎某个回答下所有视频。 思路:分析知乎回答页面 -> 定位视频 -> 寻找视频播放 url -> 下载。其实就两步:找到 url,然后下载。...寻找 url 一个回答下面可能有多个视频,先分析一个视频,打开谷歌浏览器开发者工具窗口,找到 network,勾选 preserve log、disable cache,选择 xhr,刷新,很容易找到如下图所示接口...接下来,写代码,获取接口返回数据: def get(url: str) -> list: """ 获取知乎视频 url 返回格式 [{'url':'', 'title...url,将流式内容保存到文件,最多再加个进度条展示。.../download') 执行结果如下图所示: 最后的话 网站可能会发生变更,因此本文代码可能随着时间变化而无法使用,请自行调节一些正则表达式和参数。

    55220

    谷歌第四代TPU性能实测来了!每秒10万万亿次运算,今年将向谷歌云用户提供服务

    与上一代TPU v3相比,64个芯片规模下,TPU v4性能平均提升了2.7倍。 除此之外,TPU v4 pod性能较TPU v3 pod提升了10倍。...去年7月发布的人工智能权威“跑分”MLPerf训练v0.7榜单,我们可以看到TPU v4与各家芯片性能对比。...MLPerf训练测试,其基准包括图像分类、翻译、推荐系统和围棋等8个机器学习任务,最终结果是这8项任务训练时间,速度越快则性能越强。 具体8项任务内容如下: ?...从对比可以看到: ResNet训练,256块TPU v4将时长缩短到1.82分钟; 但是Nvidia A100A100-SXM4-40GB想要达到这一水平,至少需要768块加速。...BERT训练,256块TPU v4也将时长缩短到1.82分钟; 同样256块Nvidia A100-SXM4-40GB,仅能把训练时长缩短到3.36分钟。

    66630

    微信小程序实战开发三:小程序之全局配置APP.JSON之底部菜单栏tabBar

    通过tabBar配置文件来实现。 ? 通过说明我们可以看到用户可以自定义关于底部菜单一些属性,包括 文字颜色 边框颜色位置等。...还可以设置自定义菜单(以后用到时候再讲) 这里面最重要就是LIST这个参数。 ? 从说明我们可以看出来 LIST为至少是2个最多5个数组,数组元素必须包含 pagPath和text两个参数。... 全局文件app.json,我们来订单 tabBar 代码如下: "tabBar": { "list": [ { "pagePath": "pages/index.../paimai.png", "selectedIconPath":"pages/images/paimai_active.png" }, { "pagePath...小程序开发工具预览效果不太好看,但手机打开时候效果就好了,不用介意。 通过使用全局变量tabBar参数,我们成功定义了底部菜单。这一章很容易理解没什么可以再讲了。自已实验一下就全明白了。

    74930
    领券