js使用过的正则表达式

最新推荐文章于 2025-02-27 20:04:57 发布
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本文介绍了一种正则表达式规则，该规则用于限定用户输入为正数，并且最多允许有一位或两位小数。这种输入验证常见于表单填写、数值设置等场景。
/^\d+(\.\d{1,2})?$/       只能输入正数，一位小数，或者两位小数
JavaScript正则表达式
m0_55908255的博客
05-30 1485
<script>// var reg = /pattern/modifiers = /匹配规则/匹配修饰符// 定义正则表达式var reg = /e/i //匹配规则：字符'e'；匹配修饰符：i，表示对大小写不敏感// 定义一个字符串// 匹配console.log("str中是否包含e或者E?：" + reg.test(str))//若str中包含e或E，则返回true，反之返回false</script>
精选资源
《正则表达式详解》.pdf
10-11
在JavaScript中，正则表达式被广泛应用于字符串操作，例如使用RegExp对象或正则表达式字面量创建正则表达式，以及利用String对象的match()、replace()、search()和split()方法进行匹配与操作。 正则表达式的书写...
JS验证正则表达式（大全）
我的Github
07-11 1218
以下函数调用方式：    function check() { var bb = document.getElementById("txt_id").value;//txt_id为文本框的ID alert(ismobile(bb));//ismobile 代表以下任何一个函数名称 } HTML代码：    JavaScript代码： /**
GitHub标星4.1w，超火的正则表达式学习教程，速速收藏~
^_^
05-25 1206
GitHub标星4.1w，超火的正则表达式学习教程，速速收藏~ GitHub上有一个非常牛X的项目：learn-regex，目前已经41.7K 星。教程简单易懂、明确，并且还有在线练习，可以有效的帮助各位小伙伴掌握正则表达式的使用，且这个项目被翻译成了多种语言。以下网址为中文说明readme： https://github.com/ziishaned/learn-regex/blob/master/translations/README-cn.md 有的小伙伴上github比较慢甚至进不去，遂搬运至此。
部分js常用正则表达式
qq_46370075的博客
10-09 643
部分常用的正则表达式
JS正则表达式（RE）大全
Mark
09-16 2596
正则表达式，是对字符串操作的一种逻辑公式，常被用来查找、替换那些符合某个模式的文本。 给定一个正则表达式和字符串，我们可以达到以下目的： 1、给定的字符串是否符合正则表达式的过滤逻辑（匹配） 2、通过正则表达式，从字符串中获取我们想要的特定的部分
开发中最全的正则表达式
啊哈程序
04-23 604
整数或者小数：^[0-9]+\.{0,1}[0-9]{0,2}$ 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
JavaScript正则表达式语法及使用
qq_36625820的博客
09-04 2112
本文总结了正则表达式的语法，告诉大家应该如何去定义和使用正则表达式。
JavaScript 正则表达式使用详解
m0_62599305的博客
02-27 1226
正则表达式是一种用于匹配字符串中字符组合的模式。它可以帮助我们在字符串中查找、替换、验证内容等。正则表达式通常由字符元字符和量词等组成，可以非常精确地描述一个搜索模式。在 JavaScript 中，正则表达式是RegExp对象的实例，具有强大的文本匹配功能。正则表达式特性说明字符匹配匹配字符串中的单个字符元字符如\d\w\s等用于匹配特定字符集方括号[]定义字符类，可以匹配多个字符中的任意一个量词如?{n,m}控制字符或子表达式的出现次数分组和管道符( )和 `正则方法如test()
js动态拼接正则表达式的两种方法
10-26
方法一：使用JavaScript的eval函数动态生成正则表达式 eval() 函数能够执行一段字符串形式的JavaScript代码，并返回结果。这个特性可以用来动态地构造正则表达式，从而使得代码更加灵活。在实际应用中，可以根据...
正则表达式-正则表达式
10-10
例如，在Python、Java、PHP和JavaScript等多种编程语言中，都内置了正则表达式的功能，开发者可以通过定义正则表达式，轻松地对字符串进行分割、替换或提取。 正则表达式的组成包括普通字符（如字母和数字）和特殊...
javascript使用正则表达式实现注册登入校验
10-14
在现代Web开发中，HTML5提供了内置的表单验证属性（如`pattern`、`required`、`type`等），可以与JavaScript正则表达式校验结合使用，增加校验的灵活性和准确性。 16. 代码实现 示例代码展示了表单验证的过程，通过...
