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LR分析简介 LR分析是应用最广泛的一类分析方法,它是实用的编译器功能中最强的分析器,其特点是: 1,采用最一般的无回溯移进-规约方法. 2,可分析的文法是LL文法的真超集. 3,能够及时发现错误,及时从左扫描输入序列的最大可能. 4,分析表较为复杂,难以手工构造. 实验内容 根据LR分析表action和goto实现LR分析. 实验步骤 输入 序列$\omega$和文法$G$的LR分析表action与goto. 输出 若$\omega \in L(G)$,得到$\omega$的规范规约,否则指出

短网址(Short URL),顾名思义就是在形式上比较短的网址.通常用的是asp或者php转向,在Web 2.0的今天,不得不说,这是一个潮流.目前已经有许多类似服务,借助短网址您可以用简短的网址替代原来冗长的网址,让使用者可以更容易的分享链接. 例如:http://t.cn/SzjPjA 短网址服务,可能很多朋友都已经不再陌生,现在大部分微博.手机邮件提醒等地方已经有很多应用模式了,并占据了一定的市场.估计很多朋友现在也正在使用.         看过新浪的短连接服务,发现后面主要有6个字符串

滤波器在2017年IC前端的笔试中,出现频率十分的高.不论今后是否会涉及,还是要记住一些会比较好.接下来就将从这四个方面来讲解,FIR数字滤波器的工作原理(算法)与verilog实现. ·什么是FIR数字滤波器 ·FIR数字滤波器与IIR数字滤波器的对比 ·从sobel算法.高斯滤波算法着手,讲解FIR滤波器算法 ·FIR数字滤波器的几种verilog代码实现 一.什么是FIR数字滤波器 FIR滤波器的全称是Finite Impulse Respond Filter.中文全称是有限脉冲响应滤波器

余弦相似性 原理:首先我们先把两段文本分词,列出来所有单词,其次我们计算每个词语的词频,最后把词语转换为向量,这样我们就只需要计算两个向量的相似程度.   我们简单表述如下   文本1:我/爱/北京/天安门/ 经过分词求词频得出向量(伪向量)  [1,1,1,1]   文本2:我们/都爱/北京/天安门/ 经过分词求词频得出向量(伪向量)  [1,0,1,2]   我们可以把它们想象成空间中的两条线段,都是从原点([0, 0, ...])出发,指向不同的方向.两条线段之间形成一个夹角,如果夹角为0

Hanming,RS,BCH —— NAND Flash中常用的纠错方式 因为闪存中会有出错的可能,如果没有使用ECC模块,读出的数据和写入的数据会有不匹配的可能,也许一个文件中只有一两个bit不匹配,这也是不能容忍的.相对来说SLC中出错概率比较低,所以使用一个纠错能力不强的Hanming码就可以了,在MLC中Hanming码就显得力不从心了,需要纠错能力更强的RS或者BCH纠错方式了. Hanming码原理算法都不算复杂,网上应该都能找到hdl代码. RS(Reed-Solomon)应用也非

在上一篇数据挖掘入门算法整理中提到,Apriori算法是关联规则算法中使用最为广泛的算法,这次我们就来学习下该算法的基本知识. 一.算法概述 Apriori 算法是一种最有影响力的挖掘布尔关联规则的频繁项集的 算法,它是由Rakesh Agrawal 和RamakrishnanSkrikant 提出的.它使用一种称作逐层搜索的迭代方法,k- 项集用于探索(k+1)- 项集.首先,找出频繁 1- 项集的集合.该集合记作L1.L1 用于找频繁2- 项集的集合 L2,而L2 用于找L2,如此下去,直到

憋了两周终于把开题报告憋出来了,再一次证明自己不适合搞学术,哎--,花了点时间把报告中提到的粒子群算法看了看,看了些资料,用java跑起来. 算法简介 粒子群算法最先由Barnhart博士和Kennedy博士于1995 年提出,是一种源于对鸟群捕食行为的研究而发明的进化计算技术,原理是模仿鸟群寻觅食物的搜索过程,设想鸟群在一定区域搜寻食物,在不知道食物确切位置的情况下,鸟群依靠群体中个体判断距离食物的远近程度来调节飞行方向和飞行速度,最终通过群体的经验和自身记忆的智慧找到食物. 算法原理 算法描

Ribbon 内置的负载均衡规则 在 com.netflix.loadbalancer 包下有一个接口 IRule,它可以根据特定的算法从服务列表中选取一个要访问的服务,默认使用的是「轮询机制」 RoundRobinRule:轮询 RandomRule:随机 RetryRule:先按照 RoundRobinRule 的策略获取服务,如果获取服务失败则在指定时间内会进行重试,获取可用的服务 WeightedResponseTimeRule:对 RoundRobinRule 的扩展,响应速度越快的实

K-means 原理 首先随机选择k个初始点作为质心 1. 对每一个样本点,计算得到距离其最近的质心,将其类别标记为该质心对应的类别 2. 使用归类好的样本点,重新计算K个类别的质心 3. 重复上述过程,直到质心不发生变化 距离计算方法 在K-Means算法中,需要注意的是,对于距离的计算有很多中方法: (1)闵可夫斯基距离( Minkowski ) \[d(x,y) = (\sum_{i=1}^n|x_i-y_i|^p)^{\frac{1}{p}} \] 注意这里p=2时则为常用的欧氏距离.

