最全的常用正则表达式大全

一、校验数字的表达式

 1 数字:^[0-9]*$
 2 n位的数字:^\d{n}$
 3 至少n位的数字:^\d{n,}$
 4 m-n位的数字:^\d{m,n}$
 5 零和非零开头的数字:^(0|[1-9][0-9]*)$
 6 非零开头的最多带两位小数的数字:^([1-9][0-9]*)+(.[0-9]{1,2})?$
 7 带1-2位小数的正数或负数:^(\-)?\d+(\.\d{1,2})?$
 8 正数、负数、和小数:^(\-|\+)?\d+(\.\d+)?$
 9 有两位小数的正实数:^[0-9]+(.[0-9]{2})?$
10 有1~3位小数的正实数:^[0-9]+(.[0-9]{1,3})?$
11 非零的正整数:^[1-9]\d*$ 或 ^([1-9][0-9]*){1,3}$ 或 ^\+?[1-9][0-9]*$
12 非零的负整数:^\-[1-9][]0-9"*$ 或 ^-[1-9]\d*$
13 非负整数:^\d+$ 或 ^[1-9]\d*|0$
14 非正整数:^-[1-9]\d*|0$ 或 ^((-\d+)|(0+))$
15 非负浮点数:^\d+(\.\d+)?$ 或 ^[1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*|0?\.0+|0$
16 非正浮点数:^((-\d+(\.\d+)?)|(0+(\.0+)?))$ 或 ^(-([1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*))|0?\.0+|0$
17 正浮点数:^[1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*$ 或 ^(([0-9]+\.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*\.[0-9]+)|([0-9]*[1-9][0-9]*))$
18 负浮点数:^-([1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*)$ 或 ^(-(([0-9]+\.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*\.[0-9]+)|([0-9]*[1-9][0-9]*)))$
19 浮点数:^(-?\d+)(\.\d+)?$ 或 ^-?([1-9]\d*\.\d*|0\.\d*[1-9]\d*|0?\.0+|0)$

二、校验字符的表达式

 1 汉字:^[\u4e00-\u9fa5]{0,}$
 2 英文和数字:^[A-Za-z0-9]+$ 或 ^[A-Za-z0-9]{4,40}$
 3 长度为3-20的所有字符:^.{3,20}$
 4 由26个英文字母组成的字符串:^[A-Za-z]+$
 5 由26个大写英文字母组成的字符串:^[A-Z]+$
 6 由26个小写英文字母组成的字符串:^[a-z]+$
 7 由数字和26个英文字母组成的字符串:^[A-Za-z0-9]+$
 8 由数字、26个英文字母或者下划线组成的字符串:^\w+$ 或 ^\w{3,20}$
 9 中文、英文、数字包括下划线:^[\u4E00-\u9FA5A-Za-z0-9_]+$
10 中文、英文、数字但不包括下划线等符号:^[\u4E00-\u9FA5A-Za-z0-9]+$ 或 ^[\u4E00-\u9FA5A-Za-z0-9]{2,20}$
11 可以输入含有^%&',;=?$\"等字符:[^%&',;=?$\x22]+
12 禁止输入含有~的字符:[^~\x22]+

