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。
上面JSON.stringify里面的4指的是代码缩进量，你也可以设置为2或者1等等
作者：link 介绍几种使用javascript实现斐波那契数列的方法。 其中第一种和第二种都是使用递归：(可优化，应该将每一个元素的值缓存起来，而不是每次递归都计算一次)。 //wi
该文介绍了使用JavaScript实现斐波那契数列的几种方法，包括递归、非递归（使用迭代）以及利用黄金比例的方法。递归方法存在性能问题，非递归方法则可以利用黄金比例来优化计算过程。
其中第一种和第二种都是使用递归：(可优化，应该将每一个元素的值缓存起来，而不是每次递归都计算一次)
课程里涉及到的内容讲的还是很清楚的，但个别地方有点脱节，建议课下自己配合经典著作《Compilers-priciples, Techniques and Tools》(也就是大名鼎鼎的龙书）作为补充阅读。
普遍的观点认为，前端就是打好 HTML、CSS、JS 三大基础，深刻理解语义化标签，了解 N 种不同的布局方式，掌握语言的语法、特性、内置 API。再学习一些主流的前端框架，使用社区成熟的脚手架，即可快速搭建一个前端项目。胜任前端工作非常容易。再往深处学习，你会发现前端这个领域，总是有学不完的框架、工具、库，不断有新的轮子出现。技术推陈出新，版本快速迭代，但万变不离其宗。工具致力于流程自动化、规范化，服务于简洁、优雅、高效的编码，将问题高度抽象化、层次化。在如今前端开源界如此火热的现状下，框架的使用者与框架的维护者联系更加紧密，不仅能深入源码来更彻底地认识框架，还能够提出问题，参与讨论，贡献代码，共同解决技术问题，推进前端生态的发展和壮大。而编译原理，作为一门基础理论学科，除了 JS 语言本身的编译器之外，更成为 Babel、ESLint、Stylus、Flow、Pug、YAML、Vue、React、Marked 等开源前端框架的理论基石之一。了解编译原理能够对所接触的框架有更充分的认识。
自顶而下一般采用递归下降方式处理，称为 LL(k)，第一个 L 是指从左到右分析，第二个 L 指从左开始推导，k 是指超前查看的数量，如果实现了回溯功能，k 就是无限大的，所以带有回溯功能的 LL(k) 几乎是最强大的。LL 系列一般分为 LL(0)、LL(1)、LL(k)、LL(∞)。
写在开头 最近的vite比较火，而且发布了2.0版本，vue的作者也是在极力推荐 在之前的文章里面我提到过，vite的缺点在于目前的生态不够webpack成熟，但是只要能弥补这个缺点，便有很大概率能替代目前webpack的大部分市场 全方位对比vite和webpack webpack打包过程 1.识别入口文件 2.通过逐层识别模块依赖。（Commonjs、amd或者es6的import，webpack都会对其进行分析。来获取代码的依赖） 3.webpack做的就是分析代码。转换代码，编译代码，输出代码 4.
全方位对比vite和webpack 一. webpack原理 1. webpack打包过程 1.识别入口文件 2.通过逐层识别模块依赖。（Commonjs、amd或者es6的import，webpack都会对其进行分析。来获取代码的依赖） 3.webpack做的就是分析代码。转换代码，编译代码，输出代码 4.最终形成打包后的代码 2. webpack打包原理 1.先逐级递归识别依赖，构建依赖图谱 2.将代码转化成AST抽象语法树 3.在AST阶段中去处理代码 4.把AST抽象语法树变成浏览器可以识
在之前的文章里面我提到过，vite的缺点在于目前的生态不够webpack成熟，但是只要能弥补这个缺点，便有很大概率能替代目前webpack的大部分市场
# 打包原理比较 打包过程 原理 webpack 识别入口->逐层识别依赖->分析/转换/编译/输出代码->打包后的代码 逐级递归识别依赖，构建依赖图谱->转化AST语法树->处理代码->转换为浏览器可识别的代码 vite - 基于浏览器原生 ES module，利用浏览器解析 imports，服务器端按需编译返回 # 原理图示 vite webpack # vite原理简述 声明 script 标签类型为 module <script type="module" src="/src/main.
