上周写了<ThinkPhp模板转Flask.Django模板> 一时技痒,自然而然地想搞个大家伙,把整个PHP程序转成Python.不比模板,可以用正则匹配偷懒,这次非写一个Php编译器不可. 上网搜了一下,发现大部分Python to xxx的transpile都是直接基于AST,省略了最重要的Tokenizer,Parser.直接写个Visitor了事.要不然就是基于Antlr之类的生成器,搞一大堆代码,看得令人心烦. 既然大家都不想做这个苦力,我就来试试,手工写一个Php编译器.分Tok…

写完词法部分,又有很多杂事,周末终于有空来实现伟大的语法解析部分了. 撸完代码之后发现,程序太短了,不算上状态机,才186行(含注释),关键代码不到100行.运行调试过后,发现还行.居然可以解析OneThink里面的function.php.这个文件堪称Php程序的集大成者,里面什么妖魔鬼怪都有,调试的时候真是一把辛酸泪.当然我也是不会说的,哈 有鉴于程序太短,所以我准备详细地来说说,以免大家不太明白其中奥妙:) 我们知道,语法解析一般有LL(1),LR(0),SLR(1),LALR(1),LR…

这是sproto系列文章的第三篇,可以参考前面的<为sproto添加python绑定>.<为python-sproto添加map支持>. sproto是云风设计的序列化协议,用于高效的打包解包游戏协议数据.有点类似Google推出的protobuf,但是比protobuf要快.结构上有点类似cap'n Proto,但是没有打算直接使用其作为内存组织结构,因此少了数据对齐的部分.目前使用场景主要是在游戏客户端和服务器端的RPC协议上. sproto比较有趣的一点,是可以自描述,用sp…

前言 接下来就要正式进入手写 Vue2 系列了.这里不会从零开始,会基于 lyn-vue 直接进行升级,所以如果你没有阅读过 手写 Vue 系列 之 Vue1.x,请先从这篇文章开始,按照顺序进行学习. 都知道,Vue1 存在的问题就是在大型应用中 Watcher 太多,如果不清楚其原理请查看 手写 Vue 系列 之 Vue1.x. 所以在 Vue2 中通过引入了 VNode 和 diff 算法来解决该问题.通过降低 Watcher 的粒度,一个组件对应一个 Watcher(渲染 Watcher…

1. 距离计算,不要通过遍历每个样本来计算和指定样本距离,而是通过对于指定样本进行广播(复制)成为一个shape和全局一致后,再进行整体计算,这里的广播 / 复制采用的是tile函数来实现的: 2. numpy的排序函数argsort,这个函数可以默认按照冒泡排序进行排序:对于一维数组,正序排列正常传入数组即可返回np.argsort(x):如果是逆序则是np.argsort(-x):类似的对于二维数组,需要指定一下axis,如果0代表按照列进行排序,axis=1代表按照行进行排序: 3. 对于…

当您学完Python,你学到了什么? 开发网站! 或者, 基础语法要点.函数.面向对象编程.调试.IO编程.进程与线程.正则表达式... 当你学完Python,你可以干什么? 当程序员! 或者, 手写数据结构和算法.手写神经网络项目. 用Python来爬取一些美女照片 OR 笑话段子开心开心. 好了,切入正题,Python从入门到精通,需要多长时间?从精通到找到一份月薪过万的开发工作,需要几个月? 尚学堂继java300集之后又一力作--Python400集,如果你学完这部Python宝典就知道…

本文将参考TensorFlow中文社区官方文档使用mnist数据集训练一个多层卷积神经网络(LeNet5网络),并利用所训练的模型识别自己手写数字. 训练MNIST数据集,并保存训练模型 # Python3 # 使用LeNet5的七层卷积神经网络用于MNIST手写数字识别 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_s…

前言 上一篇文章 手写 Vue2 系列 之 编译器 中完成了从模版字符串到 render 函数的工作.当我们得到 render 函数之后,接下来就该进入到真正的挂载阶段了: 挂载 -> 实例化渲染 Watcher -> 执行 updateComponent 方法 -> 执行 render 函数生成 VNode -> 执行 patch 进行首次渲染 -> 递归遍历 VNode 创建各个节点并处理节点上的普通属性和指令 -> 如果节点是自定义组件则创建组件实例 ->…

实现我们分类数字的网络 好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里 下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说…

通过: 手写数字识别  ----卷积神经网络模型官方案例详解(基于Tensorflow,Python) 手写数字识别  ----Softmax回归模型官方案例详解(基于Tensorflow,Python) 运行程序后得的四个文件,再通过手写的图片判断识别概率 代码: import numpy as np import tensorflow as tf from flask import Flask, jsonify, render_template, request import numpy a…