三、特殊需求表达式

 1 Email地址:^\w+([-+.]\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*$
 2 域名:[a-zA-Z0-9][-a-zA-Z0-9]{0,62}(/.[a-zA-Z0-9][-a-zA-Z0-9]{0,62})+/.?
 3 InternetURL:[a-zA-z]+://[^\s]* 或 ^http://([\w-]+\.)+[\w-]+(/[\w-./?%&=]*)?$
 4 手机号码:^(13[0-9]|14[5|7]|15[0|1|2|3|5|6|7|8|9]|18[0|1|2|3|5|6|7|8|9])\d{8}$
 5 电话号码("XXX-XXXXXXX"、"XXXX-XXXXXXXX"、"XXX-XXXXXXX"、"XXX-XXXXXXXX"、"XXXXXXX"和"XXXXXXXX):^(\(\d{3,4}-)|\d{3.4}-)?\d{7,8}$ 
 6 国内电话号码(0511-4405222、021-87888822):\d{3}-\d{8}|\d{4}-\d{7}
 7 身份证号(15位、18位数字):^\d{15}|\d{18}$
 8 短身份证号码(数字、字母x结尾):^([0-9]){7,18}(x|X)?$ 或 ^\d{8,18}|[0-9x]{8,18}|[0-9X]{8,18}?$
 9 帐号是否合法(字母开头,允许5-16字节,允许字母数字下划线):^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]{4,15}$
10 密码(以字母开头,长度在6~18之间,只能包含字母、数字和下划线):^[a-zA-Z]\w{5,17}$
11 强密码(必须包含大小写字母和数字的组合,不能使用特殊字符,长度在8-10之间):^(?=.*\d)(?=.*[a-z])(?=.*[A-Z]).{8,10}$  
12 日期格式:^\d{4}-\d{1,2}-\d{1,2}
13 一年的12个月(01~09和1~12):^(0?[1-9]|1[0-2])$
14 一个月的31天(01~09和1~31):^((0?[1-9])|((1|2)[0-9])|30|31)$ 
15 钱的输入格式:
16    1.有四种钱的表示形式我们可以接受:"10000.00" 和 "10,000.00", 和没有 "分" 的 "10000" 和 "10,000":^[1-9][0-9]*$ 
17    2.这表示任意一个不以0开头的数字,但是,这也意味着一个字符"0"不通过,所以我们采用下面的形式:^(0|[1-9][0-9]*)$ 
18    3.一个0或者一个不以0开头的数字.我们还可以允许开头有一个负号:^(0|-?[1-9][0-9]*)$ 
19    4.这表示一个0或者一个可能为负的开头不为0的数字.让用户以0开头好了.把负号的也去掉,因为钱总不能是负的吧.下面我们要加的是说明可能的小数部分:^[0-9]+(.[0-9]+)?$ 
20    5.必须说明的是,小数点后面至少应该有1位数,所以"10."是不通过的,但是 "10" 和 "10.2" 是通过的:^[0-9]+(.[0-9]{2})?$ 
21    6.这样我们规定小数点后面必须有两位,如果你认为太苛刻了,可以这样:^[0-9]+(.[0-9]{1,2})?$ 
22    7.这样就允许用户只写一位小数.下面我们该考虑数字中的逗号了,我们可以这样:^[0-9]{1,3}(,[0-9]{3})*(.[0-9]{1,2})?$ 
23    8.1到3个数字,后面跟着任意个 逗号+3个数字,逗号成为可选,而不是必须:^([0-9]+|[0-9]{1,3}(,[0-9]{3})*)(.[0-9]{1,2})?$ 
24    备注:这就是最终结果了,别忘了"+"可以用"*"替代如果你觉得空字符串也可以接受的话(奇怪,为什么?)最后,别忘了在用函数时去掉去掉那个反斜杠,一般的错误都在这里
25 xml文件:^([a-zA-Z]+-?)+[a-zA-Z0-9]+\\.[x|X][m|M][l|L]$
26 中文字符的正则表达式:[\u4e00-\u9fa5]
27 双字节字符:[^\x00-\xff]    (包括汉字在内,可以用来计算字符串的长度(一个双字节字符长度计2,ASCII字符计1))
28 空白行的正则表达式:\n\s*\r    (可以用来删除空白行)
29 HTML标记的正则表达式:<(\S*?)[^>]*>.*?</\1>|<.*? />    (网上流传的版本太糟糕,上面这个也仅仅能部分,对于复杂的嵌套标记依旧无能为力)
30 首尾空白字符的正则表达式:^\s*|\s*$或(^\s*)|(\s*$)    (可以用来删除行首行尾的空白字符(包括空格、制表符、换页符等等),非常有用的表达式)
31 腾讯QQ号:[1-9][0-9]{4,}    (腾讯QQ号从10000开始)
32 中国邮政编码:[1-9]\d{5}(?!\d)    (中国邮政编码为6位数字)
33 IP地址:\d+\.\d+\.\d+\.\d+    (提取IP地址时有用)
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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