背景 由于JavaScript（以下简称JS）语言的特性，前端作用域拆分一直是前端开发中的首要关卡。从简单的全局变量分配，到RequireJS实现的AMD模块方式，browserify/webpack
昊昊是一个前端工程师，最近涉及到工程化领域，想了解一些编译的知识。恰好我比他研究的早一些，所以把我了解的东西给他介绍了一遍，于是就有了下面的对话。
最近开始涉及 JS 的解析和处理工作，所以专门研究了下这块。特别是动态类型的处理以及不同引擎对于平台无关的字节码的设计和处理会有很大的帮助。
前端精读已经写到第 123 篇了，大家已经不必担心它突然停止更新，因为我已养成每周写一篇文章的习惯，而读者也养成了每周看一篇的习惯。所以我想说的其实是一种更有生命力的自媒体运作方式，定期更新。一个定期更新的专栏比一个不不定期更新的专栏更有活力，也更受读者喜爱，因为读者能看到文章之间的联系，跟随作者一起成长。个人学习也是如此，养成定期学习的习惯，比在培训班突击几个月更有用，学会在生活中规律的学习，甚至好过读几年名牌大学。
强化学习的钟摆平衡问题我没有太多的研究。系统中似乎有许多状态，输出（电机速度）应该是一个连续的变量，它不能很好的工作，强化学习得到不同的速度，甚至产生更快、不变、更慢的离散状态。
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在 Vue 开发过程中，我们通常使用.vue文件进行开发，然后上线时打包成一个js最后在页面中加载然后渲染 DOM。
Vue 团队最近发布了 Vue 3.4。这个新的版本采用了新的模板解析器，据称其速度提升了两倍，同时提供了更高效的响应性系统，减少了不必要的组件重渲染。
一个程式进入算法及被看作是一个项，分解成项加表达式的形式，表达式被分解成 表达式加因子的形式，因子是这个算法中的最小单位。
A programming paradigm is a fundamental style of computer programming. There are four main paradigms: imperative, declarative, functional (which is considered a subset of the declarative paradigm) and object-oriented. Declarative programming : is a programming paradigm that expresses the logic of a computation(What do) without describing its control flow(How do). Some well-known examples of declarative domain specific languages (DSLs) include CSS, regular expressions, and a subset of SQL (SELECT queries, for example) Many markup languages such as HTML, MXML, XAML, XSLT… are often declarative. The declarative programming try to blur the distinction between a program as a set of instructions and a program as an assertion about the desired answer. Imperative programming : is a programming paradigm that describes computation in terms of statements that change a program state. The declarative programs can be dually viewed as programming commands or mathematical assertions. Functional programming : is a programming paradigm that treats computation as the evaluation of mathematical functions and avoids state and mutable data. It emphasizes the application of functions, in contrast to the imperative programming style, which emphasizes changes in state. In a pure functional language, such as Haskell, all functions are without side effects, and state changes are only represented as functions that transform the state. ( 出处：维基百科)
用java语言编写的递归下降语法分析器，是一种适合手写语法编译器的方法，且非常简单。递归下降法对语言所用的文法有一些限制，但递归下降是现阶段主流的语法分析方法，因为它可以由开发人员高度控制，在提供错误信息方面也很有优势。就连微软C#官方的编译器也是手写而成的递归下降语法分析器。
上一篇博文我介绍了Windbg使用的线性扫描（linear sweep）反汇编算法。本文我将介绍IDA使用的递归下降（recursive descent）反汇编算法。（转载请指明来源于breaksoftware的csdn博客）
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
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。
递归下降程序一般是针对某一个文法的。而递归下降的预测分析是为每一个非终结符号写一个分析过程，由于文法本身是递归的，所以这些过程也是递归的。 以上是前提。
完整高频题库仓库地址：https://github.com/hzfe/awesome-interview
