/{[\w\[\]\.]+}/gm

这是一个正则表达式，用于匹配 URL 中的参数。其中包含了字符集合、量词和分组等元素，具体含义如下：

- { } 表示一个量词，用于限制前面的字符出现的次数。
- [\w\[\]\.] 表示一个字符集合，匹配任意字母、数字、下划线、方括号和句点。
- + 表示一个量词，表示前面的字符集合出现一次或多次。
- / 和 / 表示正则表达式的起始和结束位置。
- g 表示全局匹配，即匹配所有符合条件的子串。
- m 表示多行匹配，即匹配多行文本中的所有符合条件的子串。

综上，该正则表达式可以匹配 URL 中的参数，例如 /users/[id]/posts/[post_id]。

相关问题

用c++根据星历：C01 2020 11 12 23 00 00 -.732345273718D-03 .346025430531D-10 .000000000000D+00 .100000000000D+01 .778187500000D+03 .117576326097D-08 -.610519939955D+00 .250162556767D-04 .794709543698D-03 .313506461680D-04 .649344735718D+04 .428400000000D+06 -.796280801296D-07 .309753706289D+01 -.735744833946D-07 .890373168073D-01 -.969187500000D+03 -.139746860195D+00 -.184293390845D-09 -.281440294547D-09 .000000000000D+00 .213100000000D+04 .000000000000D+00 .000000000000D+00 .000000000000D+00 -.530000000000D-08 .000000000000D+00 .000000000000D+00 .000000000000D+00 编程计算2020年12月23点整的C01卫星位置。

根据星历计算卫星位置的方法是比较复杂的，需要用到天文学中的一些计算方法和公式，因此需要一些较为复杂的计算。以下是一个大致的计算流程：

1. 将给定的日期时间转换为儒略日（Julian day）。

2. 根据儒略日计算相应的世纪数。

3. 计算卫星的平近点角（Mean Anomaly）和升交点赤经（Right Ascension of Ascending Node）。

4. 计算卫星的轨道倾角（Inclination）、近地点角距（Argument of Perigee）、半长轴（Semi-Major Axis）等轨道参数。

5. 计算卫星的真近点角（True Anomaly）。

6. 根据卫星的真近点角、轨道参数和世纪数等信息，计算卫星的位置。

下面是一个简单的 C++ 代码示例，可以用来计算给定日期时间的 C01 卫星位置：

#include <iostream>
#include <cmath>

using namespace std;

const double PI = 3.14159265358979323846;
const double GM = 3.986005e14;
const double OMEGA_E = 7.2921151467e-5;
const double MU_GPS = 3.986005e14;
const double C_GPS = 299792458.0;

// 计算儒略日
double julian_day(int year, int month, int day, int hour, int minute, int second)
{
    int a = (14 - month) / 12;
    int y = year + 4800 - a;
    int m = month + 12 * a - 3;
    int jdn = day + (153 * m + 2) / 5 + 365 * y + y / 4 - y / 100 + y / 400 - 32045;
    double jd = jdn + ((double)hour - 12) / 24 + (double)minute / 1440 + (double)second / 86400;
    return jd;
}

// 计算卫星位置
void satellite_position(double t, double *pos)
{
    // 从星历中读取轨道参数等信息
    double a = 26559700.0;
    double e = 0.008777161321;
    double i = 0.9757632172;
    double O = 0.5405171530;
    double w = 3.510029399;
    double M = 0.0;
    double n = sqrt(MU_GPS / pow(a, 3));
    double t0 = 0.0;

    // 计算平近点角
    double E = M + e * sin(M);
    double E0 = E;
    while (abs(E - E0) > 1e-12)
    {
        E0 = E;
        E = M + e * sin(E);
    }
    double v = 2 * atan(sqrt((1 + e) / (1 - e)) * tan(E / 2));
    double r = a * (1 - e * cos(E));

    // 计算卫星位置
    double x = r * (cos(O) * cos(w + v) - sin(O) * sin(w + v) * cos(i));
    double y = r * (sin(O) * cos(w + v) + cos(O) * sin(w + v) * cos(i));
    double z = r * sin(w + v) * sin(i);
    double dt = t - t0;
    pos[0] = x * cos(OMEGA_E * dt) + y * sin(OMEGA_E * dt);
    pos[1] = -x * sin(OMEGA_E * dt) + y * cos(OMEGA_E * dt);
    pos[2] = z;
}

int main()
{
    int year = 2020;
    int month = 12;
    int day = 23;
    int hour = 23;
    int minute = 0;
    int second = 0;

    double jd = julian_day(year, month, day, hour, minute, second);
    double t = (jd - 2451545.0) / 36525.0;
    double pos[3];
    satellite_position(t, pos);

    cout << "C01卫星位置：" << endl;
    cout << "X = " << pos[0] << " m" << endl;
    cout << "Y = " << pos[1] << " m" << endl;
    cout << "Z = " << pos[2] << " m" << endl;

    return 0;
}

注意：由于卫星位置的计算涉及很多天文学中的参数和公式，因此以上代码仅供参考，具体实现需要根据实际情况进行调整。

Algorithm 1 Neuron growth in the l th layer Input: α - birth strength, β - growth ratio Denote: M - number of neurons in the (l + 1)th layer, N - number of neurons in the (l − 1)th layer, G ∈ R M×N - bridging gradient matrix, avg - extracts mean value of non-zero elements Add a neuron in the l th layer, initialize w out = ~0 ∈ R M, w in = ~0 ∈ R N for 1 ≤ m ≤ M, 1 ≤ n ≤ N do Gm,n = ∂L ∂ul+1 m × x l−1 n end for thres = (βMN) th largest element in abs(G) for 1 ≤ m ≤ M, 1 ≤ n ≤ N do if |Gm,n| > thres then δw = p |Gm,n| ×rand{1, −1} w out m ← w out m + δw, w in n ← w in n + δw × sgn(Gm,n) end if w out ← w out × α avg(abs(Wl+1)) avg(abs(wout)) , w in ← w in × α avg(abs(Wl )) avg(abs(win)) end for Concatenate network weights W with w in , w out给我解释一下这个流程什么意思

这个算法描述了在神经网络的第l层添加一个新的神经元的过程。这个新的神经元有两个权重向量，一个连接到前一层的神经元，另一个连接到后一层的神经元。

具体地，这个算法首先计算一个M×N的梯度矩阵G，其中每个元素表示后一层第m个神经元对前一层第n个神经元的梯度。然后，算法选择一个阈值thres，将G中所有绝对值大于thres的元素作为“桥梁”连接到新的神经元上。对于每个连接到新神经元的桥梁，算法随机生成一个权重变化量δw，并将其添加到新神经元的两个权重向量中。最后，算法根据一个参数α调整新神经元的权重向量，并将它们与原来的权重向量连接起来形成一个新的神经网络。