50、.NET正则表达式全面解析

.NET正则表达式全面解析

1. .NET正则表达式概述

Microsoft的.NET Framework可与Visual Basic、C#和C++等多种语言配合使用,它提供了一个共享的正则表达式库,统一了这些语言间的正则表达式语义。这是一个功能齐全、强大的引擎,能让你在速度和便利性之间实现最大程度的灵活平衡。

不同语言处理对象和方法的语法有所不同,但底层的对象和方法是相同的。因此,即使是用一种语言展示的复杂示例,也能直接转换到.NET语言套件的其他语言中。

2. .NET正则表达式的特性

.NET采用了传统的NFA正则表达式引擎,所以之前关于NFA的重要知识都适用。下面的表格总结了.NET的正则表达式特性:
| 类别 | 具体内容 |
| — | — |
| 字符简写 | \a [\b] \e \f \n \r \t \v \octal \x## \u#### \cchar |
| 字符类和类构造 | [˙˙˙] [ˆ˙˙˙] . (有时匹配任意字符) \w \d \s

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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