正则表达式基础

一:高度概括:
1,元字符;
. 匹配除换行符以外的任意字符
\w 匹配字母或数字或下划线或汉字
\s 匹配任意的空白符
\d 匹配数字
\b 匹配单词的开始或结束
^ 匹配字符串的开始
$ 匹配字符串的结束

2,出现次数限制
* 重复零次或更多次
+ 重复一次或更多次
? 重复零次或一次
{n} 重复n次
{n,} 重复n次或更多次
{n,m} 重复n到m次

3,字符处理
[aeiou]就匹配任何一个英文元音字母,[.?!]匹配标点符号(.或?或!)
[0-9]代表的含意与\d就是完全一致的:一位数字
[a-z0-9A-Z_]也完全等同于\w(如果只考虑英文的话)。


二:分解讲解
元字符:
1,\b (b代表是break)
代表着单词的开头或结尾,也就是单词的分界处。
如果需要更精确的说法,\b匹配这样的位置:它的前一个字符和后一个字符不全是(一个是,一个不是或不存在)\w。
\\bhi\\b.*\\bLucy\\b(java中) 匹配 hi chenchaoyang Lucy

2, .表示任意字符(换行符\n除外)
.*连在一起就意味着任意数量的不包含换行的字符

3,\d (digit数字的意思,表示一个0到9的字符)
0\\d\\d-\\d\\d\\d\\d\\d\\d\\d\\d 匹配 023-51256895
以0开头,然后是两个数字,然后是一个连字号“-”,最后是8个数字
另一种写法:0\\d{2}-\\d{8}

4,表示前一个表达式字符出现的数量
* 重复零次或更多次
+ 重复一次或更多次
? 重复零次或一次
{n} 重复n次
{n,} 重复n次或更多次
{n,m} 重复n到m次

5\s (space意思)
匹配任意的空白符

6 ^
匹配字符串的开始

7 $
匹配字符串的结束
元字符^(和数字6在同一个键位上的符号)和$都匹配一个位置,这和\b有点类似。
^匹配你要用来查找的字符串的开头,$匹配结尾。这两个代码在验证输入的内容时非常有用,
比如一个网站如果要求你填写的QQ号必须为5位到12位数字时,可以使用:^\d{5,12}$。
这里的{5,12}和前面介绍过的{2}是类似的,只不过{2}匹配只能不多不少重复2次,
{5,12}则是重复的次数不能少于5次,不能多于12次,否则都不匹配。


三:分支条件
\d{5}-\d{4}|\d{5}这个表达式用于匹配美国的邮政编码。美国邮编的规则是5位数字,或者用连字号间隔的9位数字。
之所以要给出这个例子是因为它能说明一个问题:使用分枝条件时,要注意各个条件的顺序。如果你把它改成\d{5}|\d{5}-\d{4}的话,
那么就只会匹配5位的邮编(以及9位邮编的前5位)。原因是匹配分枝条件时,将会从左到右地测试每个条件,如果满足了某个分枝的话,
就不会去再管其它的条件了。

四:分组
我们已经提到了怎么重复单个字符(直接在字符后面加上限定符就行了);但如果想要重复多个字符又该怎么办?你可以用小括号来指定子表达式(也叫做分组)
(\d{1,3}\.){3}\d{1,3}是一个简单的IP地址匹配表达式。要理解这个表达式,请按下列顺序分析它:\d{1,3}匹配1到3位的数字,(\d{1,3}\.){3}匹配三位数字加上一个英文句号
(这个整体也就是这个分组)重复3次,最后再加上一个一到三位的数字(\d{1,3})。
正确的ip地址正则表达式
((2[0-4]\d|25[0-5]|[01]?\d\d?)\.){3}(2[0-4]\d|25[0-5]|[01]?\d\d?)

五:反义
代码/语法 说明
\W 匹配任意不是字母,数字,下划线,汉字的字符
\S 匹配任意不是空白符的字符
\D 匹配任意非数字的字符
\B 匹配不是单词开头或结束的位置
[^x] 匹配除了x以外的任意字符
[^aeiou] 匹配除了aeiou这几个字母以外的任意字符
例子:
\S+匹配不包含空白符的字符串。
<a[^>]+>匹配用尖括号括起来的以a开头的字符串。


三:负责正则表达式解析
\(?0\d{2}[) -]?\d{8}
这个表达式可以匹配几种格式的电话号码,像(010)88886666,或022-22334455,或02912345678等。
我们对它进行一些分析吧:首先是一个转义字符\(,它能出现0次或1次(?),然后是一个0,
后面跟着2个数字(\d{2}),然后是)或-或空格中的一个,它出现1次或不出现(?),最后是8个数字(\d{8})。
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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 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)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值