我们来看看两个概念,EBNF和递归下降文法,以及如何用这两个方法来计算tryC中的表达式。
在这个重学系列的课程中,都会假设大家对 JavaScript、CSS、HTML 有了一定的了解。而这个重学的过程其实是帮助我们在这些过去的知识里面建立一个新的秩序,也就是建立知识体系的过程。在重学 JavaScript 的过程将会带着大家以 JavaScript 的语法为线索,从细到粗的跟大家完整学习一遍 JavaScript 的语言知识
用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程(1)- 目标和前言 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程(2)- 简介和设计 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程(3)- 词法分析 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程(4)- 语法分析1:EBNF和递归下降文法 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程(5)- 语法分析2: tryC的语法分析实现 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程(6)- 语义分析:符号表和变量、函数
在上一篇中,我们实现了对减法的支持,并且介绍了语法图。针对简单的语法进行描述,用语法图描述当然是没问题的。但是针对一些复杂的语法进行描述,如果每个部分都通过语法图来描述就显得有些繁琐了。这篇我们先介绍另一种描述语法的方式,并进一步介绍一些关于语法分析的知识。
正则表达式只能使用终结符(字母表中的字符),因而很容易变得复杂又难懂,实际中,经常使用正则描述,正则描述允许使用非终结符定义表达式,很像EBNF,但是它限制在未完全定义之前,不能使用非终结符,也就是说不允许递归或自嵌套。
jison是一个 JavaScript 编写的解析器生成器,可以用来生成自定义的编程语言解析器。它的令人兴奋的点在于,它允许开发人员使用 JavaScript 语言来定义语法规则,然后将其转换为解析器,从而支持自定义的编程语言。
本文将会从上下文无关文法开始介绍,从使用 BNF 描述语法到理解递归下降分析思想,最后实现一个简单的 html 解析器收尾。本文的亮点是使用 typescript 编写组合子编译器,对于前端开发某些特定领域会有重要意义和价值。同时本文注重实用价值,配合简短 js 代码示例来帮助理解。
作者:pixelcao,腾讯 IEG 后台开发工程师 一、引子 最近的工作需要用表达式做一些参数的配置,然后发现大脑一片空白,在 Google 里试了几个关键词(起初搜了下“符号引擎”,发现根本不是我想要的)之后,明白过来自己应该是需要补一些编译原理的知识了。在掉了两晚上头发之后,决定整理一下自己的知识网络。 要解析的表达式大概长这个样子: avg(teams[*].players.attributes[skill])*rules[latency].maxLatency 正则表达式是个办法,但不是最优
我们将一块语法规则称为 产生式,使用 “Left → Right” 表示任意产生式,用 “Left => Right” 表示产生式的推导过程,比如对于产生式:
新年第一更!之前群友问了一个C语言问题,即int(*(*p)())、int *(*p)()和int *(*p())的区别在哪里。确实,有时C语言的类型声明是很魔性的,看着也很令人头疼。不过如果拆分开来看其实还挺好理解的。
在上一篇我们添加了对乘除法的支持,也介绍了BNF范式,并且针对当前的算术表达式写出了对应的范式,同时根据范式给出相应的代码实现。这篇我们将继续为算数表达式添加对括号的支持。
📷 软考中级(软件设计师)——程序设计语言与语言处理程序基础(3-5分,一般是3分) ---- 目录 软考中级(软件设计师)——程序设计语言与语言处理程序基础(3-5分,一般是3分) 编译与解释(★★★) 编译过程 文法(★★) 文法的分类 有限自动机(★) 后缀表达式(★★★) 传值与传址(★★★★) 多种程序语特点(★★★) ---- 编译与解释(★★★) 编译过程 词法错误:非法字符,关键字或标识符拼写错误 语法错误:语法结构出错,if endif不匹配, 缺分号 语义错误:死循环,零除数,其它
浏览器是指可以显示网页服务器或者文件系统的HTML文件(标准通用标记语言的一个应用)内容,并让用户与这些文件交互的一种软件。
今天,TIOBE 官方最新发布了 8 月的编程语言榜单,一起来看本月榜单中有什么值得关注的发展趋势吧?
