如何在NFA中选择正确的状态 - 腾讯云开发者社区

理解两者的差异将帮助开发者在跨平台应用中合理选择工具。...SwiftUI 的状态管理SwiftUI 的状态管理主要依靠属性包装器，如 @State、@Binding 和 @EnvironmentObject 来管理不同类型的状态。...以下是一个可以运行的简单 SwiftUI 和 React 示例，展示了如何在两个框架中管理状态。...QA 环节Q1: 如何在 SwiftUI 中进行全局状态管理？...理解它们的异同，可以帮助开发者根据项目需求更合理地选择适合的工具。随着 SwiftUI 和 React 的持续迭代，两者的状态管理机制还会不断进化。

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【学术】如何在神经网络中选择正确的激活函数

在神经网络中，激活函数是必须选择的众多参数之一，以通过神经网络获得最优的成果和性能。在这篇文章中，我将假设你已经理解了神经网络工作的基本原理，并将详细介绍涉及激活的过程。...在前馈过程中，每个神经元取上一层取神经元的总和(乘以它们的连接权值)。...简单地说，你可以使用一系列函数来作为到达神经元的值的线性或非线性阈值(比如n5、n6和n7)。 ? A()是激活函数，通常用来将它的输入压缩为更符合的比例值(取决于你选择的函数)。...ReLU的好处在反向传播中得以体现。...这就是为什么ReLU被用于更复杂的神经网络，如深度卷积网络。ReLU没有层限制。然而，ReLU失去了压缩数值的优势，但是避免了超限或放大问题。换句话说，它不能处理非常大的值，因为它不能压缩它们。

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如何在Vue组件中访问Vuex store中的状态？

在Vue组件中访问Vuex store中的状态，可以通过计算属性 (computed properties) 或者直接通过$store.state来实现。...下面是两种常见的方法： 1：使用计算属性 (computed properties)：在Vue组件中，定义一个计算属性来获取Vuex store中的状态。计算属性会根据状态的变化自动更新。...2：直接使用 $store.state：在Vue组件中，通过this.$store.state来访问Vuex store中的状态。...$store.state.count来访问并更新Vuex store中的count状态。...直接修改Vuex store中的状态可能会导致状态不可追踪和调试，因此推荐使用mutations或actions来更新状态，保持状态的一致性和可预测性。

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如何在 Git 中重置、恢复，返回到以前的状态

在本文中，我们将带你了解如何去重置、恢复和完全回到以前的状态，做到这些只需要几个简单而优雅的 Git 命令。重置我们从 Git 的 reset 命令开始。...如果我们在链中的每个提交中向文件添加一行，一种方法是使用 reset 使那个提交返回到仅有两行的那个版本，如：git reset HEAD~1。...： $ cat Line 1 Line 2 image.png 恢复或重置如何选择？...为什么要优先选择 revert 而不是 reset 操作？如果你已经将你的提交链推送到远程仓库（其它人可以已经拉取了你的代码并开始工作），一个 revert 操作是让他们去获得更改的非常友好的方式。...从本质上来说，Git 将一个分支中的每个不同提交尝试“重放”到另一个分支中。

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编译原理：2. 词法分析

这些单词中有一些（如标识符和文字常数）有语义值与之相连，因此，词法分析器还给出了除单词类型之外的附加信息。我们可以用自然语言来描述一种语言的词法单词。...---- 2.4 非确定有限自动机 ---- 非确定有限自动机 (NFA) 是一种需要对从一个状态出发的多条标有相同符号的边进行选择的自动机。...如果存在着任何导致该字符申被接收的可选择路径，那么自动机就必须接收该字符串。因此，自动机必须进行“猜测”，并且必须总是做出正确的猜测。标有 \epsilon 的边可以不使用输入中的字符。...下面给出一个由四个正则表达式转换成的 NFA：我们用一个字符串 "in" 来模拟，计算所有的状态 1 开始，替代猜测应采用哪个 \epsilon 转换，此时 NFA 可能选择 {1, 4, 9,...的状态，接下来，设由 NFA 状态 s_i,s_k,s_l 组成的集合 d=\set{s_i,s_k,s_l} 中，从 d 中的状态出发，并吃进输入符号 c，将到达 NFA 的一个新的状态集合，称这个集合为

