Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

‹regex› уровень поддержки Unicode от Microsoft?

Как выглядит поддержка std::wregex Unicode для Microsoft Visual C++ 2010?

  1. Поддерживает ли он классы символов Unicode? [:Nd:] и тому подобное.
  2. Поддержка сопоставлений, таких как орграфы? [.ae.] и тому подобное.

Я надеюсь, что реализация Microsoft std::wregex лучше, чем boost относительно Unicode?

Я могу использовать библиотеку ICU. Но для отделения интенсивной терапии требуется файл данных размером 16 МБ! Я надеюсь устранить эту зависимость от Windows.

Примечание: regex неширокая версия поддерживает только символы ASCII! Так что я не возлагаю большие надежды на wregex широкую версию, правильно реализующую UTF-16.

visual-studio-2010 regex unicode c++-standard-library tr1
21.04.2012

  • Вы не только что опубликовали действительно похожий вопрос? 21.04.2012
  • Аналогично, но этот вопрос касается wregex, а не regex. Который, я искренне надеюсь, имеет лучшую поддержку Unicode. Я удалю свой другой вопрос и отвечу на него здесь. 21.04.2012
  • stackoverflow.com/questions/8727795/ 21.04.2012
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..