已编译好的微软Greta 2.6.4 正则表达式库。 里面有5个文件（4个h,1个lib） 下载来直接放到要使用正则的项目里就行了。 #include #include "regexpr2.h" using namespace std; using namespace regex; #pragma comment(lib, "Greta.lib") int main(void) { match_results results; char str[256]="混淆的字符串287217977@qq.com混淆的字符串"; rpattern pat("\\w+([-+.]\\w+)*@\\w+([-.]\\w+)*\\.\\w+([-.]\\w+)*"); match_results::backref_type br = pat.match(str, results); if (br.matched) { cout << "分离出的邮箱: "<< br << endl; } return 0; } 注意如果MFC项目链接遇到问题的，改为MFC静态链接

在VC++开发环境中，正则表达式是一种强大的文本处理工具，它允许程序员通过模式匹配来查找、替换或解析字符串。本示例“VC使用正则表达式Demo”旨在展示如何在Visual C++项目中集成和使用正则表达式功能。在实际应用中，正则表达式常用于验证输入数据（如电子邮件地址、电话号码格式）、搜索和替换文本以及从大量文本中提取特定信息。 正则表达式的基本概念包括： 1. **字符类**：用方括号`[]`定义一个字符类，表示匹配其中任意一个字符。例如，`[abc]`匹配'a'、'b'或'c'。 2. **量词**：用来指定前面的字符或字符类出现的次数。`*`表示零次或多次，`+`表示一次或多次，`?`表示零次或一次，`{n}`表示精确匹配n次，`{n,}`表示至少n次，`{n,m}`表示n到m次。 3. **转义字符**：`\`用于转义特殊字符，例如`\.`匹配实际的点号，`\d`匹配数字（等同于`[0-9]`），`\s`匹配空白字符，`\w`匹配字母、数字或下划线（等同于`[a-zA-Z0-9_]`）。 4. **预定义字符类**：除了`\d`、`\s`和`\w`外，还有`\D`（非数字）、`\S`（非空白字符）和`\W`（非字母、数字或下划线）。 5. **分组与引用**：使用圆括号`( )`进行分组，可以捕获和引用子匹配。例如，`(ab)+`匹配一个或多个连续的"ab"。 6. **选择符**：`|`表示或操作，例如`cat|dog`匹配"cat"或"dog"。 7. **断言**：`^`表示行首，`$`表示行尾，`\b`表示单词边界，`\B`表示非单词边界。 在VC++中，可以使用Boost库或者标准库``来实现正则表达式。Boost库是一个广泛使用的C++库，提供了`boost::regex`类。而C++11引入了标准库``，提供了`std::regex`和相关的函数，如`std::regex_match`、`std::regex_search`和`std::regex_replace`。 以下是使用``库的一个简单示例： ```cpp #include #include #include int main() { std::string str = "Hello, World!"; std::regex pattern("World"); // 创建一个正则表达式对象 if (std::regex_search(str, pattern)) { // 搜索匹配 std::cout << "Match found!" << std::endl; } else { std::cout << "No match." << std::endl; } return 0; } ``` 在这个例子中，我们创建了一个正则表达式`pattern`，然后在字符串`str`中搜索是否包含该模式。如果找到匹配项，程序将输出“Match found!”。 在“RegularDemo”这个项目中，你可以期待看到类似的代码，展示了如何在VC++项目中编译、执行正则表达式，以及如何处理匹配结果。可能包括对用户输入的验证、从文本文件中提取特定信息等功能。通过深入学习和实践这些示例，你将能更熟练地掌握正则表达式在VC++中的应用，从而提升你的编程能力。

