Yacc语法 本文讨论yacc语法的格式并描述可用的各种特征和选项 yacc语法结构 yacc语法包括三部分:定义段.规则段和用户子例程段 ...定义段... %% ...规则段... %% ...用户子例程段... 各部分由以两个百分号开头的行分开,尽管某一个部分可以为空,但是前两部分是必须的,第三部分和前面的百分号可以省略. 符号 yacc 语法由符号组成,即语法的"词".符号是一串不以数字开头的字母.数字.句点和下划线.符号error专用于错误恢复,另外,yacc对任何符号都不会…

Lex规范的结构 lex程序由三部分组成:定义段.规则段和用户子例程序段 ...定义段... %% ...规则段... %% ...用户子例程序段... 这些部分由以两个百分号组成的行分隔开.尽管某一部分可以为空,但前两部分是必须的,第三部分和前面的%%行可以忽略. 定义段 定义段包括文字块.定义.内部表声明.起始条件和转换. 以空白开头的行被逐字拷贝到C文件中,通常,这用于包含包围在/*和*/中的注释,一般前面有空白. 规则段 规则段包含模式行和C代码,以空白开始的行或者包围在%{和%}中的内…

http://www.oschina.net/news/80593/deep-learning-frameworks-a-review-before-finishing-2016 TensorFlow 链接:https://www.tensorflow.org/ 对于那些听说过深度学习但还没有太过专门深入的人来说,TensorFlow 是他们最喜欢的深度学习框架,但在这里我要澄清一些事实. 在 TensorFlow 的官网上,它被定义为「一个用于机器智能的开源软件库」,但我觉得应该这么定义:Te…

上次提到Chromium浏览器中base公共通用库中的内存分配器allocator,其中用到了三方库tcmalloc.jemalloc:对于这两个内存分配器,个人建议,对于内存,最好是自己维护内存池:此外在windows下使用可使用其自带的内存分配方式:具体的第三方库可以参阅:http://www.360doc.com/content/13/0915/09/8363527_314549128.shtml:目前我们主要的精力尽可能在Chromium浏览器中base公共通用库的主要内容上,所以不再详…

从Theano到Lasagne:基于Python的深度学习的框架和库 摘要:最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的那样:Inceptionism.在这篇文章中,我们将讨论几个不同的深度学习框架,库以及工具. 深度学习是机器学习和人工智能的一种形式,利用堆积在彼此顶部的神经网络的多个隐藏层来尝试形成对数据更深层次的“理解”. 最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的…

IOS学习:常用第三方库(GDataXMLNode:xml解析库) 解析 XML 通常有两种方式,DOM 和 SAX: DOM解析XML时,读入整个XML文档并构建一个驻留内存的树结构(节点树),通过遍历树结构可以检索任意XML节点,读取它的属性和值.而且通常情况下,可以借助XPath,直接查询XML节点. SAX解析XML,是基于事件通知的模式,一边读取XML文档一边处理,不必等整个文档加载完之后才采取操作,当在读取解析过程中遇到需要处理的对象,会发出通知对其进行处理. 一般在iOS平台下,比…

(十)boost库之多线程 1.创建线程 使用boost库可以方便的创建一个线程,并提供最多支持9个参数的线程函数,相对于void*来说,方便了很多,创建线程主要提供了一下3种方式: 线程库头文件:#include <boost/thread.hpp> a.使用全局函数作为线程执行体 void Func(int nCount) { for (int i = 0; i < nCount; i++) { cout << __FUNCTION__ << i <&l…

在强化学习(十八) 基于模拟的搜索与蒙特卡罗树搜索(MCTS)中,我们讨论了MCTS的原理和在棋类中的基本应用.这里我们在前一节MCTS的基础上,讨论下DeepMind的AlphaGo Zero强化学习原理. 本篇主要参考了AlphaGo Zero的论文, AlphaGo Zero综述和AlphaGo Zero Cheat Sheet. 1. AlphaGo Zero模型基础 AlphaGo Zero不需要学习人类的棋谱,通过自我对弈完成棋力提高.主要使用了两个模型,第一个就是我们上一节介绍MC…

在强化学习(十五) A3C中,我们讨论了使用多线程的方法来解决Actor-Critic难收敛的问题,今天我们不使用多线程,而是使用和DDQN类似的方法:即经验回放和双网络的方法来改进Actor-Critic难收敛的问题,这个算法就是是深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,以下简称DDPG). 本篇主要参考了DDPG的论文和ICML 2016的deep RL tutorial. 1. 从随机策略到确定性策略 从DDPG这个名字看,它是由D(Dee…

在强化学习(十四) Actor-Critic中,我们讨论了Actor-Critic的算法流程,但是由于普通的Actor-Critic算法难以收敛,需要一些其他的优化.而Asynchronous Advantage Actor-critic(以下简称A3C)就是其中比较好的优化算法.本文我们讨论A3C的算法原理和算法流程. 本文主要参考了A3C的论文,以及ICML 2016的deep RL tutorial. 1. A3C的引入 上一篇Actor-Critic算法的代码,其实很难收敛,无论怎么调参…