48、Java正则表达式Matcher对象的深入解析

Java正则表达式Matcher对象的深入解析

1. 透明边界(Transparent Bounds)

在正则表达式匹配中,透明边界标志可用于配置匹配区域的边界特性。默认情况下,透明边界标志为 false ,这意味着匹配区域的边界对诸如前瞻、后顾和单词边界等“查看”结构是不透明的。正则表达式引擎无法看到区域边界之外的字符。

1.1 相关方法

  • Matcher useTransparentBounds(boolean b) :根据传入的参数将匹配器的透明边界标志设置为 true false ,默认值为 false 。该方法返回匹配器对象本身,可用于方法链。
  • boolean hasTransparentBounds() :如果透明边界生效,则返回 true ,否则返回 false

1.2 示例代码

以下示例展示了默认透明边界标志为 false 的情况:

String regex = "\\bcar\\b"; 
String text = "Madagascar is best seen by car or bike.";
Matcher m = Pattern.compile(regex).matcher(text);
m.region(
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的理论与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与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与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与动力学建模方法;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与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与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与仿真方法拓展自身研究思路。
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