10、正则表达式标志的强大功能:d、m、s 和 u 标志详解

正则表达式标志的强大功能:d、m、s 和 u 标志详解

1. 使用 d 标志生成匹配项的索引

在构建检测 JavaScript 代码中错误和潜在问题的工具时,我们可能需要检测变量和函数中保留字的使用,并准确指出保留字误用的具体位置。

任务

假设我们要构建一个工具,用于检测 JavaScript 代码中变量和函数里保留字的使用情况,并向用户发出警告。理想情况下,我们希望工具能精确指出代码中保留字误用的具体位置,而不仅仅是输出行号。

解决方案

将提供的代码逐行发送到一个查找无效变量/函数名的函数中,并使用 d 标志获取名称的起始和结束索引。以下是示例代码:

// The js code you want to check.
// In production, you'll likely use the FileReader API
// or a textarea to grab the code.
const code = `
let a = 123;
let b = 456;
let default = 7;
`;
// A short list of js reserved words.
// A full list is available here:
// https://mzl.la/3XG92DO
const reserved = ["class", "default", "this", "case", "if"];

// Build a regex pattern with the reserved 
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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值