编译原理实验三一、讨论Oberon-0语言的特点1、保留字与关键字的概念区分保留字只要是用在程序语言的层次架构用途上，比如说IF,THEN,ELSIF，用在程序的循环、分支、判断条件、程序块等组织上，它是程序语言中预定义的，具某些特殊意义规范的单词。
保留字侧重于强调不能被用户作为定义的名字。
关键字是一个只被用在某一部分的程序编程中，关键字在程序语言中同样有特殊的意义特征。
多用于类型定义，如在Oberon中，integer便是用来定义变量类型的关键字。
还有其他的功能如作为程序语言中的某个特定函数的名称，如write，read等（在Oberon中）.不同的语言的关键字和保留字的概念区分是不一样的。
例如在C,JAVA中，if，else，while这些都是关键字的范围，而在Oberon中是保留字的范围。
在C语言风格的程序语言中，是将程序控制块的那些保留字也一并归为关键字的。
（这些关键字不可以作为变量，函数的名称，也就是不可以作为程序员使用的标示符）。
2、Oberon与C、Java的差别a)在每逐个个主要的函数过程procedure中，Oberon有begin和end来标志，而在C和java中一般是用花括号来标志。
b)在定义变量时，Oberon是在分号之后，也就是最后在给出具体是什么类型的，而在C、Java中一般是在变量的前面就给出了类型，只是Oberon会先用var说明这是一个变量。
c)Oberon中的可用到数据结构主要有数组，类似C中的结构体，类型选择比较少。
3二、文法二义性讨论该文法没有二义性。
在其他的语言中出现的二义性类型中，比如表达式的parsingtree（存在两颗或以上的parsingtrees）的二义性，需要用算符优先关系来确定的和if-else的匹配问题导致的二义性问题，都在该文法中的EBNF定义中被消除掉了。
1、对于表达式的二义性处理：simple_expression=["+"|"-"]term{("+"|"-"|"OR")term};term=factor{("*"|"DIV"|"MOD"|"&")factor};从中，可以看出*和DIV、MOD这些一定在+-之前就进行运算了。
通过将表达式的将+-和*DIV、MOD等用不同层次的表达式进行定义，消除了这一二义性。
2、对于if-else匹配出现二义性的处理：

3-2-最优化Spark应用的功能

由于上传限制，分割成3个压缩包了。
(转载)常常看到坛子里的朋友们专研和讨论SAP某一个功能的配置和用法，精神可嘉。
某项具体功能地实现，的确是顾问的基本功，但如果要从SAP业务顾问提升到另一个层次，无论是方案架构师、项目经理，还是管理咨询、业务流程专家（BPX,BusinessProcessExpert），都需要对企业架构、组织功能和业务流程等内容有一个全面而系统地认识和理解。
高度决定视野。
仔细想来，企业之间的竞争，不仅是客户、供应商、资金等外部资源的竞争，企业内部的业务流程竞争才是成败的关键。
每一个成功的企业背后，一定有一套优于竞争对手的业务流程，丰田之道就是一个很好的案例。
因此，个人以为，在实施SAP系统时，应该花更多的精力专注于端到端(End-to-End)业务流程地设计和优化上，尽可地消除业务流程中非增值的活动，而不是简单地用配置和二次开发来满足用户体验或无关大局的功能。
增值与不增值最简单的判断依据就是看客户是否愿意为这一生产活动付钱。
当然这并不是唯一标准，例如QA本身并不产生增值，理论上可以省去，但在实践中还是必不可少的，因为流程的主体——人，毕竟不是精密的机器。
最基本的端到端的业务流程包括：定单到收款(Order-to-Cash)采购到付款(Purchase-to-Pay)计划到制造(Planning-to-Manufacturing)会计到报告(Accounting-to-Reporting)招聘到退休(Recruiting-to-Retiring)也许将来按模块划分的SD、MM、PP、FI/CO顾问将会消失，取而代之的是业务流程专家。
最近，SAP公司在SDN上推出了BPX社区，体现了SAP对业务流程的重视。
SAPSolutionComposer就是一个很好的工具，通过预定义400多个最新的行业、跨行业以及基础构造和服务导图，协助SAP顾问和客户对业务流程有一个共同的认识和描述；
快速定位客户的关键业务需求并与SAP商业套件中的解决方案相对应，清楚地界定项目范围；
即便是对于SAP的初学者或企业管理人员，也可以通过SAPSolutionComposer学习到跨国企业运作中的主要业务流程和了解SAP系统的概览。
（最新版的SAPSolutionComposer12M左右）