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如何在 MSBuild 中正确使用 % 来引用每一个项（Item）中的元数据

MSBuild 中写在中的每一项是一个 Item，Item 除了可以使用 Include/Update/Remove 来增删之外，还可以定义其他的元数据（Metadata）...使用 % 可以引用 Item 的元数据，本文将介绍如何正确使用 % 来引用每一个项中的元数据。...为了简单说明 % 的用法，我将已收集到的所有的元数据和它的本体一起输出到一个文件中。这样，后续的编译过程可以直接使用这个文件来获得所有的项和你希望关心它的所有元数据。...：定义一个文件路径，这个路径即将用来存放所有 Content 项和它的元数据；定义一个工具路径，我们即将运行这个路径下的命令行程序来执行自定义的编译；收集所有的 Content 项，然后把所有项中的...编译过程中操作文件和文件夹（检查存在/创建文件夹/读写文件/移动文件/复制文件/删除文件夹） - walterlv 关于项元数据的其他信息一些已知的元数据： MSBuild Well-known Item

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编译原理从入门到放弃

0型文法是这几个文法中限制最少的一个。如： Aa->b,A->aBa 算是0型文法，而ab-A，a->A 则不算0型文法。...A.a^*bb^* B.aa^*bb^* C.aa^*b^* D.a^*b^* 解题思路：可以直接代入值进行筛选答案，也可直接判断，因为n>=1，所以至少有一个b，a可以没有，所以正确答案选择A 四、有限自动机...（1）的状态；状态集T2中的成员有（2）；状态集T3等于（3）。...{Z} B.{6} C.{4,5,Z} D.{} 解题思路：表格中对应的I0表示I通过输入0得到的值，I1为I通过输入1得到的值，观察NFA可以得出正确答案为： A；D；D 最后根据状态集画出...（NFA）的状态转换图如下图所示，该NFA等价的正规式是____。

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正则引擎设计与实现——基于子集构造法

在前面的词法分析中, 我们将词素(后称终结符) 分为了两类: 匹配字符控制字符更进一步归纳: 匹配字符控制字符控制前面的字符(也可以是括号里的一个嵌套的表达式)重复多少次,如 *、?...语法分析的实现有两种选择——基于 parser generater 代码生成, 或手写递归下降, 基于 LR 的 Parser 分析能力会更强(如支持左递归文法), 而手写递归下降则更便于控制....AST TO NFA 的基本过程 NFA 由状态(NStates) 和转换(NTrans) 构成, AST 转 NFA 的过程, 其实就是做两件事, 一是确定 NFA 的状态有哪些, 二是确定状态间的转换...,更具体一点的表述: "当前状态后面可以跟随什么?" 编译原理中,把一个状态可以跟随的符号集合, 称为 Follow 集....构建 NFA 的过程, 第一步是确定状态, 不难发现, AST 的叶子节点都对应一个 NFA 状态; 第二步是确定状态的转换, 即求出每个状态(叶子节点)的输入什么符号可到达的后继状态, 也即是 Follow

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如何在 SCSS 中实现复杂的嵌套选择器并确保代码的可维护性？

在 SCSS 中实现复杂的嵌套选择器时，可以遵循以下几个原则以确保代码的可维护性：限制嵌套层级：避免层级过深的嵌套，最好不要超过三级。...过多的嵌套会增加代码的复杂性和选择器的特异性，降低代码的可读性和维护性。使用父元素选择器：尽量使用父元素选择器 & 来限定样式的作用范围，避免使用全局选择器或依赖于特定的 HTML 结构。...利用 SCSS 的特性：SCSS 提供了许多方便的特性，如变量、函数、混合器等，可以帮助简化和优化代码。...例如，可以使用变量来存储复杂选择器的重复部分，使用函数来计算样式值，使用混合器来组合多个选择器等。...综上所述，通过限制嵌套层级、使用父元素选择器、提取共用样式、使用 BEM 命名规范和利用 SCSS 的特性，可以在 SCSS 中实现复杂的嵌套选择器并确保代码的可维护性。