正则表达式库在编程中扮演着至关重要的角色，特别是在文本处理、数据验证和搜索替换等任务中。这里我们关注的是一个专为Visual C++ 6.0优化的已编译正则表达式库，源自Boost库的一个版本——boost_1_35_0。Boost是一个广泛使用的C++库集合，提供了许多高级编程工具，其中包括对正则表达式的强大支持。 Boost.Regex是Boost库的一部分，它提供了一个符合ISO/IEC TR 19768（也称为C++ TR1）和C++11标准的正则表达式实现。这个库不仅在功能上非常全面，而且在性能上也有卓越表现。它支持基本的正则表达式语法，如字符类、量词、分组、引用、预查等，同时还包含了一些高级特性，如命名捕获组、平衡组和位置匹配。 在VC6.0这样的较旧版本的编译器上使用Boost.Regex可能面临兼容性问题，因为这些编译器可能不完全支持C++11或TR1标准。不过，Boost库设计时考虑了向后兼容性，所以即使在VC6.0这样的环境下，开发者也能利用其提供的预编译库来快速集成正则表达式功能。 压缩包"boost_1_35_Rex_lib"可能包含以下内容： 1. 库文件：编译好的动态链接库（.dll）和静态链接库（.lib），供你在VC6.0项目中链接使用。 2. 头文件：包含了正则表达式的接口定义，例如`#include `，开发者可以在这个头文件中找到所有关于正则表达式的类和函数声明。 3. 可能还有文档或示例代码，帮助用户理解和使用库中的功能。 使用Boost.Regex库的基本步骤如下： 1. 将库文件（.lib）添加到你的项目链接器设置中。 2. 在源代码中包含所需的头文件，例如`#include `。 3. 使用`boost::regex`类创建正则表达式对象，并使用`boost::regex_match`、`boost::regex_search`和`boost::regex_replace`等函数进行匹配、查找和替换操作。 例如，以下代码展示了如何用Boost.Regex进行简单的匹配： ```cpp #include #include #include int main() { std::string input = "Hello, world!"; boost::regex pattern("world"); if (boost::regex_match(input, pattern)) { std::cout << "Match found!" << std::endl; } else { std::cout << "No match." << std::endl; } return 0; } ``` 在实际开发中，Boost.Regex还提供了许多高级功能，如模式修饰符（忽略大小写、多行模式等）、正则表达式对象的构造函数选项、以及自定义匹配算法等。这些特性使得Boost.Regex成为C++程序员处理正则表达式任务的强大工具。 "已编译好的正则表达式库（VC6.0）(boost源码)"为那些仍在使用老版本编译器的开发者提供了一种便捷的方式，使他们能够享受到现代正则表达式库的强大功能，而无需自己解决编译问题。通过这个库，开发者可以高效地实现文本处理任务，提高代码的可读性和维护性。

ICPO：冠豪猪优化算法的全新改进版，强化防御阶段与加速收敛的新方法,ICPO：冠豪猪优化算法的全面改进与加速收敛新方法,一种改进的冠豪猪优化算法（ICPO）|An Improved Crested Porcupine Optimizer 2、改进点 1. 去掉了种群缩减 2. 改进了第一防御阶段 3. 改进了第二防御阶段 4. 改进了第四防御阶段 使用一种全新的方法加速算法收敛 ,ICPO; 优化算法; 改进点; 去除种群缩减; 改进防御阶段; 加速算法收敛。,ICPO: 新增方法加速收敛的冠豪猪优化算法优化改进版

"全新优化的ICPO算法：冠豪猪进化算法改进研究",一种改进的冠豪猪优化算法（ICPO）|An Improved Crested Porcupine Optimizer 2、改进点 1. 去掉了种群缩减 2. 改进了第一防御阶段 3. 改进了第二防御阶段 4. 改进了第四防御阶段 使用一种全新的方法加速算法收敛 ,ICPO; 优化算法; 去种群缩减; 改进防御阶段; 加速收敛。,ICPO: 新增方法加速收敛的冠豪猪优化算法优化改进版 在当代的计算领域中，优化算法扮演着至关重要的角色，尤其是在解决大规模、复杂优化问题时。本研究旨在探讨和改进一种名为冠豪猪优化算法（Crested Porcupine Optimizer, CPO）的新兴优化技术。CPO是一种模仿自然界冠豪猪行为特征的启发式算法，它在设计时借鉴了冠豪猪群体防御机制和移动策略。 在原有CPO算法的基础上，本研究提出了一种全新的改进版本——改进的冠豪猪优化算法（Improved Crested Porcupine Optimizer, ICPO）。ICPO算法的核心改进点包括以下几个方面： 1. 种群缩减策略的去除。在传统优化算法中，种群缩减是为了减少计算资源的消耗，但这种做法往往会牺牲算法的多样性，导致早熟收敛。通过去除种群缩减，ICPO能够保持更高的搜索空间多样性，提高全局搜索能力。 2. 防御阶段的改进。冠豪猪优化算法中的防御阶段模拟了冠豪猪在遭遇威胁时的防御行为，分为多个阶段。本研究对第一、第二和第四防御阶段进行了深入改进，通过对防御策略的调整和优化，提高了算法在面对复杂问题时的适应性和求解能力。 3. 引入全新的加速收敛方法。ICPO算法采用了一种创新机制，通过加快算法的收敛速度，使得在求解过程中能够在更短的时间内找到更优的解。这种加速收敛的方法对算法性能的提升起到了关键作用。 本研究不仅在理论上对算法进行了深入分析和改进，还通过实际问题的测试验证了ICPO算法的有效性。文章详细介绍了ICPO算法的原理、结构及其在不同优化问题中的应用，并通过实验结果展示了其相较于传统CPO算法的显著优势。 ICPO算法的研究不仅对优化算法领域具有重要意义，还为其他学科领域中类似问题的解决提供了新的思路和工具。例如，在工程设计、物流调度、人工智能、机器学习等多个领域中，优化算法都是实现系统性能最大化的核心技术。 ICPO算法通过其独特的改进策略和加速收敛的新方法，在优化算法领域展现了极大的潜力。未来的研究可以进一步探索ICPO算法在更多实际问题中的应用，以及如何与其他算法进行融合，以期达到更好的优化效果。

