第4次上机—语法阐发2目的:熟练操作自下而上的语法阐发方式,并能用C++法度圭表标准实现。
申请:1.使用如下文法: E®E+T|T T®T*F|F F®(E)|id2.对于纵情给定的输入串(词法暗号流)举行语法阐发,申请付与LR阐发器来实现。
手工结构LR阐宣告,行使移进-归约阐发算法(P69图3.12)输入(P70表3.8)对于应的行为部份。
如:输入:id*+id/(id+id)#输入:移进按F->id归约按T->F归约移进error……3.要有未必的差迟处置成果。
即对于差迟能揭示,并且能在未必水平上漠视尽量即便少的暗号来举行接下来的阐发。
譬如:从外形0末了的暗号流为:bm将b移进之后,栈里的情景应该为:0b2此时查表发现action[2,m]=error输入打印:error把A以及外形1相继压入栈,用户指针后移到FOLLOW(A)对于应的元素络续阐发。
4.行使P92页的表3.13的方式将差迟举行分类揭示,即给出详尽的侵蚀信息。
扩展:在已经有文法的底子上再加之减法“-”以及除了法“/”对于应的暴发式组成最终的文法。
从而使患上暗号流能够处置带括号的加、减、乘、除了四则运算。
2023/4/19 11:58:18 5KB LR
1
demo工程是民间的,普通是我自己在外面临这个demo工程外面的函数做了中文评释。
便捷寓目以及使用
2023/4/19 6:11:12 17.51MB 代码 demo解析
1
*精简优化,抑制自动降级,实用抑制法度圭表标准广告弹窗!*纯挚无过剩干扰揭示,默许无不用要联网法度圭表标准驻留!*抑制检测降级联网恳求,下载释放广告法度圭表标准凑集相关信息推送广告行为*可选:云盘算候选、词库更新及账户配置配备枚举同步、货物箱以及扩展管理器组件*删除了:齐全搜狗广告法度圭表标准(广告患上到模块、搜狐往事弹窗、勋章推选弹窗)*删除了:搜查揭示,网址中转,修复器,中间效率,收集更新,帮手货物,解体反映等文件*删除了:情绪,家养语音,皮肤推选,皮肤盒子/皮肤等,可在货物箱装置扩展*作废:搜查候选,节日/皮肤推选/皮肤方式,词条/降级/新勋章/
2023/4/19 4:01:18 28.45MB 输入法
1
基于多项式睁开的两帧行为估量翻译Two-FrameMotionEstimationBasedonPolynomialExpansion
2023/4/19 0:50:35 564KB 多项式 光流估计 两帧估计
1
经由Matlab暴发匀速直线行为、匀减速直线行为、匀速转弯行为三种行为轨迹的点迹,并到场了杂波。
相关参数可自行调解。
2023/4/18 16:25:47 4KB 运动模型
1
迩来折腾SQLServer的localdb,微软自带的管理货物很庞大,装置繁杂。
发现Toad的很好用SQLServer数据库管理货物,特意制组成单文件,不用装置,直接受理。
已经注册好了,能够直接使用。
win七、8(64位)测试可行。
另:告知巨匠一个快捷举行软件注册的行为(win七、8下)一、新建C:\ProgramData\QuestSoftware\ToadforSQLServer6.1目录二、在目录下新建license.key文件三、在文件中输入如下注册码:BFGPY5J1BT2NFDGJJV00TQAFW6KM0DG8CQW9A5AF5JNG85H16GBKMDBX4H8LJ0LGX3ADA4BJ3DP4ATTQC17N1-ru-board-89cr2384
2023/4/18 16:04:15 99.72MB Toad SQLServer 6.1 单文件
1
进程是一个具备自力性能的法度圭表标准对于某个数据群集的一次而能够并发实施的运行行为,是处于行为外形的盘算机法度圭表标准。
进程作为组成体系的底卖力胞,不光是体系内部自力运行的实体,并且是自力相助资源的底籽实体。
进程是资源管理的最小单元,线程是法度圭表标准实施的最小单元。
进程管理着资源(譬如cpu、内存、文件等),而将线程调配到某个cpu上实施。
再操作体系方案上,从进程演化出线程,最首要的目的便是更好的反对于多处置器体系以及减小上下文件切换开销。
2023/4/18 13:54:57 679KB c语言 多进程 多线程 编程
1
也是为了公司年会,下了好多少个相似资源,都试用过,这个是版本最新的,排名靠前的行为现场源码只更新到2018年1月8号,这个更新到了1月19号,搭建的下场能够查验这个链接http://feintool.easy.echosite.cn/,若有需要能够提供给巨匠无偿使用,联系微信:TIB2018
2023/4/18 7:48:03 64.97MB 微信 大屏 年会
1
本法度圭表标准经由对于收集到的视频序枚举行阐发,付与配景差法以及自顺应配景更新的方式对于,进入视频序列或者摄像头中的人体举行自动检测
1
行人检测是视频监控中的一个底子下场,连年来已经患上到了长足的普及。
然则,由于源熬炼样本以及目的场景中行人样本之间的差距,在某些人民数据集上熬炼的通用行人检测器的成果在使用于某些特定场景时会明晰飞腾。
另外,在目的场景中手动标志样本也是一项高尚且费时的责任。
咱们提出了一种别致的转移学习框架,该框架能够自动将通用检测器转移到特定于场景的行人检测器,而无需手动标志目的场景中的熬炼样本。
在咱们的方式中,咱们经由对于目的场景使用通用检测器来患上到初始检测下场,咱们将该下场称为目的样本。
咱们使用了多少种线索来过滤目的模板,从末了的检测下场中咱们能够未必它们的标签。
高斯稠浊模子(GMM)用于患上到每一个视频帧中的行为地域以及一些其余目的样本,这些目的样本没法被通用检测器检测到,由于这些目的样本距离摄像机较远。
目的样本以及目的模板之间的相关性以及源样本以及目的模板之间的相关性经由怪异编码举行估算,而后用于盘算源样本以及目的样本的权重。
明显性检测是在源样本以及目的模板之间举行相关性盘算以消除了非明显地域干扰以前的一项必不可少的责任。
齐全这些思考都是在单个目的函数下拟定的,经由对于齐全这些样本削减基于怪异编码的权重来
2023/4/18 0:39:57 1.18MB Pedestrian detection; Transfer learning;
1
共 818 条记录 首页 上一页 下一页 尾页
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。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