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 DFA 模拟程序实验，使学生掌握词法分析的实现技术，及具体实现方法。通过本实验加深对词法分析程序的功能及实现方法的理解 。
编辑 | 绿萝 对人工智能不断增长的需求推动了对基于物理设备的非常规计算的研究。虽然此类计算设备模仿了大脑启发的模拟信息处理，但学习过程仍然依赖于为数字处理优化的方法，例如反向传播，这不适合物理实现。 在这里，来自日本 NTT 设备技术实验室（NTT Device Technology Labs）和东京大学的研究团队通过扩展一种称为直接反馈对齐（DFA）的受生物学启发的训练算法来展示物理深度学习。与原始算法不同，所提出的方法基于具有替代非线性激活的随机投影。因此，可以在不了解物理系统及其梯度的情况下训练物理
不知道大家执行了多久，在我开发机上使用 Python 3.6+（包括 3.10.x）需要耗费20秒以上，即使 CPU ——Apple M1 Pro 的性能已经相当强悍了。
KMP子字符串查找算法 概述 算法的基本思想是：当出现不匹配时，就能知晓一部分文本的内容，可以利用这些信息避免将指针回退到所有这些已知的字符串之前。 DFA（确定有限状态机）模拟 提前判断如何重新查找，而这种判断只取决于模式本身，所以可以对模式的字符序列做一个确定有限状态机。 DFA的数据结构表示为二维数组dfa[R][M]，其中R为指定字典中的字符集的个数（比如ASCII为256），M为匹配字符串pat的长度，状态的意思是文本中某个位置i匹配pat的程度，0状态为未匹配状态，M状态为终止状态，找到了完整匹
词法的（Lex-i-cal）：与语言的单词或词汇有关，但有别于语言的文法和结构的。
KMP算法是一种字符串匹配算法，由Knuth，Morris和Pratt同时发现（简称KMP算法）。KMP算法的关键是利用匹配失败后的信息，尽量减少模式串与主串的匹配次数以达到快速匹配的目的。比较流行的做法是实现一个next()函数，函数本身包含了模式串的局部匹配信息。由于next函数理解起来不太容易，本文同样是基于空间换时间的做法，但将采用另一种代码实现，希望可以更方便读者理解！
本文对ICLR2019论文《REPRESENTING FORMAL LANGUAGES：A COMPARISON BETWEEN FINITE AUTOMATA AND RECURRENT NEURAL NETWORKS》进行了解读。
DFA在计算机科学和数学领域，特别是在形式语言理论中扮演着重要角色。这一理论起源于20世纪50年代，而DFA作为该理论的一个关键组成部分，用来描述和解析语言模式。
这是我在课程中的一个实验，代码手写并且可运行，是参照一个java版的代码实现的，加上自己的理解和思路把它以python的形式实现。学习别人好的地方，当然也不能照搬别人，不然能够为己用的东西少之又少。通过不同的编程语言把整个思路在理一遍能够加深自己的理解，并且能够得到一样的运行结果，说明自己的理解是对的。最后也附上对应的java版代码，有需求的童鞋可以参考喔！ 欢迎访问我的个人网站www.chlinlearn.cn
IM项目需要对上边传输的消息进行必要的过滤。如果总是对着某人输入f**k就显得不太文明了。
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DFA定义：一个确定的有穷自动机(DFA) M是一个五元组：M= ( K,厶f, S, Z)其中
敏感词、文字过滤是一个网站必不可少的功能，如何设计一个好的、高效的过滤算法是非常有必要的。前段时间我一个朋友（马上毕业，接触编程不久）要我帮他看一个文字过滤的东西，它说检索效率非常慢。我把它程序拿过来一看，整个过程如下：读取敏感词库、如果HashSet集合中，获取页面上传文字，然后进行匹配。我就想这个过程肯定是非常慢的。对于他这个没有接触的人来说我想也只能想到这个，更高级点就是正则表达式。但是非常遗憾，这两种方法都是不可行的。当然，在我意识里没有我也没有认知到那个算法可以解决问题，但是Google知道！
大家有没有做过屏蔽敏感词的需求呢，这个需求一般来说很常见了。比如，系统中有一段话：
