正则表达式必知必会

1.

{n} Exactly n of the preceding element. (只能匹配连续n个字符)

{n,} n or more of the preceding element.(可以匹配n,或任意大于n个连续字符。贪婪匹配,会尽量匹配多的字符)

{n,m} Between m and n of the preceding element.(可以匹配n到m个连续字符,贪婪匹配,连续m个字符比连续n个字符优先匹配)

{n,}?这个正则表达式,则属于懒惰型匹配,因为有了通配符‘?’,(匹配至少 n 个字符,而且越少越好. 其实结果与{n}是没差别的)

2.

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Wcy100/p/5551723.html

Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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