asp.net中正则表达式常用说明

本文介绍了正则表达式的基本用法,包括方括号定义可接受字符、反集合符号定义不可接受字符、花括号定义字符数量、小圆点代表任意字符、竖线表示逻辑“或”、小括号用于分块以及斜线处理特殊字符。
方括号“[ ]”用与定义可接受的字符。[abc123] 表示控件只能接受 a,b,c,1,2,3 这6个字符;
反集合符号 “ ^ ”用于定义不可以接受的字符。[^a-h] 表示控件除了 a 到 h 8个字符外,都可以接受;
花括号“{ }”定义必须输入的字符个数。{6}表示只能输入6个字符 ; {6,}表示必须输入6个以上,无上限 ; {2,6} 表示必须输入2至6个字符;但是花括号必须放在方括号后面,例如 [a-z]{4} 表示必须输入 4位a和z之间的任意字符。
小圆点 “ . ” 用于代表任意字符。 例如 .{3,6}表示接受3到6个任意字符。
竖线 “ | ” 用于表示 “或”的逻辑符号。例如 [1-9]{3,6}|[A-Za-z]{3} 表示可以接受 3到6个数字或者 3个字母。 (大小写都可以区别的哦)
小括号“ () ” 用于分块,与数字运算中的小括号作用类似。
斜线 “ \ ” 若希望可以接受的字符包含上述特殊字符。例如 \([0-9]{3}\),表示输入格式为“(xxx)”的电话区号。



















本文转自terryli51CTO博客,原文链接: http://blog.51cto.com/terryli/519531,如需转载请自行联系原作者



内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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