数据挖掘算法算法目录18大DM算法包名 目录名 算法名AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法Classification DataMining_ID3 ID3-决策树分类算法Classification DataMining_KNN KNN-k最近邻算法工具类Classification DataMining_NaiveBayes NaiveBayes-朴素贝叶斯算法Clustering DataMining_BIRCH BIRCH-层次聚类算法Clustering DataMining_KMeans KMeans-K均值算法GraphMining DataMining_GSpan GSpan-频繁子图挖掘算法IntegratedMining DataMining_CBA CBA-基于关联规则的分类算法LinkMining DataMining_HITS HITS-链接分析算法LinkMining DataMining_PageRank PageRank-网页重要性/排名算法RoughSets DataMining_RoughSets RoughSets-粗糙集属性约简算法SequentialPatterns DataMining_GSP GSP-序列模式分析算法SequentialPatterns DataMining_PrefixSpan PrefixSpan-序列模式分析算法StatisticalLearning DataMining_EM EM-期望最大化算法StatisticalLearning DataMining_SVM SVM-支持向量机算法其他经典DM算法包名 目录名 算法名Others DataMining_ACO ACO-蚁群算法Others DataMining_BayesNetwork BayesNetwork-贝叶斯网络算法Others DataMining_CABDDCC CABDDCC-基于连通图的分裂聚类算法Others DataMining_Chameleon Chameleon-两阶段合并聚类算法Others DataMining_DBSCAN DBSCAN-基于密度的聚类算法Others DataMining_GA GA-遗传算法Others DataMining_GA_Maze GA_Maze-遗传算法在走迷宫游戏中的应用算法Others DataMining_KDTree KDTree-k维空间关键数据检索算法工具类Others DataMining_MSApriori MSApriori-基于多支持度的Apriori算法Others DataMining_RandomForest RandomForest-随机森林算法Others DataMining_TAN TAN-树型朴素贝叶斯算法Others DataMining_Viterbi Viterbi-维特比算法18大经典DM算法18大数据挖掘的经典算法以及代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的博文链接，希望能够协助大家学。
目前追加了其他的一些经典的DM算法，在others的包中涉及聚类，分类，图算法，搜索算等等，没有具体分类。
C4.5C4.5算法与ID3算法一样，都是数学分类算法，C4.5算法是ID3算法的一个改进。
ID3算法采用信息增益进行决策判断，而C4.5采用的是增益率。
详细介绍链接CARTCART算法的全称是分类回归树算法，他是一个二元分类，采用的是类似于熵的基尼指数作为分类决策，形成决策树后之后还要进行剪枝，我自己在实现整个算法的时候采用的是代价复杂度算法，详细介绍链接KNNK最近邻算法。
给定一些已经训练好的数据，输入一个新的测试数据点，计算包含于此测试数据点的最近的点的分类情况，哪个分类的类型占多数，则此测试点的分类与此相同，所以在这里,有的时候可以复制不同的分类点不同的权重。
近的点的权重大点，远的点自然就小点。
详细介绍链接NaiveBayes朴素贝叶斯算法。
朴素贝叶斯算法是贝叶斯算法里面一种比较简单的分类算法，用到了一个比较重要的贝叶斯定理，用一句简单的话概括就是条件概率的相互转换推导