我们借助Flex和Bison对给定的表达式进行词法和语法分析,并在语法分析的同时完成相应的计算。
本文主要和大家分享推荐系统中的常用评价指标,包括NDCG,Recall,AUC,GAUC等。
推荐问题是现在互联网最核心的问题之一,从搜索体统到淘宝的用户推荐,一个好的推荐/搜索系统能够有效地提升用户的使用体验,从而更好地提升用户粘性,产生更高的经济效益。
前面已经介绍了编译器的预处理,词法分析,词法分析器的实现,也在其中说到了语法分析的任务和过程。
9月21日,当这一消息在济南的联想科技创新大会上曝光时,这场专属联想DCG的盛会愈发显得星光熠熠。
最近阅读论文的过程中,发现推荐系统中的评价指标真的是五花八门,今天我们就来系统的总结一下,这些指标有的适用于二分类问题,有的适用于对推荐列表topk的评价。
对推荐结果的评估一直都是十分重要的环节,一个推荐算法或者说排序的优劣直接体现在这些评估指标上。具体地,有三种方式,分别是产品数据层面、机器学习算法层面、用户体验层面。
读完分类与回归算法的评估指标之后,你已经知道了机器学习中分类与回归算法的评估指标。在这篇给大家介绍一些机器学习中排序算法相关的评估指标。
PHP作为一种解释型语言,不同于编译型语言编译结果即为当前CPU体系的指令,PHP源代码只有编译成opcode才能够被zend虚拟机直接执行。
2月26日MWC接受采访时,联想集团董事长兼CEO对此次风头正盛的折叠屏手机发表了评价:
1. 报告主题简介 1.介绍 1.1 背景1:为什么需要MANNs 1.2 背景2:模型应用场景 1.3 背景3:预备知识介绍--自动机理论与MANNs 1.4 背景4:预备知识介绍--工作记忆机制 1.5 背景5:小结 2. 推文内容 1. 分类体系 2. 模型介绍 2.1 一般框架 2.2 模型:栈增强的RNN 模型简介 实验一:形式文法语言模型任务 实验二:谓语动词数形式预测的句法依存任务 2.3 模型:神经图灵机 类比:状态机 v.s. RNNs 表达能力 v.s. 学习能力 神经图灵机模型的结构 实验一:序列转换拷贝任务 实验二:更多的神经科学中关于记忆的序列转换任务 2.4 模型:情景记忆 情景记忆简介:与其他MANNs的区别 实现细节 实验一:阅读理解式问答 任务二:逻辑推理 2.5 模型:一个长期记忆的例子 长期记忆简介 神经主题模型 实验结果 3. 总结
『设计模式』中有一个模式可以解释特定的语法规则,它就是解释器模式(Interpreter Pattern)。不同于常见的策略模式或者是工厂模式,解释器模式在.NET或者JDK中并不常见,而且在业务上也很少会去解释特定的语法,所以它并不被广泛使用。一个解释器可大可小,大可以是复杂的编译器,小也可以是一个简单的字符串解析,但本质上它们都是对特定的语法做出合理的解释。 解释器在游戏领域的应用 虽然解释器模式很少使用,但在在游戏开发中,还是很常见的。比如你在战斗时,普通攻击和魔法攻击一定会产生不同的伤害,游戏设计
AUC: Area Under ROC Curve,同目标检测中的 AUC 指标。
1 前言 本文主要介绍SQLite虚拟机VDBE,为了更好地了解SQLite虚拟机,文中也加入了一些Lua虚拟机内容来对比学习,更好地了解不同虚拟机之间的异同。 1.1 预备知识 虚拟机设计需要编译原理相关理论基础,这里先简单温习下编译原理中的一些知识。 1.1.1 文法 (1) LR文法 1965年,D.knuth 首先提出了LR(K)文法及LR(K)分析技术。括号中的K 表示向右查看输入串符号的个数。对于大多数用无二义性上下文无关文法描述的语言都可以用相应的LR 分析器进行识别,而且这种方法还具
这一节将着重说明,怎样定位线上和线下指标之间的差异,对齐线下和线上指标,得到一个大致的关系。优化线下什么指标,对应的能带来线上什么指标的提升。这样可以避免模型上线的风险。因此也是指标的分析也是十分重要的一个问题。
第1步:词法分析将PHP代码转换为有意义的标识Token。该步骤的词法分析器使用Re2c实现的。
