编译原理课堂笔记

mooc哈工大编译原理第二讲习题及部分解答

mooc哈工大编译原理第二讲习题及部分解答第四题解析：句子的全体称为语言第五题解析：递归文法定义的语言才是无限集，语言为无限集的文法一定是递归的第六题解析：0型文法：无限制文法（unrestrictedgrammar
烨渔·2022-11-27 10:57

李沐老师-《如何读论文》-课堂笔记

论⽂结构：1.title2.abstract3.introduction4.method5.experiments6.conclusion都是从头读到尾，时间是划不来；适合的⽂章可能就是⼀⼩部分，需要快速找到适合的⽂章，进⾏精读；如何花三遍读⼀篇论⽂？海选第⼀遍：标题、摘要、结论。title是什么，是否跟⾃⼰的研究相关；abs：简单介绍论⽂在做什么；conclusion：结论通常跟摘要是⼀样的，但
Annnn~·2022-11-27 07:18

Romantics三大浪漫（编译原理+操作系统+计算机图形学）

Romantics三大浪漫一、编译原理1.1研究翻译的科学1.2编译器和解释器1.3编译的流程(JIT为例)1.4词法分析器1.5多有限状态机提取Token-实现词法分析器lexer1.6实现流的peek
惊鸿落-Capricorn·2022-11-26 11:13

【菜菜的sklearn课堂笔记】逻辑回归与评分卡-用逻辑回归制作评分卡-重复值和缺失值处理

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili在银行借贷场景中，评分卡是一种以分数形式来衡量一个客户的信用风险大小的手段，它衡量向别人借钱的人（受信人，需要融资的公司）不能如期履行合同中的还本付息责任，并让借钱给别人的人（授信人，银行等金融机构）造成经济损失的可能性。一般来说，评分卡打出的分数越高，客户的信用越好
烧灯续昼2002·2022-11-26 08:33

今日杂记

晚上查作业，因为我要求拍照上传课堂笔记，所以发现有
满架蔷薇·2022-11-25 21:11

深度学习推荐系统笔记（一）架构特征篇

目录推荐基础架构推荐目标工业推荐系统架构深度学习基础理论相关问答实践相关问答特征工程与Embedding推荐系统常用特征Spark特征处理Embedding技术GraphEmbedding技术相关问答本文为极客时间>的课堂笔记
sjz_hahalala479·2022-11-25 17:11

【编译原理】LL（1）预测分析表填写技巧

参考博客：(24条消息)【编译原理】LL1分析表的构造_g14365893的博客-CSDN博客_ll1分析表栗子来源于该博客：
是橘子不是桔子·2022-11-25 17:48

Windows下GCC安装和使用

但是本人不是很懂编译原理，这里仅提供安装步骤。综合网上一系列步骤，以此记录windows下安装gcc的办法。
丸子爱学习！·2022-11-25 15:01

Linux | 编译原理、gcc的命令参数、自动化构建工具 make/Makefile

文章目录编译原理预处理编译汇编链接gcc的常用命令参数make和Makefile的概念make的运行通配符自动化变量伪目标.PHONE:【命令】编译原理在解释makefile前，首先解释一下.c文件变成
·Jormungand·2022-11-25 14:08

【菜菜的sklearn课堂笔记】逻辑回归与评分卡-二元回归与多元回归：重要参数solver & multi_class & class_weight

solver真不会，搁置了，回头会补一下矩阵求导，更深入的内容就以后吧multi_classOvO策略拆分策略OvO基本过程是将每个类别对应数据集单独拆分成一个子数据集，然后令其两两组合，再来进行模型训练。例如，对于四分类数据集，根据标签类别可将其拆分成四个数据集，然后再进行两两组合，总共有6种组合，也就是C42C_{4}^{2}C42种组合。拆分过程如下所示：然后在这6个新和成的数据集上，我们就
烧灯续昼2002·2022-11-25 08:05

1.1 Rust安装

这是一个刚兴起几年的语言，希望深入地进行学习，为什么呢，因为以下这些让人辛酸的理由.....最开始学习的是C++，没学太懂，之后又学了C，这时还完全对计算机语言没什么概念然后又学习了操作系统原理、汇编、编译原理
weixin_34187862·2022-11-24 11:41

