前几天主要看了express，今天开始接触ejs，jade还是不想看了，O(∩_∩)O哈哈~varexpress=require(express);varejs=require('ejs');//varfs=require(fs);//varbodyParser=require('body-parser');varapp=express();app.engine('html',ejs.renderFile);app.set(viewengine,html);app.use(function(req,res,next)

ifc-python-parser使用Lark的纯IFCpython解析器。

编译原理实验，设计一个TINY+编译器，包含parser,analyzer,codegenerator三部分.包含实验报告

获取apk文件的AndroidManifest文件内容FileapkFile=newFile(apkPath);file=newZipFile(apkFile,1);ZipEntryentry=file.getEntry("AndroidManifest.xml");AXmlResourceParserparser=newAXmlResourceParser();parser.open(file.getInputStream(entry));

比龙书好多了，3-7章深入本质而又高屋建瓴。
对于被编译原理里面名目繁多的各式技术和术语搞得头昏脑胀的，建议读3-7章，会有登高望小之感。
这个星球上对Parser写得最详细的书

eslint-plugin-etc该软件包包含一堆与TypeScript相关的通用ESLint规则。
本质上，这是软件包中规则的重新实现。
有些规则比较自以为是，不包含在recommended配置中。
开发人员可以自行决定是否要启用自以为是的规则。
安装使用npm安装ESLintTypeScript解析器：npminstall@typescript-eslint/parser--save-dev使用npm安装软件包：npminstalleslint-plugin-etc--save-dev配置parser和parserOptions的ESLint。
在这里，我使用.eslintrc.js文件进行配置：const{join}=require("path");module.exports={parser:"@types

c++实现c语言子集编译器，共有三种数据类型INT，BOOL，ARRAY；
三种控制结构IF-ELSE、WHILE、FOR，产生四个表，词法分析parser.out、action.out、goto.out、四元式parser.out。

ua-parser-1.3.0,这个包在大数据情景傍边还被援用到了，然则这个包下载的堆栈却是twitter,国内没法晤面，我是依据暮年源代码举行的编译，外面搜罗pom援用及jar包自身

这是一个基于某个自定义的文法（将不才面给出）所编写的部份成果的编译器。
已经实现为了词法阐发（Lexer.h/cpp），语法阐发（Parser.h/cpp）并建树语法阐发树，语法阐发树数据结构（SyntaxTreeNode.h/cpp以及SyntaxTree.h/cpp）。

#GPF##一、GPF（GraphProcessingFlow）：行使图神经收集处置下场的普通化流程一、图节点预展现：行使NE框架，直接患上到全图每一个节点的Embedding;二、正负样本采样：（1）单节点样本；
（2）节点对于样本；
三、抽取封锁子图：可做类化处置，建树一种通用图数据结构;四、子图特色领悟：预展现、节点特色、全局特色、边特色;五、收集配置配备枚举：可所以图输入、图输入的收集；
也可所以图输入，分类/聚类下场输入的收集;六、熬炼以及测试;##二、首要文件：一、graph.py：读入图数据;二、embeddings.py：预展现学习;三、sample.py：采样;四、subgraphs.py/s2vGraph.py：抽取子图;五、batchgraph.py：子图特色领悟;六、classifier.py：收集配置配备枚举;七、parameters.py/until.py:参数配置配备枚举/帮手文件;##三、使用一、在parameters.py中配置配备枚举相关参数（可默许）；
二、在example/文件夹中运行响应的案例文件--搜罗链接料想、节点外形料想；
以链接料想为例：###一、导入配置配备枚举参数```fromparametersimportparser,cmd_embed,cmd_opt```###二、参数转换```args=parser.parse_args()args.cuda=notargs.noCudaandtorch.cuda.is_available()torch.manual_seed(args.seed)ifargs.cuda:torch.cuda.manual_seed(args.seed)ifargs.hop!='auto':args.hop=int(args.hop)ifargs.maxNodesPerHopisnotNone:args.maxNodesPerHop=int(args.maxNodesPerHop)```###三、读取数据```g=graph.Graph()g.read_edgelist(filename=args.dataName,weighted=args.weighted,directed=args.directed)g.read_node_status(filename=args.labelName)```###四、患上到全图节点的Embedding```embed_args=cmd_embed.parse_args()embeddings=embeddings.learn_embeddings(g,embed_args)node_information=embeddings#printnode_information```###五、正负节点采样```train,train_status,test,test_status=sample.sample_single(g,args.testRatio,max_train_num=args.maxTrainNum)```###六、抽取节点对于的封锁子图```net=until.nxG_to_mat(g)#printnettrain_graphs,test_graphs,max_n_label=subgraphs.singleSubgraphs(net,train,train_status,test,test_status,args.hop,args.maxNodesPerHop,node_information)print('#train:%d,#test:%d'%(len(train_graphs),len(test_graphs)))```###七、加载收集模子，并在classifier中配置配备枚举相关参数```cmd_args=cmd_opt.parse_args()cmd_args.feat_dim=max_n_label+1cmd_args.attr_dim=node_information.shape[1]cmd_args.latent_dim=[int(x)forxincmd_args.latent_dim.split('-')]iflen(cmd_args.latent_dim)

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。