STM32G431高性能无感FOC驱动系统资料：方波高频注入加滑膜观测器，零速带载启动至中高速平滑过渡，全C语言代码带中文注释，方便移植与开发,STM32G431 HFI SMO FOC无感驱动资料：方波高频注入与滑膜观测器技术实现,stm32g431 HFI SMO FOC方波高频注入加滑膜观测器无感FOC驱动资料，零速带载启动，低速持续注入，实现无感驱动低速运行，堵转有力，中高速转入滑膜观测器，平滑过渡。 包括完整的cubemx配置文件，mdk工程，原理图和开发笔记，代码全C语言，宏定义选项均有中文注释，方便移植到自己的项目中。 ,关键词：STM32G431; HFI; SMO; FOC方波; 高频注入; 滑膜观测器; 无感FOC驱动; 零速带载启动; 低速持续注入; 中高速滑膜观测器; Cubemx配置文件; MDK工程; 原理图; 开发笔记; C语言代码; 宏定义选项注释。,STM32G431无感FOC驱动资料：方波高频注入+滑膜观测器，平滑过渡低速运行

Ebsilon分布式能源系统模型及全套建模过程资料，包括燃气轮机+余热锅炉+汽轮机+溴化锂热泵机组，如图 含有详细建模过程，机组热平衡图，热力特性书，热泵设计参数原理等 ,Ebsilon分布式能源系统模型;建模过程资料;燃气轮机;余热锅炉;汽轮机;溴化锂热泵机组;详细建模过程;热平衡图;热力特性书;热泵设计参数原理。,Ebsilon分布式能源系统模型与完整建模过程资料 分布式能源系统是一种高效利用能源的方式，它通过将发电、供热（冷）和能量储存等多种功能集成在系统内，以提高能源的利用率和降低能源消耗。Ebsilon是一个专业的能源系统模拟软件，常用于设计和优化这些分布式能源系统。本文所涉及的资料，是对Ebsilon在分布式能源系统模型中的具体应用，涵盖了从燃气轮机到溴化锂热泵机组的整个建模过程。 燃气轮机是分布式能源系统中的关键设备之一，它利用燃烧天然气产生的高温高压气体驱动涡轮旋转，并通过发电机转换为电能。在系统中，燃气轮机排出的废热会通过余热锅炉进一步利用，余热锅炉可以将这些废热转换成蒸汽，用于驱动汽轮机发电或供热。汽轮机在发电领域是成熟的技术，通过蒸汽推动涡轮旋转，将热能转化为机械能，再通过发电机转换成电能。 溴化锂热泵机组是另一种在分布式能源系统中常见的设备，它可以利用吸收式制冷原理进行制冷或供热。溴化锂热泵在吸收热能的同时能够释放冷量，因此非常适合用于需要同时满足供冷和供热需求的场合。溴化锂热泵机组的设计参数原理是关键，它涉及到热泵的效率、运行的稳定性和经济性。 本套建模过程资料详细描述了如何利用Ebsilon软件来模拟上述设备组成的分布式能源系统，包括了燃气轮机、余热锅炉、汽轮机和溴化锂热泵机组的模型构建。同时，还包含了热平衡图和热力特性书，热平衡图是分析和设计能源系统时的重要工具，它展示了系统中能量流动和转换的关系。热力特性书则是对系统中各个部件的工作特性进行详细描述，这些信息对于优化能源系统的性能至关重要。 在建模过程中，需要详细分析每个设备的热力学过程和工质的状态变化，根据设备的输入输出特性建立数学模型。通过模拟软件的帮助，可以对整个系统的性能进行预测和优化。例如，可以研究不同操作条件下的系统响应，评估各种设备配置对系统效率的影响，或者进行经济性分析，找出成本和能源消耗之间的最佳平衡点。 Ebsilon软件提供的模拟功能，允许设计师在设备购买或安装之前，对整个系统进行全面的评估。这样可以减少实际操作中可能遇到的问题，提高系统的可靠性，并确保在投入运行后能够达到预期的效率和性能。通过这些详细的建模过程资料，设计人员能够更加深入地理解和掌握分布式能源系统的设计原理和运行特性。 总结而言，本套资料为能源系统设计师提供了一套完整的建模方法和流程，从燃气轮机到溴化锂热泵机组，覆盖了分布式能源系统的关键组件，并详细解释了如何利用Ebsilon软件来优化整个系统的性能。通过这些详细资料的学习，设计师们将能够更好地实现能源的高效利用，满足日益增长的能源需求，同时减少环境影响。

