正则表达式匹配Flash

  public static string[] GetHtmlUrlList(string sHtmlText)
  {
  // 定义正则表达式用来匹配 img 标签
  Regex regImg = new Regex(@"]*?\bsrc[\s\t\r\n]*=[\s\t\r\n]*[" "']?[\s\t\r\n]*(?[^\s\t\r\n""']*)[^]*?/?[\s\t \r\n]*>", RegexOptions.IgnoreCase);
  // 搜索匹配的字符串
  MatchCollection matches = regImg.Matches(sHtmlText);
  int i = 0;
  string[] sUrlList = new string[matches.Count];
  // 取得匹配项列表
  foreach (Match match in matches)
  sUrlList[i++] = match.Groups["imgUrl"].Value;
  return sUrlList;
  }
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、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,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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