实验二.语法设计--基于LL(1)文法的预测分析表法 一.实验目的 通过实验教学,加深学生对所学的关于编译的理论知识的理解,增强学生对所学知识的综合应用能力,并通过实践达到对所学的知识进行验证.通过对基于LL(1)文法的预测分析表法DFA模拟程序实验,使学生掌握确定的自上而下的语法分析的实现技术,及具体实现方法.通过本实验加深对语词法分析程序的功能及实现方法的理解 . 二.实验环境 供Windows系统的PC机,可用C++/C#/Java等编程工具编写 三.实验内容 1.自己定义一个LL(1)文

FIRST集合.FOLLOW集合.SELECT集合以及预测分析表地构造 FIRST集合的简单理解就是推导出的字符串的开头终结符的集合. FOLLOW集合简单的理解就对于非终结符后面接的第一个终结符. 给定一个由终结符和非终结符组成的字符串,FIRST( FIRST( FOLLOW(X)是可直接跟随与X之后的终结符集合.也就是说,如果存在着任一推导包含Xt,则t∈FOLLOW(X).当推导包含XYZt,其中Y和Z都推导出时,也有t∈FOLLOW(X) FIRST.FOLLOW和nullable的迭

 3.2表单的制作 基于下图的需求,我们须要定义例如以下的表单列表:

在考完编译原理之后才弄懂,悲哀啊.不过懂了就好,知识吗,不能局限于考试. 文法: E→TE' E'→+TE'|ε T→FT ' T'→*FT'|ε F→id| (E) 一.首先判断是不是 LL(1)文法 -------------------------------------------------------------------------------------------------------- 文法G的任意两个具有相同左部的产生式 A --> α|β 满足下列条件: 1.如果α和

import hjzgg.first.First; import hjzgg.follow.Follow; import hjzgg.tablenode.TableNode; import hjzgg.treenode.TreeNode; import java.util.ArrayList; import java.util.LinkedHashMap; import java.util.Map; import java.util.Set; import java.util.Stack; im

最近在复习编译原理,考试之前以为自己懂了,眼高手低就没去实践.结果一考试出问题了.... 学习就要脚踏实地,容不得半点模糊.凭着侥幸心理很危险的.以后要引以为戒啊. 特别写出这篇文章 :一来总结一下这几天的收获.二来与君共勉. 一.概念 1.概念解释 1.活前缀:不包含句柄右侧任一符号的规范句型的前缀称为该句型的活前缀.                 例如:Bab是下面那个文法的一个句型,其中b是句柄.                 那么针对这个句型的活前缀有:ε.B.Ba 和Bab    

基于虎书实现LALR(1)分析并生成GLSL编译器前端代码(C#) 为了完美解析GLSL源码,获取其中的信息(都有哪些in/out/uniform等),我决定做个GLSL编译器的前端(以后简称编译器或FrontEndParser). 以前我做过一个CGCompiler,可以自动生成LL(1)文法的编译器代码(C#语言的).于是我从<The OpenGL ® Shading Language>(以下简称"PDF")找到一个GLSL的文法,就开始试图将他改写为LL(1)文法.等

基于UML的毕业设计管理系统的分析与设计 <本段与标题无关,自行略过 最近各种忙,天气不错,导师心情不错:“我们要写一个关于UML的专著”,一句话:“一个完整的系统贯穿整个UML的知识”:我:“--o---k--”.忙里偷闲,先回顾一下吧> 毕业设计是实现本科教学培养目标的重要环节,从选题到答辩一般需要四至六个月的时间,其间工作量很大,尤其需要保留大量的文件,以便于管理者对毕业设计工作进行监督.传统的.人工的方式管理各项事务和文件档案,存在着诸如效率低.准确性差等缺点,对高效.合理地安排毕业设

#include<iostream> #include<fstream> #include<iomanip> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<vector> #include<string> #include<set> #include<queue> #include<stack>

时间序列模型 时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的. 举个栗子:根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化:根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等 RNN 和 LSTM 模型 时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络(recurrent neural n

<实战录>导语 云端卫士<实战录>栏目定期会向粉丝朋友们分享一些在开发运维中的经验和技巧,希望对于关注我们的朋友有所裨益.本期分享人为云端卫士安全SDN工程师宋飞虎,将带来基于openflow协议的抓包分析. 一.什么是openflow协议 OpenFlow起源于斯坦福大学的Clean Slate项目组 ,使用类似于API进程配置网络交换机的协议.OpenFlow的思路很简单,网络设备维护一个FlowTable,并且只通过FlowTable对报文进行处理,FlowTable本身的生