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神级程序员告诉你，如何在这全民Python时代中，正确快速的学习Python

版本选择编程重在编程思想的理解和经验积累，语法其实只是表达方式而已，Python 2 和Python3 思想是相通的，关键是多练，常使用，不要纠结Python2 还是Python3 。...入门相关刚接触Python，总会有些迷茫，该怎样去选择方向、制定学习路线，这里有一些经验分享给刚学的朋友。...Web开发使用Python进行开发的程序员也会遇到一些困惑，这里整理有关使用Python 进行Web开发的一些问题，包含了性能、适用范围、开发效率、框架选择和使用、运维相关等内容。...豆瓣与Python不得不说的秘密豆瓣选择Python，其实是公司和语言的风格很相似的缘故吧。我们做事喜欢优雅，清晰，高效，这正好也是Python希望的。...豆瓣app的API后端是使用PythonWeb完成的。用户产品绝大多数使用定制版的 http://quixote.ca/。选择它有一些历史原因。那时没有更好的框架。

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自己动手写编译器:汤普森构造法

这里我们需要引入一种数据结构叫”转换图“，每一种正则表达式都能转换成对应的”转换图”,这个数据结构跟图论中的有向图很像，在概念上它由一系列的”点”,和“有向边”组成，点对应状态，边对应状态之间的转换。...相比于前者，NFA多了一种边叫ε,从一个状态节点可以发出多条这样的边,这种边表示不用输入任何字符就可以抵达给定状态，例如正则表达式any|d NFA比DFA更加灵活，但是也正是因为如此，它比较难以在计算机中进行应用...，在后面内容中，我们将看到如何将正则表达式先用NFA表达，然后再将其转换为DFA。...：对于表达式a|b，我们可以构造状态机如下：从这里我们可以看到，无论多么复杂的表达式，我们都可以通过这两种方法构造出其对应的NFA，对于表达式a*,它对应的NFA如下：这里需要注意的是...,我们只要去掉上边状态机底部的ε边即可。对于表达式a?，我们只要在上图NFA中去掉状态1和2之间那条ε边即可。下一节我们看看如何在代码上实现汤普森构造法，进而实现一个正则表达式识别引擎。

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正则引擎的几种分类

少数广泛被使用的工具如mawk使用了POSIX NFA引擎（NFA的一种变种）。以高效著称的工具采用了更为高效的DFA引擎。...传统的NFA引擎 NFA引擎中使用的非确定有限状态机(Nondeterministic finite automation)是一种由要匹配的表达式驱动的算法。...如果正则表达式需要作出选择（例如使用替代词或可选的量词），它将选择其中之一，并记住其他选择以及在文本中进行选择的位置。...如果在之后的处理中，匹配失败，并且还有其他可选的路径，则引擎将回溯做之前作出选择的位置，并尝试其他的选择。如果没有其他可用的替代方案，则匹配失败，引擎前进到下一个字符并从头开始匹配正则表达式。...这消除了传统NFA引擎中不能保证最长最左匹配的问题。以弗里德尔（Friedl）的书中的这个有趣的例子为例：用one(self)?(selfsufficient)?

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自己动手写编译器:创建由 C 语言编译而成的语法解析器

在上一章节，我们完成了由 c 语言设计的输入系统，本节我们看看如何在前一节的基础上完成一个由 c 语言设计并编译出来的词法解析器。...整个解析器的基本设计思路是： 1，由我们上一节设计的输入系统将字符串从文件中读入。 2，由我们前面 GoLex 程序设计生成的状态机代码负责读入步骤 1 读入的字符串进行识别。...，我们将文件中的所有代码拷贝到 CLex 的 main.c 文件中。...接下来我们需要一段驱动输入系统读入数据，然后调用生成的状态机代码进行字符串识别的”胶水“代码，其名为 yylex,依然在 main.c 中，输入 yylex 函数对应的代码如下： int yylex()...c 语言代码能正确的识别给定文件里的字符串为浮点数，同时他打印出了状态机在识别每个字符时的状态跳转，由此基本断定，我们 c 语言代码的设计基本正确，下一节我们的目的是将当前”手动“的阶段全部用程序来替代

