46、Java正则表达式的深入解析与应用

Java正则表达式的深入解析与应用

1. Java对\p{…}和\P{…}的支持

在Java中, !\p{…}" !\P{…}" 结构支持Unicode属性和块,以及特殊的“Java”字符属性。其对Unicode的支持基于Unicode版本4.0.0 (Java 1.4.2仅支持到Unicode版本3.0.0)。

1.1 Unicode属性
  • 属性引用 :可以通过短名称引用Unicode属性,如 \p{Lu} 。单字母属性名称可省略花括号,例如 \pL 等同于 \p{L} ,但不支持长名称,如 \p{LowercaseRLetter}
  • 版本差异 :Java 1.5及更早版本不支持Pi和Pf属性,因此 \p{P} 无法匹配具有这些属性的字符(Java 1.6支持)。
  • 特殊属性 \p{C} 属性不匹配 \p{Cn} (未分配代码点)所匹配的代码点,且不支持 \p{L&} 复合属性。
  • 伪属性 :支持伪属性 \p{all} ,它等同于 !(?s:.)" ;不支持 \
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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