正则表达式的使用

本文介绍了正则表达式的创建方式及各种特殊字符的作用,包括直接量形式和对象形式的创建方法,适合初学者快速掌握正则表达式的基本用法。

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创建正则表达式的直接量:

    var re=/regular expression/;    //正则表达式是包含在开始的斜杠和结束的斜杠之间

    example:var re=/Shelley\s+Powers/;    //这个表示匹配Shelley和Power的中间可以有一个或者多个空白的字符串;

正则表达式中的特殊字符:

    字符        匹配                                                   示例

    ^             匹配输入的开始                                  /^This/匹配"This is..."

    $             匹配输入的结束                                 /end$/         "This is the end"

    *                     0次或多次                                 /se*/匹配"seeee",也匹配"se"

    ?                    0次或一次                                  /ap?/匹配"apple"和"and"

    +                    一次或多次                               /ap+/匹配"apple"但不匹配"and"

    {n}                 严格匹配n次                              /ap{2}/匹配"apple",但不匹配"apie"

    {n,}                n次或多于n次                            /ap{2,}/匹配"apple"和“appple”中的所有的p,但是不匹配"apie"

    {n,m}             至少n次,至多m次                    /ap{2,4}/匹配"appppple"中的五个"p"

     .                    除了换行以外的任何字符          /a.e/匹配"axe"和"ape"

    [...]                 方括号中的任何字符                  /a[px]e/匹配“ape”和"axe",但不匹配“ale”

    [^...]               方括号中字符以外的任何字符   /a[^px]/"ale",但是不匹配“axe”或“ape”

    \b                  边界上的单词                             /\bno/ "nono"中的第一个no

    \B                 非边界上的单词                          /\Bno/匹配“nono”中的第二个"no"

    \d                  从0到9的数字                            /\d{3}/匹配“Now in 123”中的“123”

    \D                 任何非数字的字符                     /\D{2,4}/匹配“Now in 123”中的"now"

    \w                单词字符(字母,数字,下划线)       /\w/匹配javascript中的“j”

    \W               任何非单词的字符(非字母,数字,下划线)/\w/匹配“100%”中的“%”

    \n                一个换行

    \s                一个单个的空白字符

    \S               一个单个的非空白字符

    \t                一个制表符

    (x)             捕获圆括号                                  记住匹配的字符

创建正则表达式的对象

    var re =new RegExp("Shelly\s+Powers");

测试一个子字符串是否存在
   

   


内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
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