JAVA的面向对象编程--------课堂笔记

诚信、创新、开放、合作面向对象主要针对面向过程。面向过程的基本单元是函数。什么是对象：EVERYTHINGISOBJECT（万物皆对象）所有的事物都有两个方面：有什么（属性）：用来描述对象。能够做什么（方法）：告诉外界对象有那些功能。后者以前者为基础。大的对象的属性也可以是一个对象。为什么要使用面向对象：首先，面向对象符合人类看待事物的一般规律。对象的方法的实现细节是屏蔽的，只有对象方法的实现者了
6587845888·2022-11-23 19:44

Lecture13_光线追踪1（Whitted-Style Ray Tracing）_GAMES101 课堂笔记

引入光线追踪目的：因为光栅化不能很好地处理全局效果，例如：软阴影:光栅化需要经过两个过程才能形成软阴影;Glossy反射:既有反射，又有本身材质的粗糙性影响；间接反射:光线在空间中会反射很多次，很难渲染。光栅化速度快，但是质量并不好，表现得是相似的东西；光线追踪很精确，效果很真实，不过速度很慢。（光栅化可以达到实时，但是光线追踪需要离线。）第一部分：光线追踪算法基础一、光线定义：光线沿着直线传播。
慕木子·2022-11-23 09:37

期末考试：编译原理复习高频简答题

1.运行时的DISPLAY表的内容是什么？它的作用是什么？概念：DISPLAY表是嵌套层次显示表。内容：每当进入一个过程后，在建立它的活动记录区的同时建立一张嵌套层次显示表DISPLAY。假定现在进入的过程层次为i，则它的DISPLAY表含有i+1个单元，自顶向下每个单元依次存放着现行层、直接外层、…、直至最外层(主程序，0层)等每层过程的最新活动记录的起始地址。作用：通过DISPLAY表可以访问
国民小跟班·2022-11-23 00:54

期末考试：编译原理复习综合题

1.文法点击学习编译原理（第一讲——语法描述）.2.构造有限自动机点击学习编译原理（第二讲——词法分析）.3.预测分析点击学习编译原理（第三讲——自上而下分析）.4.算符优先分析点击学习编译原理（第四讲
国民小跟班·2022-11-23 00:23

头歌java 实训 答案 代码 java入门

头歌java实训代码答案完事记得给老师点五星→头歌数据库MySQL答案点这里←→头歌编译原理答案点这里←代码在下面，有问题的可以csdn私聊，下面评论都可以！！!谢谢大家的支持。
出色的你csdw·2022-11-22 22:20

编译原理实验-预测分析程序

要求（1）总体要求：1)根据文法手工或程序方式构造预测分析表；2)采用程序方式构造预测分析表时，需计算First()和Follow()集合，有一定难度；3)根据预测分析表，设计并实现预测分析总控程序，完成自上而下的语法分析器。（2）文法的定义（可以选择此文法，也可以自己选择其他文法）（3）给出当输入串为：（i1+i2）*(i3+i4)的分析过程。（输出分析过程中的栈，输入串和利用的产生式等信息）代
wyyoowyy·2022-11-22 21:30

思科防火墙解析(ASA)

♥️作者：小刘在C站♥️每天分享云计算网络运维课堂笔记，一起努力，共赴美好人生！♥️夕阳下，是最美的，绽放。
小刘在C站·2022-11-22 20:38

IPv6通信实验

♥️作者：小刘在C站♥️每天分享云计算网络运维课堂笔记，一起努力，共赴美好人生！♥️夕阳下，是最美的，绽放。
小刘在C站·2022-11-22 20:38

windows常用命令大全

作者介绍：♥️作者：小刘在C站♥️每天分享课堂笔记，一起努力，共赴美好人生！♥️夕阳下，是最美的，绽放。
小刘在C站·2022-11-22 20:08

思科防火墙命令

♥️作者：小刘在C站♥️每天分享云计算网络运维课堂笔记，一起努力，共赴美好人生！♥️夕阳下，是最美的，绽放。
小刘在C站·2022-11-22 20:08

思科防火墙应用NAT

♥️作者：小刘在C站♥️每天分享云计算网络运维课堂笔记，一起努力，共赴美好人生！♥️夕阳下，是最美的，绽放。
小刘在C站·2022-11-22 20:29

HiveSQL源码之语法词法编译文件解析一文详解

曾经在Hive数仓搭建的时候写过部分HiveSQL编译原理：Hive详解以及CentOS下部署Hive和Mysql我们现在主要研究SQLParser语法解析这块内容。
fanstuck·2022-11-22 16:59