艾滋病疗法的评价及疗效的预测摘要艾滋病是至今人类仍未征服的疾病，流行发展趋势越来越严峻，攻克艾滋病是人类面临的一大难题。
本文给出了艾滋病患者的临床治疗数据，要考虑预测继续治疗的效果，并评价各种治疗方案优劣，预测即根据已有的数据信息推算将来的数据，评价方案的优劣属于决策类问题。
对问题（1），先分析CD4和HIV的浓度的变化趋势，建立微分方程模型，无法求解析解，用软件matlab求出CD4和HIV的参数表达式，从附件的数据信息中挖掘出具有普遍特征的数据，用回归法求参数的值，因为得到的表达式不是常规的形式，只能回归出HIV表达式的参数，CD4的无法求出。
作数据分布图，发现描出的形状同二次曲线的图形相近，二次曲线的图形特性符合CD4的浓度变化趋势。
于是建立待定系数的二次曲线方程模型，先拟合出多组参数值，再用回归法确定最后的值，得出的二次曲线方程。
根据HIV和CD4的浓度表达式结合可以作出提前终止治疗的预测，终止时间在第30周。
问题（2），预测四种疗法的继续治疗效果。
首先将患者按CD4初始浓度分类，仍引用前面的二次曲线模型，用附件二的数据回归出曲线方程的参数。
回归过程中考虑到是要评价不同的疗法，根据疗法的不同把数据分为四类，回归得出四组参数，相应的表达式就是这种疗法的CD4的浓度变化曲线方程。
比较四种疗法的优劣，采用CD4浓度最大值和取得最大值的时间为评判标准，结合更加细化的分类数据画出的图形，从理论上和直观上都证实了评价的结果：疗法4效果最好，疗法3次之，疗法2再次之，疗法1效果较差；
利用二次曲线模型得出最佳方案停止用药的最佳时间为20周，同时由分类法模型得出在四种不同CD4初始浓度的条件下最佳方案停止用药的最佳时间分别为：24周、16周、16周、24周。
两种模型的结果相接近。
问题（3）要考虑药品价格因素的影响，价格和药效的权重无法确定，通过假设权重参数来定量表示价格和药效的关系。
采用层次分析法构建层次结构模型，用特征向量归一化并求组合权向量，找到疗法功能和价格权重的关系。
根据不同经济状况的国家的价格权重的值不一样，得到不同的疗法评价结果。
总结出如下的结论：不发达国家经济落后，价格权重较大，疗法1的评价值较高，疗法4的评价值较低，适合疗法1，对于发达国家应当推广疗法4。
文章的最后对模型地优缺点进行了评价，并作了推广。
关键词艾滋病疗法评价微分方程二次曲线回归层次分析

马上着手开发iOS应用程序StartDevelopingiOSAppsToday此文档为官方中文文档用于初学者从全体层次上了解iOS开发

树型结构是一类重要的非线性数据结构。
其中以二叉树最为常用，直观看来树是以分支关系定义的层次结构。
二叉树的建立可用递归法来建立。
将二叉树还原成树或森林时可用队列作为两头变量来转换。
树或森林的遍历也可用递归法进行遍历。

题目1：自主访问控制实验；
要求：设计必需的界面环境，（1） 对主体、客体、权限进行定义和配置（2） 对主体进行自主授权（3） 对主体的访问权限进行控制实验（4） 对主体进行传递授权的操作，通过实验观察系统的执行情况（5） 对访问成功和不成功的两种情形均给出结果要求：设计必需的界面环境，（1） 对主体、客体、权限进行定义和配置（2） 对角色及角色的层次关系进行定义（3） 对角色的权限进行定义（有承继关系的就不用重新定义）（4） 给出用户－角色多对多关系的配置（5） 对用户的角色信息进行修改，通过访问控制实验，体现不同层次的角色访问权限的差别（6） 对上述实验情况下访问成功和不成功的两种情形均给出结果写的不是很好，仅供参考。

6N3+LM1875音频功率放大器设计（原理图+PCB（软件AD09））已经投板，焊接试音，无底噪，融合了电子管的人声优美和1875的韵味。
贴片的保险丝注意耐压和电流，对贴片自恢复保险丝不太了解的最好换成玻璃管的。
继电器是松下的PA1A。
电子管换成米国的5670解析力要比6N3上一个层次，可以直接代换，不改电路参数。
因电子管阴极输出增益＜1，如果觉得音量不够大，可以把两个22K的增益电阻R12和R15换成27K的。
变压器用双18V-双20V的，电压太低电子管工作状态不好甚至不能正常工作。

沥青混合料裂纹发展过程的颗粒数值模仿，为了在细观尺度下描述沥青混合料的裂纹发展行为，运用离散元程序PFC2D内置“Fish”语言，重构了沥青混合料非均质(集料、胶浆和空隙)多层次(矿料级配)结构虚拟试件

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。