“ 本文主要介绍了推荐系统中常用的评价指标,包括评分预测指标,集合推荐指标,排名推荐指标以及多样性和稳定性等。”
Learning to Rank,即排序学习,简称为 L2R,它是构建排序模型的机器学习方法,在信息检索、自然语言处理、数据挖掘等场景中具有重要的作用。其达到的效果是:给定一组文档,对任意查询请求给出反映文档相关性的文档排序。本文简单介绍一下 L2R 的基本算法及评价指标。 背景 随着互联网的快速发展,L2R 技术也越来越受到关注,这是机器学习常见的任务之一。信息检索时,给定一个查询目标,我们需要算出最符合要求的结果并返回,这里面涉及一些特征计算、匹配等算法,对于海量的数据,如果仅靠人工来干预其中的一些参
thrift 使用ply做编译和解析器,ply是编译原理入门比较方便的源码,代码量少,且python文本就是代码,解析方便
【编者按】在信息过剩的互联网时代,推荐系统的地位随着大数据的普及愈发重要。评估一个推荐模型的质量面临很多棘手的问题,我们常用的指标是直接的准确率、召回率,但准确率不一定具有很好的相关性。来自Zygmunt Z的这篇综述文章,把推荐当作是一个排名任务,提供了一种更注重相关性的视角来进行推荐系统的评估,颇具可读性。 如果你挖掘的信息较少,推荐的方法有很多。问题是,选择哪一个模型更合适。在这里,主要的决策因子是推荐质量。你可以通过验证来估计它,而推荐系统的验证可能会很棘手。你需要考虑一些东西,包括任务的制定,可用
令 X 为一个文法符号(一个终结符或非终结符)或 ε ,则集合 First (X) 由终结符组成,此外可能还有 ε ,它的定义如下:
推荐 | 微软SAR近邻协同过滤算法解析(一)前面这篇介绍了整个SAR算法,算法本身比较容易理解。本篇主要对一下里面有趣的小函数。
Intel在其2016年第四季度财报电话中透露,其某款CPU故障影响了公司盈利,该公司第四季度的收入创下了新的记录,同时2016年总收入也创下了594亿美元的记录,但CPU的故障对其数据中心业务收入产
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,提出了智慧零售的大战略,其本质是数据驱动,为消费者提供更好的服务, 苏宁日志分析系统作为数据分析的第一环节,为数据运营打下了坚实基础。 数据分析流程与架构介绍 业务背景 苏宁线上、线下运营人员,对数据分析需求多样化、时效性要求越来越高。目
按要求转载自36Kr 作者 | 宋长乐 当问及接手数据中心业务之后最大的挑战是什么,孙纳颐连续说了三次:执行、执行、执行。 如果要问现今英特尔CEO科再奇身边的大红人是谁,非孙纳颐(Navin Shenoy)莫属。 2016年4月,施浩德选择离开英特尔时,孙纳颐接手CCG客户端计算事业部,一年之后的5月4日,孙纳颐再次扛起大旗,负责DCG数据中心业务,担任总经理职位。 在英特尔内部,能够接连管理CCG和DCG两大事业部的人选寥寥可数,施浩德算一个,现在孙纳颐也加入了这个少数派名单之中。 作为英特尔两大现金
10.23 日,Yarn 团队经过一年多的努力,中间经过了 53 个候选版本,终于发布了 Yarn 4.x 的稳定发行版本。
这听起来很棒:只要完成服务器等产品的购买,用户就可以不再去管其他相关的事情。这些事情涉及了项目招标、合同签署、出货和上架等复杂的流程,在现实中,它通常会长达数月。
五花八门的说法越来越多,但是粗排的意义本质还是由于在工业界中业务链路性能、算力的约束下,漏斗链路设计中的一环,其使命就是在既定资源、性能约束下从全量候选集合中选出一个“优质候选集合”
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目前广泛使用的语法解析框架主要包括ANTLR、JavaCC和Yacc等。在大数据领域中,很多计算引擎都是基于ANTLR进行语法解析,例如 Hive、Spark和Presto等都基于ANTLR进行处理。然而,Calcite使用JavaCC编译器进行语法解析。
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