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正则表达式与优化

Final Automata 非确定有限状态自动机从正则表达式入手，不断读入字符，尝试是否匹配当前正则，不匹配则吐出字符重新尝试 2.2.1 NFA自动机的回溯用 NFA 自动机实现的比较复杂的正则表达式...NFA 自动机作为正则表达式引擎，由于 NFA 自动机在匹配过程中存在大量的分支和回溯，假设 NFA 的状态数为 s，则该匹配算法的时间复杂度为 O（ns）。...NFA自动机的优势是支持更多功能。如捕获group、环视、占有优先量词等高级功能。 3. 匹配模式 3.1 贪婪模式（Greedy）在数量匹配中，如果单独使用 +、 ?...NFA 自动机首先选择最小的匹配范围匹配解析对于如下实例： // 待匹配字符串 text = "abbc"; // 正则表达式 regex = "ab{1,3}?...4.2.1 分支选择优化比较常用的选择项放在前面，使它们可以较快地被匹配到尝试提取共用模式。

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【计算理论】计算理论总结 ( 非确定性有限自动机 NFA 转为确定性有限自动机 DFA ) ★★

其输出时唯一的 ; 非确定性有限自动机的定义包含确定性有限自动机的定义中 ; NFA 的后继状态可以是 0 个 , 1 个或多个 , DFA 每个状态只能有 1 个后继状态 ;..., 因此其后继状态是 \rm \{ 2, 3 \} , 情况三 : 计算出现新状态后 , 新状态的后继状态 , 一般也是一个集合 , 当计算 \rm \{ 1, 3 \} 的后续状态时 , 会分别计算集合中的两个状态分别读取...3 的后继状态, 然后取并集 ; ③ 空集 : 在推演计算时 , 有可能会出现空集 , 如 \rm \{ 3 \} 状态读取 \rm b 字符的后继状态没有 , 就是空集 ; 3....接受状态 : 如果最终的 DFA 的新状态集合中 , 包含 NFA 的接受状态 , 那么该新状态就是接受状态 ; 4....后继状态有 \rm \varepsilon 无条件跳转 : 如果读取字符后跳转的后继状态有 \rm \varepsilon 无条件跳转 , 则该后继状态会是两个状态的集合 , 如 : \rm

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从0到1打造正则表达式执行引擎(一) 正则表达式转NFA

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。文章目录前置知识有限状态机状态机下的正则表达式串联匹配并联匹配 (正则表达式中的 |) 重复匹配(正则表达式中的 ?...听起来晦涩难懂，我用大白话描述一遍，状态机其实就是用图把状态和状态之间的关系描述出来，状态机中的一个状态可以在某些给定条件下变成另外一种状态。举个很简单的例子你就懂了。...并联匹配 (正则表达式中的 |) 正则表达式中的**|** 标识二选一都可以，比如A|B A能匹配 B也能匹配，那么A|B就可以表示为下面这样的状态图。...重复0-1次重复1次以上重复0次以上 {n,m} 重复n到m次我来分别画下这4种方式如何在状态机里表示。重复0-1次？...\d \s……) 正则表达式中还支持很多某类的字符，比如**.表示任意非换行符，\d标识数字，[]**可以指定字符集…… ，其实这些都和图的形态无关，只是某调特殊的边而已，自己实现的时候可以选择具体的实现方式

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【计算理论】非确定性有限自动机 ( NFA ) 转换成确定性有限自动机 ( DFA )

有限个字符集 , 长度有限的字符串 ; ③ 转移函数 ( 指令集 ) : 称为转移函数 ; 基于当前的自动机的某个状态 , 将字符集输入到自动机中 , 该自动机转换成一个或多个状态 ,...确定性有限自动机的定义中 ; NFA 的后继状态可以是 0 00 个 , 1 11 个或多个 , DFA 每个状态只能有 1 11 个后继状态 ; 确定性有限自动机 ( DFA ) 就是特殊的...( DFA ) 示例正确的图片 : 图片下图绘制错误 , 暂时作废 , 看第一张图片 ; 图片上图绘制错误 , 暂时作废 , 看第一张图片 ; 字符集 : 将上述非确定性有限自动机 (...消除不确定性 : 下面的表格就是将非确定性有限自动机 ( NFA ) 转为确定性有限自动机 ( DFA ) 的结果 , 将状态集合当做一个新的状态 , 新状态由之前的 NFA 中的不同状态组合而来...定义接收状态 : 原来的非确定性有限自动机 ( NFA ) 中 1 是接受状态 , 在新的确定性有限自动机 ( DFA ) 中 , 只要状态集合中包含 1 , 那么该状态集合就是接受状态 , 因此这里