正则表达式萌芽于1940年代的神经生理学研究，由著名数学家Stephen Kleene第一个正式描述。具体地说，Kleene归纳了前述的神经生理学研究，在一篇题为《正则集代数》的论文中定义了“正则集”，并在其上定义了一个代数系统，并且引入了一种记号系统来描述正则集，这种记号系统被他称为“正则表达式”。在理论数学的圈子里被研究了几十年之后，1968年，后来发明了UNIX系统的Ken Thompson第一个把正则表达式用于计算机领域，开发了qed和grep两个实用文本处理工具，取得了巨大成功。在此后十几年里，一大批一流计算机科学家和黑客对正则表达式进行了密集的研究和实践。在1980年代早期，UNIX运动的两个中心贝尔实验室和加州大学伯克利分校分别围绕grep工具对正则表达式引擎进行了研究和实现。与之同时，编译器“龙书”的作者Alfred Aho开发了Egrep工具，大大扩展和增强了正则表达式的功能。此后，他又与《C程序设计语言》的作者Brian Kernighan等三人一起发明了流行的awk文本编辑语言。到了1986年，正则表达式迎来了一次飞跃。先是C语言顶级黑客Henry Spencer以源代码形式发布了一个用C语言写成的正则表达式程序库（当时还不叫open source），从而把正则表达式的奥妙带入寻常百姓家，然后是技术怪杰Larry Wall横空出世，发布了Perl语言的第一个版本。自那以后，Perl一直是正则表达式的旗手，可以说，今天正则表达式的标准和地位是由Perl塑造的。Perl 5.x发布以后，正则表达式进入了稳定成熟期，其强大能力已经征服了几乎所有主流语言平台，成为每个专业开发者都必须掌握的基本工具。
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对于LR文法，我们可以自动构造相应的LR分析表。为了构造LR分析表，我们需要定义一个重要概念——文法的规范句型“活前缀”。
DataGrip连接Hive执行DDL操作报错：「FAILED: ParseException line 1:5 cannot recognize input near ‘show‘ ‘indexeson` in ddl statement」 ❝本文首发于「CSDN」 ❞ 封面 写在前面 ❝搭建离线数仓项目中用DataGrip连接Hive，建立ODS业务表在hiveservice2客户端控制台报错 ❞ FAILED: ParseException line 1:5 cannot recognize i
作为正则的使用者也一样，不懂正则引擎原理的情况下，同样可以写出满足需求的正则，但是不知道原理，却很难写出高效且没有隐患的正则。所以对于经常使用正则，或是有兴趣深入学习正则的人，还是有必要了解一下正则引擎的匹配原理的。
经典的AC算法由三部分构成，goto表，fail表和output表，共包含四种具体的算法，分别是计算三张查找表的算法以及AC算法本身。
众所周知，前两天刷爆程序员朋友圈的思否网站无法访问问题被放大了 N 倍。按说，思否的架构师也是非常厉害的大牛，但是在关键词屏蔽功能上偷了懒，也很可能当初就没设计过这个功能，给遗漏了。
正则表达式能匹配3的任意倍数?(注意是任意倍数) ，我曾经也很震惊，但确实可以。我5年多前练习正则表达式，在Regex Golf这个正则表达式测试网站上发现了这个题，当时完全没有任何头绪，于是我在知乎
mRNA作为一种全新的疫苗类型，能够快速大规模生产， 因此成为科学家们攻克的主阵地之一。
现在基本所有的文字编辑软件都会包含正则表达式的功能，但是不同的编辑器所使用的引擎实现原理是不一样的，现在大家用的有三种引擎：
Hutool是一个小而全的Java工具类库，通过静态方法封装，降低相关API的学习成本，提高工作效率，使Java拥有函数式语言般的优雅，让Java语言也可以“甜甜的”。 Hutool中的工具方法来自每个用户的精雕细琢，它涵盖了Java开发底层代码中的方方面面，它既是大型项目开发中解决小问题的利器，也是小型项目中的效率担当； Hutool是项目中“util”包友好的替代，它节省了开发人员对项目中公用类和公用工具方法的封装时间，使开发专注于业务，同时可以最大限度的避免封装不完善带来的bug。
词法分析器的目的是识别高级语言中编写的代码转换为token，也就是识别高级语言中的每个单词token
网络信息中充满大量的字符串，对信息的搜寻至关重要，因此子字符串查找（即字符串匹配）是使用频率非常高的操作：给定一段长度为N的文本和长度为M的模式字符串（N≥M），在文本中找到一个和模式串相匹配的子串。由这个问题可以延伸至统计模式串在文本中出现的次数、找出上下文（和该模式串相符的子字符串周围的文字）等更复杂的问题。
在开发中经常需要编写一些满足业务开发需求的工具类，最近发现一个非常不错的工具包。推荐给大家，这个工具包无论是学习或者开发都非常实用。这个工具包就是Hutool
上一节我们完成了使用NFA来识别字符串的功能。NFA有个问题就是其状态节点太多，使用起来效率不够好。本节我们介绍一种叫“子集构造”的算法，将拥有多个节点的NFA转化为DFA。在上一节我们描述的epsilon闭包操作可以看到，实际上所有由epsilon边连接在一起的节点其实都能看作是一个状态节点，由此我们就能通过epsilon操作将多个节点转化为一个DFA节点，同时epsilon闭包操作所得的节点集合中，每一个节点发出的边都可以看作是新DFA节点发出的边。 我们用上一节完成的NFA状态机来看看具体过程：
