C#正则表达式学习笔记

只能输入数字:"^[0-9]*$".
只能输入n位的数字:"^\d{n}$".
只能输入至少n位的数字:"^\d{n,}$".
只能输入m~n位的数字:."^\d{m,n}$"
只能输入零和非零开头的数字:"^(0|[1-9][0-9]*)$".
只能输入有两位小数的正实数:"^[0-9]+(.[0-9]{2})?$".
只能输入有1~3位小数的正实数:"^[0-9]+(.[0-9]{1,3})?$".
只能输入非零的正整数:"^\+?[1-9][0-9]*$".
只能输入非零的负整数:"^\-[1-9][]0-9"*$.
只能输入长度为3的字符:"^.{3}$".
只能输入由26个英文字母组成的字符串:"^[A-Za-z]+$".
只能输入由26个大写英文字母组成的字符串:"^[A-Z]+$".
只能输入由26个小写英文字母组成的字符串:"^[a-z]+$".
只能输入由数字和26个英文字母组成的字符串:"^[A-Za-z0-9]+$".
只能输入由数字、26个英文字母或者下划线组成的字符串:"^\w+$".

验证用户密码:"^[a-zA-Z]\w{5,17}$"正确格式为:以字母开头,长度在6~18之间,只能包含字符、数字和下划线。

验证是否含有^%&‘,;=?$\"等字符:"[^%&’,;=?$\x22]+".

只能输入汉字:"^[\u4e00-\u9fa5]{0,}$"

验证Email地址:"^\w+([-+.]\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*$".

验证InternetURL:"^http://([\w-]+\.)+[\w-]+(/[\w-./?%&=]*)?$".

验证电话号码:"^(\(\d{3,4}-)|\d{3.4}-)?\d{7,8}$"正确格式为:"XXX-XXXXXXX"、"XXXX- XXXXXXXX"、"XXX-XXXXXXX"、"XXX-XXXXXXXX"、"XXXXXXX"和"XXXXXXXX".

验证身份证号(15位或18位数字):"^\d{15}|\d{18}$".

验证一年的12个月:"^(0?[1-9]|1[0-2])$"正确格式为:"01"~"09"和"1"~"12".

验证一个月的31天:"^((0?[1-9])|((1|2)[0-9])|30|31)$"正确格式为;"01"~"09"和"1"~"31".

利用正则表达式限制网页表单里的文本框输入内容:

用正则表达式限制只能输入中文:onkeyup="value=value.replace(/[^\u4E00-\u9FA5]/g,‘’)" onbeforepaste="clipboardData.setData(‘text’,clipboardData.getData(‘text’)。 replace(/[^\u4E00-\u9FA5]/g,‘’))"

用正则表达式限制只能输入全角字符: onkeyup="value=value.replace(/[^\uFF00-\uFFFF]/g,‘’)" onbeforepaste="clipboardData.setData(‘text’,clipboardData.getData(‘text’)。 replace(/[^\uFF00-\uFFFF]/g,‘’))"

用C#正则表达式限制只能输入数字:onkeyup="value=value.replace(/[^\d]/g,‘’) "onbeforepaste="clipboardData.setData(‘text’,clipboardData.getData(‘text’)。 replace(/[^\d]/g,‘’))"

用C#正则表达式限制只能输入数字和英文:onkeyup="value=value.replace(/[\W]/g,‘’) "onbeforepaste="clipboardData.setData(‘text’,clipboardData.getData(‘text’)。 replace(/[^\d]/g,‘’))"

得用C#正则表达式从URL地址中提取文件名的javascript程序,如下结果为page1

  1. s="http://www.9499.net/page1.htm" 
  2. ss=s.replace(/(.*\/){0,}([^\.]+).*/ig,"$2")  
  3. alert(s) 

匹配双字节字符(包括汉字在内):[^\x00-\xff]

应用:计算字符串的长度(一个双字节字符长度计2,ASCII字符计1)

  1. String.prototype.len=function(){return this.replace([^\x00-\xff]/g,"aa")。length;

匹配空行的正则表达式:\n[\s| ]*\r

匹配HTML标记的正则表达式:/<(.*)>.*<\/\1>|<(.*) \/>/

匹配首尾空格的正则表达式:(^\s*)|(\s*$)

  1. String.prototype.trim = function()  
  2. {  
  3. return this.replace(/(^\s*)|(\s*$)/g, "");  


利用正则表达式分解和转换IP地址:

下面是利用正则表达式匹配IP地址,并将IP地址转换成对应数值的Javascript程序:

  1. function IP2V(ip)  
  2. {  
  3. re=/(\d+)\.(\d+)\.(\d+)\.(\d+)/g //匹配IP地址的正则表达式  
  4. if(re.test(ip))  
  5. {  
  6. return RegExp.$1*Math.pow(255,3))+RegExp.$2*Math.pow(255,2))+RegExp.$3*255+RegExp.$4*1  
  7. }  
  8. else  
  9. {  
  10. throw new Error("Not a valid IP address!")  
  11. }  

不过上面的程序如果不用C#正则表达式,而直接用split函数来分解可能更简单,程序如下:

  1. var ip="10.100.20.168" 
  2. ipip=ip.split(".")  
  3. alert("IP值是:"+(ip[0]*255*255*255+ip[1]*255*255+ip[2]*255+ip[3]*1)) 
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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