此程序运用递归下降的方法实现c语言简单赋值语句的语法，词法，语义分析。
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过程基本是按照第三版后面的实验提示做的。
简单，实用性不好。
有余力的同学可以好好改改，让他变得更加完整的。
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SLAM技术是目前机器人、自动驾驶、增强现实等领域的关键技术之一，是智能移动平台感知周围环境的基础技术。
本文介绍了基于视觉传感器（单目、双目、RGB-D等相机）的SLAM技术的原理和研究现状，包括基于稀疏特征的SLAM、稠密/半稠密SLAM、语义SLAM和基于深度学习的SLAM。
然而，现有的系统与方法鲁棒性并不高，随着人工智能技术的发展，深度学习与传统的基于几何模型的方法相结合的趋势正在形成，这将推动视觉SLAM技术朝着长时间大范围实时语义应用的方向前进。
视觉SLAM算法的现状1、基于稀疏性特征的SLAM2、稠密SLAM和半稠密SLAM3、语义SLAM4、基于深度学习的SLAM

基于语义检索的目的，结合成语典故本体的构建，设计了一个基于成语典故本体的语义检索模型，阐述了检索模型中用户界面模块、数据存储模块、查询分析模块和检索分析模块的功能；
分析了系统中的本体构建技术、分词技术及检索技术，设计并实现了词语相似度及概念相似度算法；
通过语义检索系统的实验，得到较高的查全率和查准率。

实验六数据库原理综合实验1实验目的（1）运用所学的数据库设计技术，针对一个具体的应用系统，完成系统数据库的概念模型、逻辑模型和物理模型的设计。
以巩固理论课程上所学的知识，更好地掌握数据库设计技术方法。
（2）对前面章节所学的知识加以综合应用。
2实验内容给定一个应用环境，如学生选课系统、超市管理系统、某企业库存管理系统、学校图书管理系统、学校综合积分管理系统等等。
（同学们课从上述选定一个题目，也可以选取一个自己较熟悉的应用环境）。
完成下面的工作2.1数据库概念模型设计（1）进行需求分析。
-对系统的语义进行描述（包括功能、所需的数据及他们之间的关系和处理方法）（2）识别系统中的实体及实体的属性，分析实体之间的联系。
（3）设计数据库概念模型，画出E-R图。
2.2数据库逻辑模型设计（1）根据数据库概念模型设计数据库的逻辑模型。
-将E-R模型转化到逻辑模型（2）根据应用需要和规范化理论对逻辑模型进行优化。
2.3数据库物理模型设计（1）针对某种DBMS，设计数据库物理模型，包括表空间、表和索引等于物理存储有关的设计。
（2）优化物理模型（3）生成某种DBMS的SQL语句，创建数据库及其表。
2.4装载数据（1）收集真实数据或者生成模拟数据。
（2）批量加载数据到数据库中。
（3）设计一系列SQL语句，尤其是连接查询、嵌套查询等SQL语句，已测试数据库性能。
3实验要求（1）可以借助POWERDESIGNER等系统分析与设计辅助工具进行数据库设计，也可以使用WORD文件直接生成各种设计文档。
（2）选择的数据库应用系统应该规模适中，不宜太大太复杂，可能做不完；
也不宜太小太简单，甚至仅有三两个表组成。
（3）要设计良好的数据库完整性约束。
（4）思考题：数据库设计通常由哪些辅助工具？各有哪些优缺点？4实验步骤4.1数据库概念模型设计（1）进行需求分析。
（2）设计数据库概念模型，画出E-R图。
4.2数据库逻辑模型设计（3）根据数据库概念模型设计数据库的逻辑模型。
（4）对逻辑模型进行优化。
4.3数据库物理模型设计（5）针对某种DBMS，设计数据库物理模型，包括表空间、表和索引等于物理存储有关的设计。
（6）优化物理模型（7）生成某种DBMS的SQL语句，创建数据库及其表。
4.4装载数据（8）收集真实数据或者生成模拟数据。
（9）批量加载数据到数据库中。
（10）设计一系列SQL语句，尤其是连接查询、嵌套查询等SQL语句，已测试数据库性能。
5总结与体会5.1实验中出现的问题及其解决方案5.2总结5.3体会

完整工程案例：深度学习Tensorflow图像语义分割（ImageSegmentation）DeepLab基于ResNet101模型（tensorflow1.1以上、python3.5及以上）

计算两个词语的语义相似度(java版)

videocaption目的：从一段视频中自动生成一段描述性文字，用以展现视频中的主要特征以及特征之间的关系。
方法：基于视频的特征提取以及循环神经网络的语义生成

编译原理__语义分析_实验报告编译原理__语义分析_实验报告编译原理__语义分析_实验报告

想要彻底理解C++11和C++14，不可止步于熟悉它们引入的语言特性（例如，auto型别推导、移动语义、lambda表达式以及并发支持）。
挑战在于高效地运用这些特性——从而使你的软件具备正确性、高效率、可维护性和可移植性。
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它描述的正是使用C++11和C++14——现代C++来撰写真正卓越的软件之道。
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语义网基础教程，不可多得的中文教程，虽然是12年的书籍，但是非常值得学习

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。