51、.NET正则表达式的使用与核心对象解析

.NET正则表达式的使用与核心对象解析

1. 正则表达式中的反斜杠数字序列

在正则表达式中,当遇到反斜杠 - 数字序列时,反向引用和八进制转义之间的歧义会倾向于反向引用,即使这意味着需要忽略一些尾随数字。例如,对于 (...) \10 \10 会被视为对第一个捕获组的反向引用,后面跟着一个字面字符 0

2. .NET 正则表达式概述

.NET 正则表达式功能强大、简洁,通过完整且易于使用的类接口提供。不过,其文档质量较差,存在不完整、编写不佳、组织混乱甚至错误等问题。

2.1 快速入门

任何使用正则表达式库的程序都需要在文件开头添加以下代码:

Imports System.Text.RegularExpressions

以下是一些简单操作的示例,假设所有示例都使用 String 变量 TestStr

2.1.1 检查字符串是否匹配
If Regex.IsMatch(TestStr, "^\s+$")
    Console.WriteLine("line is empty")
Else
    Console.WriteLine("line is not empty")
End If

使用匹配选项的示例:

<
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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