37、Perl正则表达式:强大功能与独特特性解析

Perl正则表达式的特性和应用

Perl正则表达式:强大功能与独特特性解析

1. Perl正则表达式概述

Perl将正则表达式支持巧妙地融入语言之中,并非提供独立的正则表达式应用函数,而是通过正则表达式运算符与丰富的其他运算符和结构紧密结合,形成了其独特的正则表达式体系。尽管Perl在正则表达式处理上功能强大,但实际上仅提供了四个与正则表达式相关的运算符以及少量相关项,具体如下表所示:
| 正则相关运算符 | 修饰符 | 修饰内容 |
| — | — | — |
| m/regex/mods (§ 306) | /x /o | 正则表达式的解释方式 (§ 292, 348) |
| s/regex/replacement/mods (§ 318) | /s /m /i | 引擎对目标文本的处理方式 (§ 292) |
| qr/regex/mods (§ 303) | /g /c /e | 其他 (§ 311, 315, 319) |
| split(…) (§ 321) | | |
| 匹配后变量 (§ 299) | | |
| 相关编译指令 | | |
| $1, $2, 等 | 捕获的文本 | |
| $^N $+ | 最新/最高填充的 $1, $2, … | |
| @- @+ | 目标文本的索引数组 | |
| $` $& $’ | 匹配前、匹配中、匹配后的文本 | |
| 相关函数 | | |
| lc lcfirst uc ucfirst (§ 290) | | |
| pos (§ 313) | | |
| quotemeta (§ 290) | | |
|

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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