java编程含有界面以及完整代码〈程序〉→main()〈语句块〉〈语句块〉→{〈语句串〉}〈语句串〉→〈语句〉；
〈语句串〉|〈语句〉；
〈语句〉→〈赋值语句〉|〈条件语句〉|〈循环语句〉〈赋值语句〉→ID=〈表达式〉;〈条件语句〉→if〈条件〉〈语句块〉〈循环语句〉→while〈条件〉〈语句块〉〈条件〉→（〈表达式〉〈关系符〉〈表达式〉）〈表达式〉→〈表达式〉〈运算符〉〈表达式〉|（〈表达式〉）|ID|NUM〈运算符〉→+|-|*|/〈关系符〉→＜|＜＝|＞|＞＝|＝|！＞word.wordList包（存储了关键字）：word:此类是定义了存储关键字的结构：包括String型的关键字,和int型的识别符。
wordList：此类存储了29个关键字，在构造函数中初始化。
2、word包（进行词法分析）中：basicFunction:此类定义了做词法分析的基本函数：GetChar()将下一输入字符读到ch中，搜索知识器前移一个字符位置GetBC()；
检查ch中的字符是否为空白。
若是，则调用GetChar直至不是字符为止Concat()；
将ch中的字符连接到strToken之后IsLetter()；
判断ch中的字符是否为字母IsDigit()；
判断ch中的字符是否为数字Reserve()；
对strToken中的字符创查找保留字表，若是则返回它的编码，否则返回0Retract()；
将搜索指示器回调一个字符位置RetractStr()；
将strToken置空lexAnalysis：此类是用来进行词法分析，将分析后的单词存入word数组中，（注：在词法分析中，若是一串字母，则认为是ID，若是数字，则认为是NUM。
存储的时候识别符分别存ID与NUM的识别符，但是内容仍然是自己的内容）其中的wordAnalysis函数就是词法分析函数（具体实现请看后面的重要函数分析）3、stack包（定义栈）中：栈是通过链表来定义的，因此StringListElement：次类定义了链表的每一个节点StringStrack：此类定义了栈，其中有长度属性，有函数：Top();用来取得栈顶Push（）；
压栈Pop（）；
出栈4、sentence包（语法分析）中：juzi：定义了文法的句子的结构：key（左边部分）content[](右边推出的部分)lo（长度）grammar：存储了文法的27个关系式AnalysisFB：定义了分析表的存储结构AnalysisF：存储分析表SentenceAnalysis：语法分析JuProduction(wordw)：此函数是用来判断在当前栈与输入串的情况下，用哪一个产生式,返回产生式在数组中的下标 若输入串的第一个字符与栈顶字符相同则表示可以规约，则返回-1；
若不能过用产生式，则返回-2；
AnalysisBasic(wordw)：此函数是分布进行语法分析，对栈操作 *根据所需要的产生式对符号栈进行操作 *返回0表示规约；
返回1表示移进；
否则表示输入串不是文法的句子5.Main包（主界面）中Main：此类定义了图形界面

Angular全栈生成器Yeoman生成器使用ES2017，MongoDB/SQL，Express，Angular和Node创建MEAN/SEAN堆栈应用程序-使您可以按照最佳实践快速设置项目。
生成的项目：用法安装yo，gulp-cli和generator-angular-fullstack：npminstall-gyogulp-cligenerator-angular-fullstack请注意：如果在安装过程中编译本机附件时遇到麻烦，请遵循的简短指南，了解。
然后，要运行您的应用程序（如果选择了Mongo，请确保MongoDB守护程序正在运行），请运行以下命令来启动服务器：npmrunstart:server和以下内容来启动前端的Webpack开发服务器：npmrunstart:clientWebpack服务器将通过（通常为）告诉您访问该应用程序的端口。
运行yoangular-fullstackyoangular-fullstack有关更多信息，请参见《。
先决条件MongoDB-下载并安装如果计划

设有最大化的整数规划问题A,与它对应的线性规划为问题B,从解问题B开始,若其最优解不符合A的整数条件,那么B的最优目标函数必是A的最优目标函数的上界,记作Z1;而A的任意可行解的目标函数值将是一个下界Z2。
分支定界法就是将B的可行域分成子区域(称为分支),逐步减小Z1和增大Z2,最终求到.

可行性研究报告的目的是说明实现该软件项目在技术、经济、社会条件方面的可行性；
评述为了合理地达到开发目标而可能选择的各种方案。

友情提示：杀软可能会报毒,郑重声明软件为绿色无后门无木马，报毒是因为杀软把黑软都列入黑名单，运行前请关闭杀软在做运行，不符合以上条件请不要下载

大二时候做的数据结构的课程设计题目之一主要功能有插入、删除航班信息、订票、退订、查询符合条件的航班号，使用文件保存信息

给他任何语言教育课苦于劲乐团家庭经济条件交易条件团结统一急停跳投

之前做的一个作业，判断房子价格是否合适，满足什么样条件的房子性价比更高。
基于上海新房的数据

为实现自然条件下棉花叶片的精准分割，提出一种粒子群（Ｐａｒｔｉｃｌｅ　ｓｗａｒｍ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＰＳＯ）优化算法和Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类算法混合的棉花叶片图像分割方法。
本算法将棉花叶片图像在ＲＧＢ颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理，并将预处理后的彩色图像从ＲＧＢ转换到目标与背景差异性最大的Ｑ分量、超Ｇ分量、ａ＊分量；
随后在Ｋ均值聚类的一维数据空间中，利用ＰＳＯ算法向全局像素解的子空间搜寻，通过迭代搜寻得到全局最优解，确定最佳聚类中心点，改善Ｋ均值聚类的收敛效果；
最后，对像素进行聚类划分，从而得到棉花叶片分割结果。
按照不同天气条件和不同背景采集了１　２００幅棉花叶片样本图像，对本研究算法进行测试。
试验结果表明：该算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标（棉花叶片）分割准确率分别达到９２．３９％、９３．５５％、８８．０９％，总体平均分割精度为９１．３４％，并与传统Ｋ均值算法比较，总体平均分割精度提高了５．４１％。
分割结果表明，本研究算法能够对３种天气条件（晴天、阴天、雨天）与４种复杂背景（白地膜、黑地膜、秸秆、土壤）特征混合的棉花叶片图像实现准确分割，为棉花叶片的特征提取与病虫害识别等后续处理提供支持。

IF-ELSE条件语句的翻译程序设计（LL（1）法、输出三地址表示）

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。