在对短期数据的预测分析中,我们经常用到时间序列中的指数平滑做数据预测,然后根据不同. 下面我们来看下具体的过程 x<-data.frame(rq=seq(as.Date('2016-11-15'),as.Date('2016-11-22'),by='day'), sr=c(300,697,511,1534,1155,1233,1509,1744)) xl<-ts(x$sr) #构建时间序列 plot.ts(xl) 从上图的结果来看,这是一个增长趋势的时间序列. 模型选择上我们可以依据以下标准进

https://mp.weixin.qq.com/s/KPTM02-ICt72_7ZdRZIHBA 苏宁基于Spark Streaming的实时日志分析系统实践 原创: AI+落地实践 AI前线 2018-03-07 前言 目前业界基于 Hadoop 技术栈的底层计算平台越发稳定成熟,计算能力不再成为主要瓶颈. 多样化的数据.复杂的业务分析需求.系统稳定性.数据可靠性, 这些软性要求, 逐渐成为日志分析系统面对的主要问题.2018 年线上线下融合已成大势,苏宁易购提出并践行双线融合模式,提出了智

soar-web 基于小米 soar 的开源 sql 分析与优化的 WEB 图形化工具,支持 soar 配置的添加.修改.复制,多配置切换,配置的导出.导入与导入功能. 环境需求 python3.xFlaskpymysql Python 环境未安装的可参考下面操作: Windows:step 1 去 python 官网下载安装 python3 (已安装可跳过此步骤)setp 2 pip install Flasksetp 3 pip install pymysql Mac:step 1 brew

analyze table tablename compute statistics; analyze index indexname compute statistics; (analyze 不会重建索引) 遇到当前表的查询或其他性能不好时,就可以对相应的表进行一次分析. 1.如果你的表经常由几千万变成几百万,又变成几千万那么需要制定分析计划定期表分析,同时可以一并分析索引,计算索引中数据的分布情况,这样CBO会选择更加准确的执行计划. 2.如果表结构变化了也要做下,也就是经常对表做dml就需

<编译原理>构造 LL(1) 分析表的步骤 - 例题解析 易错点及扩展: 1.求每个产生式的 SELECT 集 2.注意区分是对谁 FIRST 集 FOLLOW 集 3.开始符号的 FOLLOW 集包含 # 4.各集合对对应的对象以及含义 集 对象 含义 FIRST 集 是对产生式右部 右部内部的所有终结符集,可能为 ε FOLLOW 集 是对产生式左部(非终结符) 非终结符后面紧跟的终结符,可能为 #,和该非终结符推导出的右部无关(因为LL(1)文法不包含递归,所以右部不会再有该非终结符,所

<编译原理>LR 分析法与构造 LR(1) 分析表的步骤 - 例题解析 笔记 直接做题是有一些特定步骤,有技巧.但也必须先了解一些基本概念,本篇会通过例题形式解释概念,会容易理解和记忆,以及解决类似问题. 如果只想做题可以直接下拉至习题部分. (一)关于状态 对于产生式 A→aBcD,就可以分解为下面几个不同的识别状态: (1)A→.aBcD (2)A→a.BcD (3)A→aB.cD (4)A→aBc.D (5)A→aBcD. "." 的左部符号表示已被识别出来的那部分句

课程设计项目名称:基于flask的可视化动漫分析网站,如果你在学习Python的过程中,往往因为没有好的教程或者没人指导从而导致自己容易放弃,为此我建了个Python交流.裙 :一久武其而而流一思(数字的谐音)转换下可以找到了,里面有最新Python教程项目可拿,不懂的问题多跟里面的人交流,都会解决哦!接下来我们来做这个项目:一.项目简介1.1 项目博客地址https://blog.csdn.net/moshangs/article/details/1036669961.2 项目完成的功能与特色

前提摘要 在数字经济新时代,金融服务主管正在寻求方法去细分他们的产品和市场,保持与客户的联系,寻找能够推动增长和收入的新市场,并利用可以增加优势和降低风险的新技术. 在拥有了众多可用数据之后,金融机构利用数据科学,尤其是预测分析和机器学习技术,使企业能够根据既定的商业目标做出更好的决策. 准确的预测消费者未来行为可以让信用风险分析师,金融市场分析师和欺诈检测团队更好的制定和部署策略,以防止其商业模型遭到破坏. Altair Knowledge Studio 提供了市场领先的预测分析和机器学习的解

近期老师给我们安排了一个大作业,要求根据情感词典对微博语料进行情感分析.于是在网上狂找资料,看相关书籍,终于搞出了这个任务.现在做做笔记,总结一下本次的任务,同时也给遇到有同样需求的人,提供一点帮助. 1.情感分析含义 情感分析指的是对新闻报道.商品评论.电影影评等文本信息进行观点提取.主题分析.情感挖掘.情感分析常用于对某一篇新闻报道积极消极分析.淘宝商品评论情感打分.股评情感分析.电影评论情感挖掘.情感分析的内容包括:情感的持有者分析.态度持有者分析.态度类型分析(一系列类型如喜欢(like