5.4 数值分析: 牛顿插值多项式及余项

本文内容为东北大学数值分析国家精品慕课课程的课程讲义,将其整理为OneNote笔记同时添加了本人上课时的课堂笔记,且主页中的思维导图就是根据课件内容整理而来,为了方便大家和自己查看，特将此上传到CSDN
孤柒「一起学计算机」·2022-11-22 16:18

作为计算机专业学生，大学最应该学好的五门课程！你一定要知道

1、计算机组成原理2、计算机操作系统3、计算机编译原理4、数据结构与算法5、计算机网络一、计算机组成原理计算
一起学编程·2022-11-22 14:14

41.朴素贝叶斯Naive Bayes公式推导与理解+求解公园凉鞋问题(借助文氏图)

目录1.相关概念1.1先验概率应用举例1.2条件概率应用举例1.3全概率公式应用举例1.4后验概率应用举例2.课堂笔记3.文氏图1.相关概念1.1先验概率指根据以往的经验和分析得到的概率。
睡觉特早头发特多·2022-11-22 09:24

课堂笔记| 第九章：泛型算法

本节课要点：容器迭代器概念（concept）泛型算法完美转发析取类型特性（traits）一、模仿Python做一个range//range.h#pragmaoncetemplateclassrange{//range类似于generator生成器public:usingvalue_type=value_t;usingreference=value_type&;private://TODO;valu
狂放不羁霸·2022-11-22 09:29

【菜菜的sklearn课堂笔记】逻辑回归与评分卡-梯度下降求解逻辑回归

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili我们以最著名也最常用的梯度下降法为例。现在有一个带两个特征并且没有截距的逻辑回归y(x1,x2)y(x_{1},x_{2})y(x1,x2)，两个特征所对应的参数分别为[θ1,θ2][\theta_{1},\theta_{2}][θ1,θ2]。下面这个华丽的平面就是我
烧灯续昼2002·2022-11-22 09:27

【菜菜的sklearn课堂笔记】逻辑回归与评分卡-步长的进一步理解和max_iter

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili既然参数迭代是靠梯度向量的大小d×步长α梯度向量的大小d\times步长\alpha梯度向量的大小d×步长α来实现的，而J(θ)J(\theta)J(θ)的降低又是靠调节θ\thetaθ来实现的，所以步长可以调节损失函数下降的速率。在损失函数降低的方向上，步长越长，θ
烧灯续昼2002·2022-11-22 08:48

编译原理实验——无符号数的词法分析程序（C++实现）

无符号数的词法分析程序要求：从键盘上输入一串字符（包括字母、数字等），最后以“；”结束，编写程序识别出其中的无符号数。无符号数文法规则可定义如下：→│→.[E]│E→→[+│-]→→{}→0123…9运行结果如图：#includeusingnamespacestd;constintN=100;charch[N];intcnt;voidunsigned_number();intfloat_numbe
To_the_Sun_·2022-11-22 02:33

395【抗疫篇】志存高远 心向阳光——致新竹班第十二封家校信

课堂笔记，是认真听讲的专注；坚持练字，是百炼成钢的决心；活学活用，是思维敏捷的灵活。每天的作业，是及时巩固，是向上攀爬，是遇见更好的自己。凝结着我们的辛勤劳动，闪光着我们的智慧火花，
花儿迎风飞扬·2022-11-21 06:58

编译原理 第三章 词法分析

1、词法分析器的输出结果是单词的种类编码和自身值2、词法分析器不能发现括号不匹配3、不存在语言能被确定的有穷自动机识别但不能用正则表达式表示4、两个有穷自动机等价实质它们的所识别的语言相等5、词法分析器用于识别单词6、正则表达式R1和R2等价是指R1和R2代表同一正则集7、已知文法G[S]:S->A1,A->A1|S0|0，与G等价的正规式是0(1|10)^18、与(a|b)^*(a|b)等价的正
高自期许·2022-11-20 04:30