在计算机视觉和图像处理领域，模板匹配是一种基础而关键的技术，它通过在参考图像中搜索与模板图像最为相似的区域来进行目标识别。传统的模板匹配方法主要基于像素值的相似度计算，对于图像的缩放、旋转等变化不够鲁棒。而本项目的目标是通过C++结合OpenCV 4.5库，模拟商业软件Halcon的高级功能，实现一种基于形状的模板匹配算法，该算法不仅能够支持目标图像在尺度和旋转角度上的变化，还能达到亚像素级别的匹配精度。此外，源代码还支持C#语言版本，便于不同开发环境的用户使用。 为了达到这样的技术水平，开发者采用了多种图像处理技术，例如边缘检测、轮廓提取、形状描述符以及特征点匹配等。这些技术的综合运用，提高了模板匹配的准确性，使得算法能够更精确地识别出目标物体的形状和位置，即使在图像中目标物体发生了变形、遮挡或视角改变的情况下。 形状模板匹配是一种高级的图像匹配技术，它通过比较目标图像和模板图像之间的形状特征来进行匹配。与传统的基于像素的模板匹配相比，形状模板匹配具有更强的抗干扰能力，能够处理因物体变形、视角变化等引起的目标图像与模板图像之间的差异。在实现上，形状模板匹配算法通常包括形状特征提取、形状特征描述、形状相似度计算等关键步骤。 形状特征描述是形状模板匹配技术中的核心部分，常见的形状特征描述方法包括傅里叶描述符、不变矩描述符、Zernike矩描述符等。其中，不变矩描述符因其具有旋转不变性、尺度不变性和平移不变性等特性，在模板匹配领域中得到了广泛应用。算法通过提取这些描述符，来表征物体的形状特征，然后通过比较描述符之间的相似度来实现匹配。 在实现亚像素精度方面，通常需要采用更为复杂的插值算法来获取更为精细的匹配结果。例如，可以通过二次插值、三次样条插值等方法来估计最佳匹配位置，从而达到亚像素级别的精确度。这样的高精度匹配对于工业检测、机器人视觉、生物医学图像分析等领域至关重要。 除了技术细节之外，开发者还提供了详尽的文档资料，以帮助用户更好地理解和使用源代码。文档涵盖了算法的设计理念、实现方法以及使用示例，为用户提供了从入门到精通的学习路径。而且，源码开放的特性意味着用户可以自由地对代码进行修改和优化，以满足特定的应用需求。 值得一提的是，项目还支持C#语言，这意味着具有.NET开发背景的开发者也能够轻松地将这种高效的图像处理算法集成到自己的项目中。这对于希望在应用程序中集成先进图像处理功能的开发者来说，无疑是一个巨大的便利。 本项目通过C++和OpenCV实现的基于形状的模板匹配算法，在技术上具有很高的创新性和实用性。它不仅能够处理图像缩放和旋转等复杂变化，还能够实现高精度的匹配，是计算机视觉和图像处理领域中的一项重要成果。

Comsol仿真研究：相场法多晶铁电体介电击穿机制，附源文件、视频及文献解读,Comsol仿真深入解析：相场法多晶铁电体介电击穿机制研究与模拟，附源文件及详细解读,Comsol仿真-相场法多晶铁电体介电击穿模拟 复现参考文献：《Revisiting the Dielectric Breakdown in a Polycrystalline Ferroelectric: A Phase-Field Simulation Study》 全文复现，介电常数随着电场相场变化而变化。 内容包括源文件，讲解视频，还附赠个人对整篇文献的解读，以及对整个仿真模拟的细节讲解，写成了Word。 ,Comsol仿真; 相场法; 多晶铁电体; 介电击穿模拟; 文献复现; 源文件; 讲解视频; 文献解读; 仿真细节讲解。,《相场法模拟多晶铁电体介电击穿过程及细节解读》