上回说到用F#来写爬虫,这只是F#学习第一阶段的第一步.最开始,就对第一阶段做了这样的安排: 1.爬虫爬取AV数据 2.数据处理和挖掘 3.数据可视化(使用ECharts) 4.推荐系统 第一步很快就搞完了,整个爬虫下载.解析和格式处理的代码,加起来几百行,爬了两个晚上.最终的数据是20G左右的图片和一份极简的data(大约50M).包含三万多女优信息,八万多AV信息,以及各种分类.出品商.导演什么的. 数据分析有一个很重要的点:不要为了分析而分析.所以,第二步和第三步简单玩下就过了. 重点是第

给出一个列表,进行冒泡排序 原理算法: li = [52, 37, 23, 11, 3, 1, ] print(li) # 每次循环,进行一次排序,列表内数字两两比较,最大的数字排到最末尾 # 一共循环len(li) - 1 次 for i in range(len(li) - 1): if li[i] > li[i + 1]: temp = li[i] li[i] = li[i+1] li[i + 1] = temp print(li) for i in range(len(li) - 2):

概述 信息安全基本概念: RSA算法(Ron Rivest.Adi Shamir.Leonard Adleman,人名组合) RSA RSA公钥加密算法是1977年由罗纳德·李维斯特(Ron Rivest).阿迪·萨莫尔(Adi Shamir)和伦纳德·阿德曼(Leonard Adleman)一起提出的. RSA算法基于一个十分简单的数论事实:将两个大质数相乘十分容易,但是想要对其乘积进行因式分解却极其困难,因此可以将乘积公开作为加密密钥. RSA公开密钥密码体制.所谓的公开密钥密码体制就是使用

一直想自己动手做一个图片轮播的控件,查查网上的资料大多引用已经做好的组件,其原理算法不是很清楚,于是自己用jquery写了一个.先看下效果图: 主要界面实现思路如下: 1.新建一个div宽度为100%,flex布局,主要是为了网页主体内容居中,和留白部分的进一步处理 2.新建div,为网页的内容宽度,设置为1200px 3.图片轮播窗口,宽度,高度为300px,overflow:hidden 4.轮播窗口新建ul>li>img,ul采用position:relative 5.li样式 bord

网上搜索Java实现MD5的资料很多,错误的也很多. 之前编写的一个阿里云直播鉴权原理算法需要用到MD5算法,网上找了几个,都是不行,浪费了时间,现在贴一个,做备用. import java.security.MessageDigest; /** * MD5加密算法 * @param s * @return */ public String MD5(String s) { char hexDigits[] = { '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '

一.Nginx介绍 Nginx (engine x) 是一个高性能的HTTP和反向代理服务,也是一个IMAP/POP3/SMTP服务. Nginx是由伊戈尔·赛索耶夫为俄罗斯访问量第二的Rambler.ru站点(俄文:Рамблер)开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日. Nginx是一款轻量级的Web 服务器/反向代理服务器及电子邮件(IMAP/POP3)代理服务器,并在一个BSD-like 协议下发行. 其特点是占有内存少,并发能力强,事实上nginx的并发能力确实在同

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3007 相关题型连接: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3932 http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem.do?problemId=450 Buried memory Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (

短网址(Short URL),顾名思义就是在形式上比较短的网址.通常用的是asp或者php转向,在Web 2.0的今天,不得不说,这是一个潮流.目前已经有许多类似服务,借助短网址您可以用简短的网址替代原来冗长的网址,让使用者可以更容易的分享链接.例如:http://t.cn/SzjPjA 短网址服务,可能很多朋友都已经不再陌生,现在大部分微博.手机邮件提醒等地方已经有很多应用模式了,并占据了一定的市场.估计很多朋友现在也正在使用. 看过新浪的短连接服务,发现后面主要有6个字符串组成,于是第一个想

电话面试: 第一次面试关注的问题,1)java基础: jvm 内存回收,垃圾回收基本原理,Java并发包的线程池,Java8的新特性.nio 堆排序.conrenthashmap , concurrenthashmap 的size实现, spring的事务 2)数据库基础: 事务隔离级别,数据库连接池,锁性等..MQ如何保证顺序性.spring事务传播性. 数据库垮库一致性 数据库死锁的问题,一个删除昨天一个删除今天的,怎么死锁的. 还有hashmap在并发情况下会出现什么现象? http://

关于支持向量机SVM,这里也只是简单地作个要点梳理,尤其是要注意的是SVM的SMO优化算法.核函数的选择以及参数调整.在此不作过多阐述,单从应用层面来讲,重点在于如何使用libsvm,但对其原理算法要理解. SVM理论推导是有些复杂的,关键是怎么把目标函数在约束条件下,最终转化为一个凸二次优化问题.在这里推荐一个写的比较经典的文章,july的博客里的一篇文章<支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)>,博文链接:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/de