11、文本验证与泛型编程:构建灵活可复用代码

文本验证与泛型编程:构建灵活可复用代码

文本验证基础

在多平台应用开发中,用户输入验证是常见需求。可借助正则表达式轻松实现,但为避免代码中充斥大量正则表达式字符串,可创建包含验证代码的类或结构体。在探讨文本验证实现前,先了解正则表达式及其在 Swift 中的用法。

正则表达式是用于描述搜索或匹配模式的特殊文本字符串,由字符、运算符或构造体组成,几乎所有现代语言都支持。以下是一些基本示例:
| 正则表达式 | 匹配示例 | 描述 |
| — | — | — |
| abc | xyzabcxyzabc | 匹配字符串 “abc” |
| 12345 | 1234567890 | 匹配字符串 “12345” |
| [abc] | xyzabcxyz | 匹配集合 “abc” 中的任意字符 |
| [a-zA-Z] | xyzabcxyz | 匹配任意大小写字母 |
| [a-z]{2,5} | xyzabcxyz | 匹配 2 到 5 个小写字母 |
| [a-z0-9]{2,5} | xyzabcxyz | 匹配 2 到 5 个小写字母或数字 |
| ^[a-z]{2,5}$ | xyzabcxyz | 因超过 5 个字符匹配失败 |
| [a-z0-9]{0,5} | xyz12 | 匹配 5 个小写字母或数字字符 |

此外,还有一些特殊字符需用反斜杠转义,具有特殊含义:
| 字符 | 定义 |
| — | — |
| . | 匹配任意单个字符 |
| \n | 匹配换行符 |
| \t | 匹配制表符 |
| \d |

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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