深度学习-----课堂笔记

第三章神经网络目录第三章神经网络3.1从感知机到神经网络3.2激活函数（activationfunction）3.3多维数组1）.shape2）矩阵乘法3.43层神经网络的实现1）符号确认2）各层间信号传递的实现3.5手写数字识别1）MNIST数据集2）神经网路的推理处理3.1从感知机到神经网络1）简单感知机如图：2）神经网络的例子如图：（中间层有时也称隐藏层）3.2激活函数（activation
梦蔚·2022-11-19 22:50

动手学深度学习--课堂笔记线性回归的简洁实现

通过深度学习框架来实现线性回归模型1.生成数据集#导入包importnumpyasnpimporttorchfromtorch.utilsimportdata#torch.utils.data中含有处理数据的模块fromd2limporttorchasd2l#真实值true_w=torch.tensor([2,-3.4])true_b=4.2features,labels=d2l.syntheti
weixin_46480637·2022-11-19 22:50

动手学深度学习--课堂笔记softmax回归的从零开始实现

softmax回归是logistic回归的一般形式，logistic回归用于二分类，而softmax回归用于多分类,主要估算输入数据归属于每一类的概率，它输出值个数等于标签中的类别数，是单层神经网络，每个输出的计算依赖于所有的输入。即：1.导入包importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train
weixin_46480637·2022-11-19 22:50

动手学深度学习--课堂笔记线性回归的从零开始实现

1.导入所需的包和模块%matplotlibinlineimportrandomimporttorchfromd2limporttorchasd2l%matplotlibinline：内嵌绘图，将matplotlib的图表内嵌到Notebook里面，省略plt.show()2.建立数据集（用有限样本的数据集来恢复模型的参数）使用线性模型参数w=,b=4.2和噪声项ϵ生成数据集及其标签：y=Xw+b
weixin_46480637·2022-11-19 22:49

动手学深度学习--课堂笔记 autograd

梯度与导数：梯度是某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点出沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）方向导数：对于多元函数来说，除了沿坐标轴方向上的导数，在非坐标轴方向上也可以求导数，这些导数就是方向导数。导数用来反映某一函数的变化率，某一特定点的导数就是该点的“瞬间斜率”，即切线斜率。所以，在单变量的实值函数中，梯度可简单理解为只是导数，或者说对于一个线
weixin_46480637·2022-11-19 22:19

Coursera吴恩达课堂笔记 1.2《神经网络与深度学习》-- 神经网络基础之逻辑回归

文章目录1.BinaryClassification2.LogisticRegression3.LogisticRegressionCostFunction4.GradientDescent5.Derivatives6.MoreDerivativeExamples7.Computationgraph8.DerivativeswithaComputationGraph9.LogisticRegres
jianming21·2022-11-19 21:56

动手学深度学习--课堂笔记图片分类数据集

softmax是一个非线性函数，但softmax回归是一个线性模型（linearmodel）:是不是线性的是由决策面是否是线性函数决定的，不是由拟合的数据分布决定的。softmax只是对数据分布做了非线性的处理，但它的决策函数形式还是Xw+b的线性形式。Fashion-MNIST数据集：包含70000张灰度图像，其中包含60,000个示例的训练集和10,000个示例的测试集，每个示例都是一个28x
weixin_46480637·2022-11-19 21:21

【CSAPP:3e 深入理解计算机系统】课堂笔记 Computer Systems from a Programmer’s Perspective

第一章简介「软件」如何由代码得到程序？预处理阶段：将源程序test.c进行预处理成test.i，例如将头文件、宏命令补全等等编译阶段：编译器将文本文件翻译成文本文件test.s包含了一个汇编语言程序汇编阶段：汇编器将汇编语言程序翻译成机器语言指令test.o链接阶段：将函数等单独预编译的目标文件合并到主程序中，得到可执行文件「硬件」计算机如何运行程序？硬件组成总线字（word），字长I/O设备输入
hairful·2022-11-19 11:30

2021计算机保研面试题目（纯干货）

付费的内容包括：1：这里把操作系统16问送给大家，后面还有数据结构（20问）、计算机网络（27问）、操作系统（16问）、计算机组成原理（8问）、以及编译原理（3问）、数据库（9问）、软件工程（9问）、编
也哈哈哈哈·2022-11-19 11:16