基于Scrapy与MySQL的百度贴吧爬虫系统实现与文档资料
12-07
本项目提供了一套完整的百度贴吧数据采集系统实现方案，包含详细的技术文档与相关资源。该系统采用Scrapy框架进行开发，并以MySQL作为数据存储后端。 该实现方案代码结构清晰，功能经过充分验证，运行稳定可靠。项目内容适用于高等院校计算机科学、人工智能、通信工程、自动化、电子信息及物联网等相关专业的教学与研究活动，可供在校师生及行业技术人员参考使用，亦可用于毕业设计、课程实践、项目原型开发等学术与应用场景。 对于具备一定编程基础的使用者，可根据实际需求对现有代码进行功能扩展与定制化修改。本资源旨在为相关领域的学习与实践提供技术参考，促进知识与经验的交流。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）
12-07
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）内容概要：本文研究了一种具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机，重点围绕其建模与控制展开。通过引入螺旋桨倾斜机制，该无人机能够实现全姿态可控，突破传统四旋翼飞行器在某些方向上的力矩限制，提升机动性和控制灵活性。研究详细建立了该无人机的动力学模型，并设计了相应的控制系统，利用Matlab代码与Simulink工具进行仿真验证，展示了其在复杂飞行任务中的优越性能。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真能力的科研人员、自动化与航空航天领域的研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高机动性无人机的设计与开发；②作为先进飞控算法（如非线性控制、自适应控制）的验证平台；③服务于无人机轨迹跟踪、姿态控制等复杂任务的仿真研究； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码与Simulink模型，深入理解动力学建模过程与控制器设计思路，并通过调整参数进行仿真实验，以掌握全驱动无人机的控制特性。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
12-07
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究”展开，提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络（RNN）模型线性化方法，旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型，克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题，并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证，展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员，尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标：①应用于纳米级精密定位系统（如原子力显微镜、半导体制造设备）中的高性能预测控制；②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路；③结合深度学习与经典控制理论，推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实现部分，深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式，重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节，并可通过替换实际系统数据进行迁移验证，以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
云数据中心两地三中心建设方案（70页 PPT）.pptx
最新发布
12-07
云数据中心两地三中心建设方案（70页 PPT）.pptx
基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）
12-07
基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕《基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）》展开，重点介绍利用粒子群优化算法（PSO）对电动汽车充电过程进行动态优化的策略。研究内容涵盖充电负荷的不确定性建模、目标函数设计（如最小化充电成本、平衡电网负荷、减少峰谷差等）、约束条件设定以及算法实现过程，并通过Matlab进行仿真验证。文中还提及相关应用场景，如有序充电调度、微电网能量管理等，展示了粒子群算法在解决复杂非线性优化问题上的有效性。 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标：①研究电动汽车大规模接入对电网的影响及应对策略；②学习并实现基于智能优化算法的充电调度模型；③掌握Matlab在电力系统优化仿真中的应用方法。 其他说明：文中提及多个相关案例和代码资源可通过提供的网盘链接获取，建议结合实际代码进行学习与复现，以加深对算法原理和实现细节的理解。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究（Matlb代码实现）
12-07
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究（Matlb代码实现）内容概要：本文围绕基于粒子群算法（PSO）优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究，提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心，有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题，提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法，并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类，有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等，并提供了配套代码资源。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员，尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①用于居民用电行为的高效聚类分析，挖掘典型用电模式；②提升Kmeans聚类算法的性能，避免局部最优问题；③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持；④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解PSO优化Kmeans的核心机制，关注参数设置对聚类效果的影响，并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中，以加深理解和拓展应用能力。
共享JavaScript正则表达式使用教程
1. 正则表达式基础：正则表达式使用特殊的字符集来定义一个搜索模式，它不仅仅可以匹配文字，还可以匹配数字、字符集、位置等。基础的正则表达式包括普通字符（如字母和数字）、非打印字符（如制表符或换行符）、...
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