爬虫是一种模拟浏览器行为，从互联网上抓取数据的自动化程序。Python是一种非常适合编写爬虫的编程语言，具有丰富的库支持。本手册是一份面向Python爬虫新手的全面指南，涵盖了从基础安装、爬虫原理、网络请求处理、数据提取、反爬虫策略以及数据库操作等关键知识点。 **安装配置篇** - **Anaconda安装及环境变量配置**：Anaconda是一个方便的Python科学计算包管理器，支持多平台。在进行Python开发之前，建议安装Anaconda以管理不同的Python版本和包。环境变量配置是确保系统能够识别Python和相关工具命令的关键步骤。 - **Python虚拟环境设置**：虚拟环境是为不同的项目创建隔离的Python环境，这对于管理项目依赖非常有帮助，避免了不同项目之间的包版本冲突。 - **PyCharm安装与配置**：PyCharm是流行的Python集成开发环境（IDE），支持代码补全、调试等功能。正确安装并配置PyCharm虚拟环境，能够提高开发效率。 - **Linux虚拟机安装问题汇总**：在使用Linux时，可能会遇到安装软件包的问题。了解常见的Linux虚拟机安装问题汇总，有助于解决使用过程中的困扰。 - **数据库安装**：本手册还包括了数据库安装部分，如MongoDB和Redis的安装，以及Python中如何操作这些数据库的相关模块（如Pymongo和Redis模块）。数据库操作是存储爬取数据的重要环节。 **爬虫原理篇** - **爬虫与数据**：介绍爬虫的基本概念，即如何从网页上抓取数据。了解爬虫的工作原理，是编写爬虫前的必要准备。 - **通用爬虫与聚焦爬虫**：通用爬虫抓取目标广泛，而聚焦爬虫针对特定主题或网站进行数据抓取。了解两者的区别有助于确定爬虫项目的范围。 - **HTTP/HTTPS协议**：爬虫需要理解基本的网络协议，以便正确地发送请求和接收响应。本手册详细介绍了这些协议的工作原理。 - **Urllib库与Requests模块**：Urllib是Python标准库中的网络请求库，而Requests是一个第三方库，更加简洁易用。两者都是进行网络请求不可或缺的工具。 **网络请求深入探讨篇** - **Cookie与Session**：了解Web的会话管理机制，对于模拟登录、跟踪用户行为等复杂的网络请求处理是必要的。 - **SSL证书校验**：网络请求中，安全性的考虑是必须的，SSL证书校验能够帮助确保数据传输的安全性。 - **代理设置与异常处理**：为避免IP被封禁，代理的使用是爬虫实践中的重要组成部分。同时，能够处理网络请求中的各种异常，对提升爬虫的健壮性有显著帮助。 **数据提取篇** - **正则表达式提取数据**：正则表达式是处理字符串的强大工具，尤其在从复杂文本中提取特定数据时。 - **XPath提取数据**：XPath是一种在XML和HTML文档中查找信息的语言，配合lxml库，可以高效地进行数据提取。 - **BeautifulSoup4**：BeautifulSoup是一个用于解析HTML和XML文档的库，它通过转换这些文档为复杂的树形结构，简化了数据提取的过程。 **动态HTML处理篇** - **动态HTML与反爬虫技术**：互联网上很多页面是动态加载的，因此需要了解如何使用Selenium或PhantomJS这类工具来模拟浏览器行为，以获取动态内容。同时，了解反爬虫机制对于编写健壮的爬虫代码同样重要。 **Scrapy框架篇** - **Scrapy框架**：Scrapy是Python开发的一个快速、高层次的网页抓取和Web爬虫框架，适合于大规模的爬虫项目。手册介绍了Scrapy的基本使用、安装以及实战项目。 **实战项目与数据库操作篇** - **Scrapy实战项目**：手册提供了实际的Scrapy爬虫项目案例，如爬取腾讯招聘数据、淘宝商品信息，以帮助读者理解如何将所学知识应用于真实世界的问题解决。 - **MySQL和MongoDB数据库**：介绍了如何使用Python进行MySQL和MongoDB数据库的基本操作。这些数据库在存储爬取数据时起着至关重要的作用。 **反爬虫策略篇** - **反爬虫方法**：随着爬虫技术的普及，越来越多的网站开始实施反爬虫策略，如通过User-Agent判断是否为爬虫。了解这些策略有助于编写能够应对各种挑战的爬虫程序。 以上为手册的主要知识点概述。对于初学者来说，通过逐步学习手册中的内容，可以掌握Python爬虫从基础到应用的各项技能。需要注意的是，实际编写爬虫时，还应遵守相关法律法规以及网站的服务条款，确保爬取行为的合法性和道德性。