计算机保研面试之专业课如何复习？

付费的内容包括：1：这里把操作系统16问送给大家，后面还有数据结构（20问）、计算机网络（27问）、操作系统（16问）、计算机组成原理（8问）、以及编译原理（3问）、数据库（9问）、软件工程（9问）、编
也哈哈哈哈·2022-11-19 11:16

9.1 Python 从数据处理到人工智能(数据分析/数据可视化/文本处理/机器学习)

本文内容为北京理工大学Python慕课课程的课程讲义,将其整理为OneNote笔记同时添加了本人上课时的课堂笔记,且主页中的思维导图就是根据课件内容整理而来,为了方便大家和自己查看，特将此上传到CSDN
孤柒「一起学计算机」·2022-11-19 09:26

【机器学习】吴恩达机器学习课程笔记LESSON1

目录一、前言二、课堂笔记三、总结一、前言为打牢机器学习基础，最近开始看吴恩达老师的视频。听课过程中的笔记、心得、疑惑特在此记录。
Rachel MuZy·2022-11-19 02:13

【菜菜的sklearn课堂笔记】逻辑回归与评分卡-重要参数penalty & C

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili正则化是用来防止模型过拟合的过程，常用的有L1正则化和L2正则化两种选项。这个增加的范式，被称为“正则项”，也被称为"惩罚项"。损失函数改变，基于损失函数的最优化来求解的参数取值必然改变，我们以此来调节模型拟合的程度。其中L1范式表现为参数向量中的每个参数的绝对值之和
烧灯续昼2002·2022-11-16 20:29

【菜菜的sklearn课堂笔记】逻辑回归与评分卡-二元逻辑回归损失函数的数学解释，公式推导与解惑

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili白板推导里有写过程，但是当时理解的不太好，ψ(xi,ω)\psi(x_{i},\omega)ψ(xi,ω)的理解有点问题也就是下面的yθ(xi)y_{\theta}(x_{i})yθ(xi)我们基于极大似然法来推导二元逻辑回归的损失函数，这个推导过程能够帮助我们了解损
烧灯续昼2002·2022-11-16 20:28

【菜菜的sklearn课堂笔记】支持向量机-SVC真实数据案例：预测明天是否会下雨-探索标签和处理异常值

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili在实际工作中，数据预处理往往比建模难得多，耗时多得多，因此合理的数据预处理是非常必要的。考虑到大家渴望学习真实数据上的预处理的需求，以及SVM需要在比较规则的数据集上来表现的特性，我为大家准备了这个Kaggle上下载的，未经过预处理的澳大利亚天气数据集。我们的目标是在
烧灯续昼2002·2022-11-16 20:28

【菜菜的sklearn课堂笔记】逻辑回归与评分卡-名为“回归”的分类器

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili逻辑回归，是一种名为“回归”的线性分类器，其本质是由线性回归变化而来的，线性回归是机器学习中最简单的的回归算法，它的方程是z=θ0+θ1x1+θ2x2+⋯+θnxnz=\theta_{0}+\theta_{1}x_{1}+\theta_{2}x_{2}+\cdots+
烧灯续昼2002·2022-11-16 15:07

编译原理——确定有穷自动机的化简-分割法

文章目录3.4.4确定有穷自动机的化简1.化简的有穷自动机的定义2.分割法3.TheEnd3.4.4确定有穷自动机的化简1.化简的有穷自动机的定义一个没有多余状态并且没有两个状态是等价的有穷自动机。多余状态（无用状态）：从该自动机的开始状态出发，任何输入串也不能到达的那个状态等价状态：两个状态必须同时为可接受状态（终态）或者不可接受状态（非终态）——一致性条件对于所有的输入符号，两个状态接受相同的
han1254·2022-11-16 11:28

【菜菜的sklearn课堂笔记】支持向量机-SVC真实数据案例：预测明天是否会下雨-建模与模型评估以及不同方向的调参

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibilifromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklearn.metricsimportroc_auc_score,roc_curve,recall_scoref
烧灯续昼2002·2022-11-15 16:41
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