广东工业大学《人工智能》期末考试试卷

2017年12月天池工业ai比赛的初赛数据集，一共包括训练集、测试集A、测试集B

深度学习在大量领域取得优异成果，但仍然存在着鲁棒性和泛化性较差、难以学习和适应未观测任务、极其依赖大规模数据等问题.近两年元学习在深度学习上的发展，为解决上述问题提供了新的视野.元学习是一种模仿生物利用先前已有的知识，从而快速学习新的未见事物能力的一种学习定式.

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在编程领域，编译原理是理解计算机如何处理高级语言的关键学科。
这个实验“基于表达式的计算器ExprEval”旨在让学生深入理解编译器的工作原理，并通过实际操作来掌握编译技术。
下面将详细介绍这个实验涉及的知识点，以及如何进行实践。
1.**词法分析（LexicalAnalysis）**：实验的起点通常是输入的源代码，词法分析器负责将源代码分割成一个个有意义的单元，称为“词法单元”或“记号”（Token）。
对于表达式计算器，这些可能包括数字、运算符（如+，-，*，/）以及括号等。
2.**语法分析（SyntaxAnalysis）**：词法分析后的记号流需要按照一定的语法规则进行解析，这就是语法分析的任务。
通常使用上下文无关文法（Context-FreeGrammar,CFG）来描述表达式的结构。
在这个实验中，你需要创建一个解析器来识别并构建抽象语法树（AbstractSyntaxTree,AST），它直观地表示了表达式的结构。
3.**抽象语法树（AST）**：抽象语法树是源代码语法结构的树形表示，每个节点代表一个操作或者值。
在ExprEval中，根节点可能是表达式，子节点可以是操作符和操作数。
AST有助于简化后续的语义分析和代码生成。
4.**语义分析（SemanticAnalysis）**：这一步检查程序的逻辑正确性，例如类型检查和作用域分析。
对于ExprEval，这意味着确保运算符与操作数类型匹配，以及没有未定义的变量。
5.**代码生成（CodeGeneration）**：语义正确的源代码将被转换为机器可执行的指令。
尽管这个实验可能不会涉及实际的机器码生成，但你可以实现一个简单的解释器来执行AST中的操作。
6.**错误处理**：在整个过程中，必须考虑如何优雅地处理错误，如语法错误、类型错误和运行时错误。
良好的错误处理机制能帮助用户更好地理解和修复问题。
7.**实践建议**：尽管实验有一定难度，但实践是最好的老师。
尝试自己编写词法分析器、解析器和解释器，逐步理解每个步骤。
遇到困难时，可以查阅编译原理书籍，如《编译原理》（DragonBook）或者在线资源，同时利用已有的开源编译器项目作为参考。
通过完成“基于表达式的计算器ExprEval”实验，你不仅能掌握编译原理的基本概念，还能提升解决问题和调试代码的能力。
这个过程虽然挑战性大，但收获也会相当丰厚。
不要被复杂性吓倒，一步一步来，你会发现编译原理其实并没有想象中那么难。

iforest算法是用于检测异常点的。
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博士论文《机器人视觉伺服控制方法及其应用的研究》供网友参考

很好的学习模板，研究神经网络深度学习的可以看看。

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【博客地址：https://blog.csdn.net/u011389706/article/details/97614699】利用Matlab求解肌肉激活度。
包含源代码，sEMG数据，最大自主收缩（MVC）时的sEMG数据，运行后可以直接得出肌肉激活度的曲线。