正则表达式例子

  正则表达式例子1
  reg:
  (\"\w.*\"[:]\"\w.*\")|(\"\w.*\"[:]\[\w.*\])
  source: {"domain":"mzwu.com", "years":[2006,2007,2008,2009,2010]} result: "domain":"mzwu.com" "years":[2006,2007,2008,2009,2010] //----- 正则表达式例子2
  //reg:
  \(0\d{2,3}\)[-]?\d{8}|0\d{2,3}[-]?\d{8}
  source:
  {(028)-34567890
  (231+38383743)
  [(0211)-22323623]}
  result:
  (028)-34567890
  (0211)-22323623
  //-----
  QQ号码:
  reg:
  ^\d{5,12}$
  result:5到12位数字
  //-----
  电子邮件:
  reg:
  \w+[@]\w+[.]\w+
  source:
  sjd28232@163.com
  36327272@qq.com
  28242_1@.
  2e_2@263.com
  result:
  sjd28232@163.com
  36327272@qq.com
  2e_2@263.com
  //-----
  正则表达式例子3
  //reg:
  \"\w.*\"[:]\"\w.*\"
  source:
  source:
  {"weatherinfo":
  {"city":"北京",
  "city_en":"beijing",
  "date_y":"2011年5月31日",
  "date":"辛卯年",
  "week":"星期二",
  "fchh":"18",
  "cityid":"101010100",
  "temp1":"18℃~32℃",
  "temp2":"19℃~34℃",
  "temp3":"23℃~33℃",
  "temp4":"23℃~29℃",
  "temp5":"18℃~31℃",
  "temp6":"18℃~35℃",
  "tempF1":"64.4
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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