人工智能，深度学习和机器学习，不论你现在是否能够理解这些概念，你都应该学习。否则三年内，你就会像灭绝的恐龙一样被社会淘汰。 ——马克·库班（NBA小牛队老板，亿万富翁） 6) 输入层/输出层/隐藏层—
当我们尝试使用E -> E + TE \Rightarrow E + T，最终导致无限循环。
大数据文摘作品 编译：王一丁、于乐源、Aileen 本文作者Ryan Daul是Node.js的创始人，应该算是软件工程领域当之无愧的大犇了。他和我们分享了自己在谷歌大脑见习项目一年中的工作，成果，失败和思考。 去年，在通过对TensorFlow的研究得出一点点心得之后，我申请并入选了谷歌大脑举办的的首届见习项目（Google Brain Residency Program）。该项目共邀请了24名在机器学习领域有着不同背景的人士，受邀者将在为期一年的时间里和Google的科学家及工程师们在位于山景城的Goo
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。
总括: 本文介绍了尾调用，尾递归的概念，结合实例解释了什么是尾调用优化，并阐述了尾调用优化如今的现状。
你知道 Vue3.0 Object.difineProperty和vue3.0的proxy的区别吗？
【导读】Yann Lecun在纽约大学开设的2020春季《深度学习》课程，干货满满。在课程网站上出了最新的中文版课程笔记。
前段时间，我们开辟了，「前端框架」的文章系列，首先就介绍了，关于React-Fiber的相关机制。由于文章行文结构所制约下，针对一些边界情况，没有展开介绍。
本文是Nodejs之父Ryan Dahl在Google Brain做了一年深度学习后的心得体会，他在那里的目标是用机器学习将卓别林的老电影自动修改到4K画质。他的新项目成果几何？Nodejs之父的机器学习心得又是什么呢？ 鉴于Ryan Dahl在编程界的地位，小编觉得很有必要再给大家推送一次，更重要的是小编惦记那些错过本文的小伙伴儿~~ 作者 | Ryan Dahl 编译 | AI100 去年，在研究TensorFlow做出一番成果后，我开始申请Google Brain的首届见习项目，最后竟然成功了。受
作者 | Ryan Dahl 去年，在我研究TensorFlow出了一番成果后，我开始申请Google Brain的首届见习项目（Google Brain Residency Program），最后居然成功了。受邀参加该项目的共有24人，每个人都有着不同的机器学习背景。 我们24个人，需要在Google位于山景城的深度学习研究实验室工作一年，每天跟Google的科学家和工程师们一起，共同来做TensorFlow的前沿研究。想想就把我给兴奋坏了。 如今，这个为期一年的项目已经结束了，确实收获满满。我也希望
我呢一直写的是js相关的文章，以至于很多人认为我是一个标准的前端工程师，这也不奇怪，后端的谁会瞎搞js呢？其实呢我是一个地地道道的写java的菜逼，嗯，菜逼，只是公司的要求被迫我写了js，可能是看我java太差了，或者是我长的比较适合写js等等吧，总之导致的结果是我写了很长一段时间的js，今天呢js写的也不少了，所以今天我想写一篇关于java的文章，看看我是不是还和以前一样的菜逼，其实写了那么久的js给我感觉是和java真的很多地方是一样的，两种语言虽然说是不同的，但是其实仔细的体会一下，也没什么特别不同的地方，这里说多说一点，很明显的一个区别可能就是java是强类型语言，js是弱类型语言，但是java是面向对象编程的， js其实也是的，所谓的强类型语言就是说呢他不同的变量必须使用不同的类型来声明，不能像js一样所有的都是var或者是let，当然还有很多大大小小的区别，这里我就不献丑了，毕竟看我的文章的可能还有java的大神，我就不班门弄斧了，今天要说的是java的递归的思想，为什么要说这个呢？其实很简单，就是觉得这个是java一个很有意思的地方，今天我们就看看有意思的在哪里！
我们的系统（一个 ToB 的 Web 单页应用）前端单页应用经过多年的迭代，目前已经累积有大几十万行的业务代码，30+ 路由模块，整体的代码量和复杂度还是比较高的。
ViewModel 监听模型数据的改变和控制视图行为、处理用户交互，简单理解就是一个同步View 和 Model的对象，连接Model和View。
get_token()接受的入参是一个Token结构体指针，函数会分割出记号装入Token结构体并返回。下面是上面两个函数声明和Token结构体的定义：
Java递归算法是一种函数调用自身的算法。在Java中，递归算法可以用于解决许多问题，如树的遍历、排序、搜索等。
导读：2016国际人工智能联合会议（IJCAI2016）于7月9日至7月15日举行，今年会议聚焦于人类意识的人工智能。本文是IJCAI2016接收论文之一，除了论文详解之外，我们另外邀请到哈尔滨工业大学李衍杰副教授进行点评。 深度、卷积、递归模型对人类行为进行识别（可穿戴设备数据） 摘要 普适计算领域中人类活动识别已经开始使用深度学习来取代以前的依靠手工提取分类的分析技术。但是由于这些深度技术都是基于不同的应用层面，从识别手势到区分跑步、爬楼梯等一系列活动，所以很难对这些问题提出一个普遍适用的方案。在本文中
14天阅读挑战赛 努力是为了不平庸~ 算法学习有些时候是枯燥的，这一次，让我们先人一步，趣学算法！欢迎记录下你的那些努力时刻（算法学习知识点/算法题解/遇到的算法bug/等等），在分享的同时加深对于算法的理解，同时吸收他人的奇思妙想，一起见证技术er的成长~
什么是 AST？AST 是 Abstract Syntax Tree 的首字母的缩写，中文名称为：抽象语法树抽象语法树本质上就是一个 JS 对象，以字符串的视角，将 Html 标签 解析为 JS 对象渲染函数（h 函数），既是 AST 的产物，也是 vnode 的起源h('div', { attrs: { className: 'box' } }, [ h('ul', {}, [ h('li', {}, '1'), h('li', {}, '2'), h('l
50%的算法问题都能通过递归来解决,倒不是说递归本身有多厉害,只是说明递归的思想让很多复杂的问题变得简单! 啥? 了解数据结构的人都知道, 树结构本身就是用递归定义的,所以解决树相关的问题会优先考虑递
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