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。
题目 给定一个字符串，验证其是否为数字。 样例 "0" => true " 0.1 " => true "abc" => false "1 a" => false "2e10" => true 思路 看起来很简单，仔细一分析妈的好难。 在网上学习一些大神的思路，使用DFA来解题。 DFA是什么 DFA全称为：Deterministic Finite Automaton,即确定有穷自动机。其特征为：有一个有限状态集合和一些从一个状态通向另一个状态的边，每条边上标记有一个符号，其中一个状态是初态，
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。
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”。
今天的推文没有详细介绍代码，代码的介绍会以视频形式放到B站，欢迎大家关注我的B站 小明的数据分析笔记本 https://space.bilibili.com/355787260 image.png 首先是示例数据的格式 画热图的数据 image.png 用来添加文本的数据 image.png 如果还有其他文本需要添加，可以再准备一份数据 image.png 加载需要用到的R包 library(ggplot2) library(tidyverse) #install.packages("s
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。
在我们生活中的一些场合经常会有一些不该出现的敏感词，我们通常会使用*去屏蔽它，例如：尼玛 -> **，一些骂人的敏感词和一些政治敏感词都不应该出现在一些公共场合中，这个时候我们就需要一定的手段去屏蔽这些敏感词。下面我来介绍一些简单版本的敏感词屏蔽的方法。
DFA（(Deterministic Finite automation)）确定性的有穷状态自动机: 从一个状态输入一个字符集合能到达下一个确定的状态。如图:
这样多了一个垂直线，不好看，我们把误差线的图层放到最下层，就是把代码写到boxplot的前面，然后加一些基本的美化
题记：上周做 BBL 里讲了我们 Tubi TV 内部做 DSL 的一些简单实践，大家反馈不错。有同事建议我给大家先补补 FSM，之后再进阶 CFG，可能会更顺畅些。想想也是。于是我自个花了一两个小时，重温了一些课件。马上要回过了，做 BBL 是三周后的事情了，就没先忙写 slides，写了篇文章。本欲留作他用，考虑再三觉得不合适，干脆在公众号上发出来。这篇文章有些干，看看能有多少阅读（我估计也就 3000+），会掉多少粉。 在谈论一般意义的状态机时，我们先看看有限状态机，Finite State Mach
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
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'
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 。
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前几天在Python交流白银群【空翼】问了一道Pandas数据处理的问题，如下图所示。
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：
目前越来越多的网站、编辑器、编程语言都已支持一种叫“正则表达式”的字符串查找“公式”，有过编程经验的同学都应该了解正则表达式（Regular Expression 简写regex）是什么东西，它是一种字符串匹配的模式（pattern），更像是一种逻辑公式。
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。
目前 CPython 的开发已经迁移到了 Github 上，可以直接去 Github clone 对应的分支。 我们将基于 Python 2.7.13 版本， Linux x86_64 环境进行接下来的工作。 下载好代码以后以
部分数据代码是公开的 下载链接https://zenodo.org/record/4781590#.YSB40Hzivic
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：
*本文原创作者：MyKings，本文属FreeBuf原创奖励计划，未经许可禁止转载 ReDoS(Regular expression Denial of Service) 正则表达式拒绝服务攻击。 开发人员使用了正则表达式来对用户输入的数据进行有效性校验, 当编写校验的正则表达式存在缺陷或者不严谨时, 攻击者可以构造特殊的字符串来大量消耗服务器的系统资源，造成服务器的服务中断或停止。 1 常见术语 先让我们来了解几个概念: 1.1 Regex 正则表达式(Regular Expression, Regex)
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。
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
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！
1.创建一个目录 mkdir -p ~/Downloads/code/docker/docker-python-app 1.进入目录 cd ~/Downloads/code/docker/docker-python-app/ 1.创建一个名称为：Dockerfile的Dockerfile文件 FROM python COPY . /Users/michael/Downloads/code/docker/ CMD ["python", "/Users/michael/Downloads/code/docker
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/_
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
本地文件Giloteaux2016_Article_ReducedDiversityAndAlteredComp.pdf
关于敏感词过滤可以看成是一种文本反垃圾算法，例如 题目：敏感词文本文件 filtered_words.txt，当用户输入敏感词语，则用 星号 * 替换，例如当用户输入「北京是个好城市」，则变成「**是个好城市」 代码：
前段时间，公司的IM SDK想做敏感词过滤，但是后端的小伙伴《比较忙》，在开产品需求会的时候想把敏感词过滤放到前端，让iOS、安卓自己搞，但是前端小伙伴写了一个方法来检测一段文本，耗时【一两秒】钟而且比较耗CPU，这样肯定不行的，最后后端小伙伴妥协了，把敏感词过滤放到后端了。
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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
情况：重复索引与非重复索引的取值返回类型是不一样的。 dfa = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4),index=list('aacdeb'),columns=lis
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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。
非确定性有限自动机 : Nondeterministic Finite Automaton , NFA ;
2 . 引入 推广型的非确定性有限自动机 ( GNFA ) : 首先要构造一个推广的一般型的非确定性有限自动机 , 每次消除一个状态 , 最后只剩下两个状态 , 此时箭头上的正则表达式就是最终的正则表达式 ;
这里用到了n_max参数，是因为数据文件的结尾还有一行数据，这里我不想读入，最方便的办法是直接手动删掉，不想删就指定读取的行数
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
, 上述分别是 NFA 下两个状态读取字符的后继状态取并集 ; 将新状态写到表格中 , 然后分析新状态 ;
从左至右逐个字符地对源程序进行扫描，产生 一个个的单词符号，把作为字符串的源程序改造成为单词符号串的中间程序或者说：逐个读入源程序字符，并按照词法规则分割成一系列单词，再转换成单词串，同时进行词法检查。
完整的编译的5个基本步骤包括lexcical anlysis,parse,sematic,optimize,code generate。课程中并没有使用复杂的编程语言，而是一种用于课堂教学的自发明语言COOL，很明显老师为它写好了编译器程序。
首先，该函数会根据需要丢弃无用的开头空格字符，直到寻找到第一个非空格的字符为止。接下来的转化规则如下：
确定性有限自动机 ( DFA ) 与 非确定性有限自动机 ( NFA ) 之间是相互等价的 ;
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。
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