#include int pcre_exec(const pcre *code, const pcre_extra *extra, const char *subject, int length, int startoffset, int options, int *ovector, int ovecsize); DESCRIPTION  ...

在C语言中利用PCRE实现正则表达式 http://dev.jizhiinfo.net/?post=49(转载地址)   1. PCRE简介 2. 正则表达式定义 3. PCRE正则表达式的定义 4. PCRE的函数简介 5. 使用PCRE在C语言中实现正则表达式的...

3. 以前微软研究院有个小组搞过一个greta，号称速度是boost的7倍多，不过03年以后就再也没更新了。在 VC8 以上版本编译需要稍作修改。兼容性不错。 4. VBScript.RegExp。兼容性和速度都很好，尤其是速度上...

参考：http://www.wuzesheng.com/?p=994

REEC是一个精简，高效的C语言正则表达式引擎，它使得C语言开发中支持正则表达式，目前已经进化到了1.2.0版本，可以说无论从功能上，还是效率都到达了很好的应用水平，该引擎除支持常用的正则标准之外，还有一些原创...

标准的C和C++都不支持正则表达式，但有一些函数库可以辅助C/C++程序员完成这一功能，Linux下带有开源库，Linux上内置的正则表达式功能比较弱，很多语法不支持，不支持懒惰模式, 位置指定。\d也不支持，只能用[0-9]...

REEC是一个精简，高效的C语言正则表达式引擎，它使得C语言开发中支持正则表达式，目前已经进化到了1.2.0版本，可以说无论从功能上，还是效率都到达了很好的应用水平，该引擎除支持常用的正则标准之外，还有一些原创...

正则表达式(Regular Expression，也称regex )就是用某种模式去匹配一类字符串的公式。如你要在一篇文章中查找第一个字是“罗”最后一个字是“浩”的三个字的姓名，即“罗*浩”；那么“罗*浩”就是公式，也称作模式...

提取了boost::regex里边的几个正则表达式匹配搜索接口，打包成DLL，以在不依赖于boost的情况下独立编译运行

本节书摘来自异步社区《正则表达式经典实例（第2版）》一书中的第1章，第1.1节，作者： 【美】Jan Goyvaerts , Steven Levithan著，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 第 1 章　正则表达式简介 在...

工作需要用到C++中的正则表达式，所以就研究了以上三种正则。 一、三种正则的比较 1. C regex /* write by xingming * time:2012年10月19日15:51:53 * for: test regex * */ #include <regex.h&...

正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”，这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。 正则引擎主要可以分为两大类：一...

在C语言中利用PCRE实现正则表达式1. PCRE简介2. 正则表达式定义3. PCRE正则表达式的定义4. PCRE的函数简介5. 使用PCRE在C语言中实现正则表达式的解析6. PCRE函数在C语言中的使用小例子 1. PCRE简介 PCRE(Perl ...

正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”，这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。 正则引擎主要可以分为两大类：一...

 正则表达式的历史比C语言更来的久远，但其正式被纳入到编程语言标准中应该是在后C++时代，如JAVA、PHP、Perl等等都有各自的一套正则标准，虽然实现的形式是多样化的，但是他们解决的根本问题无非是“模式匹配”。

3种抓取其中数据的方法。首先是正则表达式，然后是流行的BeautifulSoup模块，最后是强大的...即使你使用过其他编程语言的正则表达式，我依然推荐你一步一步温习一下Python中正则表达式的写法。由于每章中都可能构...

本章介绍了正则表达式在grep、sed、awk中的用法，学习要能够举一反三，请读者根据regex(3)自己总结正则表达式在C语言中的用法，写一些简单的程序，例如验证用户输入的IP地址或email地址格式是否正确。 C语言处理...

PCRE，全称是Perl ...PCRE是免费开源的库，它是由C语言实现的，这里是它的官方主页：http://www.pcre.org/，感兴趣的朋友可以在这里了解更多的内容。 要得到PCRE库，可以从这里下载：http://sourceforge.net/pro

p=5项目：http://code.google.com/p/reec/ 出于C语言标准对正则表达式支持的欠缺，市面上...要么在功能上的不足，远远满足不了实际需求，等等诸多问题使得没有一个可以在嵌入式平台完美运行的正则引擎。REEC是整合了

目录01.引言02.正则的引擎分类介绍2.1 DFA引擎2.2 传统型NFA2.3 ...今天我们就继上一篇正则的基本功进行下一步学习，分为正则的一些细分介绍和在C++中使用正则表达式来完成一些小操作，处理一些常用的字符串。 如果，这

 虽然正则表达式可以有多种不同的形式，但它们都有着共同的特点：模式中的大多数字符都是  匹配字符串中的字符本身，但有些元字符（metacharacter）却有着特定的含义，例如*表示某  种重复，而[...]表示方...

semver-regex, 匹配semver版本的正则表达式 semver正则表达式 匹配 semver 版本的正则表达式安装$ npm install semver-regex用法const semverRegex = require('semver-regex'

MathorCup大学生数学建模挑战赛历届优秀论文集，MathorCup大学生数学建模挑战赛历届优秀论文集，附带数据、代码。

绝对原创，效果非常好，所需种类55种，板子数799

资源说明： 数据集主要包括6类图片：硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明： 1、 安装运行项目所需的python模块，包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型，由于训练的数据量过于庞大，因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别，首先运行predict.py，然后输入需要预测的文件路径，即可得到结果。

参加的是2020年的计算机设计大赛，软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。（20页）

利用遗传算法解决矩形排样问题，具有可视化的界面，输入数据为含有矩形的长和宽的文本文件，输出的结果以可视化的形式显示出来

走进JSP、掌握JSP语法、JSP内置对象、Servlet技术、综合实验（一）——JSP使用Model2实现登录模块、EL表达式语言、JSTL核心标签库、综合实验（二）——结合JSTL与EL技术开发通讯录模块、JSP操作XML、JavaScript脚本语言、综合实验（三）——Ajax实现用户注册模块——可以轻松领会Java Web程序开发的精髓，提高开发技能。 快速提高自己的java web项目开发能力

从0开始，Linux云计算系列课程，包含Linux初级运维、运维、初级架构师、云计算运维及开发..... a:0:{}

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。