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看懂编译原理：词法语法语义分析阶段原理

java文件生成代码的）词法分析原理：DFA/NFA 状态机词法分析fsa 分为确定的有限状态机和非确定有限状态机DFA确定有限状态NFA非确定有限状态（非确定可以理解为二义性输入：一个字符有多个状态符合...）词法分析过程中dfa可以有一个确定的状态转换，而nfa则有多个可能的状态进行转换（NFA一个状态匹配失败会尝试其他可能得状态）NFA/DFA的优缺点：NFA 状态数量少但是遍历过程可能会出现很多次回溯...现在来说空间已经足够了，所以说DFA 可能效率更高NFA转换-》DFAnfa是可以转换为dfa的，就是分析所有路径然后生成新的状态达到和nfa表达式一样的效果，状态可能会翻倍因此占用内存会多各有利弊语法分析阶段...，最后生成的ast就是：+2 ×3 5ast从下到上运行就能得出正确结构（使用上下文文法结构可以表达更复杂的文法规则，比如递归调用。...（也叫回溯）注意：文法结构只表达对应的构成规则，对于如何用算法实现文法结构规则是算法的事情（如出现左递归说明左文法节点结构中第一个条件就是再次判断是否符合该文法父节点，如此循环。）

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编译原理：第三章词法分析

一个含有m个状态和n个输入的NFA可以描述成一张状态转换图，这张图含有m个状态节点，每个节点可以射出若干条箭弧与别的节点相连，每条弧用 \sum^* 中的一个串作为标记，整个图至少含有一个初态节点和若干个终态节点...3.3.3 NFA确定为DFA的原因使用NFA判定某个输入符号串的时候，可能出现不确定的情况：不知道下面选择哪个状态。如果选择不好，该输入符号串可能不能到达终止状态。...的a弧转换，定义为一状态集J记为：J=move(I,a) J是可从I中的某一状态结点出发经过一条 a 弧而到达的状态结点的全体。...化简后的DFA： image-20210924113724664.png 四、正规式和有穷自动机的等价性（掌握重点） 4.1 从NFA M构造正规式 r 第一步：在M中引进新的初态结点X和终态结点...3.直到所构造的FA中每条弧上都标记为单输入符号为止 4.用子集法将NFA确定化，用划分法将DFA最小化 4.2.3 举例已知正规式试给出能识别的确定有限自动机NFA image-20210926143432896

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DFA和NFA

DFA对于文本串里的每一个字符只需扫描一次，比较快，但特性较少；NFA要翻来覆去吃字符、吐字符，速度慢，但是特性丰富，所以反而应用广泛，当今主要的正则表达式引擎，如Perl、Ruby、Python的re...由此可知，要让NFA正确工作，应该使用 /perlman|perl/ 模式。通过以上例子，可以理解为什么NFA是最左子式匹配，而DFA是最长左子式匹配。...这种意义上的正则表达式可以表达正则语言，精确的是可被有限状态自动机接受的语言类。但是在简洁性上有重要区别。某类正则语言只能用大小指数增长的自动机来描述，而要求的正则表达式的长度只线性的增长。...正则表达式对应于乔姆斯基层级的类型-3文法。在另一方面，在正则表达式和不导致这种大小上的爆炸的非确定有限状态自动机(NFA)之间有简单的映射；为此 NFA 经常被用作正则表达式的替代表示。...我们还要在这种形式化中研究表达力。如下面例子所展示的，不同的正则表达式可以表达同样的语言: 这种形式化中存在着冗余。

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SwiftUI 与前端框架（如 React）中的状态管理对比

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