项目中的需要,对用户的输入进行敏感词的过滤,使用的是DFT算法,敏感词可以从数据库进行读取和配置. 把代码整理了一下,可以直接使用 完整工程下载地址: https://download.csdn.net/download/a897180673/10278921
这是帅丙真实事件，大家都知道很多公司都是有故障等级这么一说的，这就是敖丙在公司背的P0级故障，敖丙差点因此被解雇，事情经过十分惊心动魄，我的心脏病都差点复发。
基本语法 基本语法_菜鸟教程 用\表示特殊形式或允许使用特殊字符，而不调用其特殊含义 不以任何特殊方式在字符串字面值中以'r'前缀处理反斜杠 所以r'\n'包含'\'和'n'两个字符，而'\n'
DFA (Deterministic Finite Automaton 确定有穷自动机): 常见的只有MySQL，文本主导，不支持反向引用和捕获括号，但快
Hutool是一个小而全的Java工具类库，通过静态方法封装，降低相关API的学习成本，提高工作效率，使Java拥有函数式语言般的优雅，让Java语言也可以“甜甜的”。
从配置获取的配置默认是明文的，有些像数据源这样的配置需要加密的话，需要对配置中心进行加密处理。 下面使用对称性加密来加密配置，需要配置一个密钥，当然也可以使用RSA非对称性加密，但对称加密比较方便也够用了，这里就以对称加密来配置即可。 1、安装JCE JDK下的JCR默认是有长度限制的，需要替换没有长度限制的JCE版本。 http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jce-7-download-432124.html 把下载包里面的两个
在上篇博客从0到1打造正则表达式执行引擎(一)中我们已经构建了一个可用的正则表达式引擎，相关源码见https://github.com/xindoo/regex，但上文中只是用到了NFA，NFA的引擎建图时间复杂度是O(n)，但匹配一个长度为m的字符串时因为涉及到大量的递归和回溯，最坏时间复杂度是O(mn)。与之对比DFA引擎的建图时间复杂度O(n^2)，但匹配时没有回溯，所以匹配复杂度只有O(m)，性能差距还是挺大的。
来源：ryanc.cc/archives/hutool-java-tools-lib
Kunth-Morris-Pratt算法的基本思想是：当出现不匹配时，就能知晓一部分内容（因为匹配失败之前的字符已经和模式相匹配）。可以利用这些信息避免指针回退。令人惊讶的是，KMP算法在匹配失败时，总能将j设置为一个值以使i不回退。 在KMP算法中，不会回退文本指针i，而是用一个数组dfa[][]来记录匹配失败时指针j应该回退多远。对于每一个字符c，在比较了c和pat.charAt(j)后，dfa[c][j]表示的是应该和下一个文本字符比较的模式字符的位置。在匹配时会继续比较下一个字符，因此dfa[pat
近期我在为Lazada卖家中心做一个自助注册的项目，其中的shop name校验规则较为复杂，要求： 1. 英文字母大小写 2. 数字 3. 越南文 4. 一些特殊字符，如“&”，“-”，“_”等 看到这个要求的时候，自然而然地想到了正则表达式。于是就有了下面的表达式（写的比较龊）：
最近小编看到了一款小而全的 Java 工具类库：Hutool，Github 已经接近 14K Star 了，想必一定很优秀，现在推荐给大家，很多轮子不要再造了！
正则可以看做一门 DSL，但它却应用极其广泛，可以轻松解决很多场景下的字符串匹配、筛选问题。同时呢有句老话： “ 如果你有一个问题，用正则表达式解决，那么你现在就有两个问题了。” Some people, when confronted with a problem, think "I know, I'll use regular expressions." Now they have two problems. 今天我们就来聊聊 Java 正则表达式 StackOverflowError 的问题及其一些
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Next主题允许用户使用自定义样式个性化设置自己网站的主题，本文介绍使用自定义样式的方法。 修改主题配置文件 去掉主题配置文件 中custom_file_path字段style值的注释 # Define custom file paths. # Create your custom files in site directory `source/_data` and uncomment needed files below. custom_file_path: #head: source/_
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