手写Pascal解释器（三）

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手写Pascal解释器（三）

目录一.part7 抽象语法树和具体语法树(解析树) 代码实现二.part8 一.part7 资料来源:https://ruslanspivak.com/lsbasi-part7/ 看作者博客的标题就知道,这一节我们需要完成抽象语法树的功能. 抽象语法树和具体语法树(解析树) 例如这个表达式的例子(2 * 7 + 3)就形成了这样的一棵抽象语法树. 而该表达式的解析树(具体语法树)如下图所示: 解析树记录了解析器应用于识别输入的一系列规则. 语法分析树的根标有语法开始符号. 每个内部节点代表…

手写Pascal解释器（二）

目录一.part4 补充理论知识二.part5 设计生成式三.part6 一.part4 承接上次的内容,我们继续编写part4,这个部分我们的任务是完成输入一个仅带乘除运算符的表达式,然后返回表达式的结果. 主要修改或添加的内容: 原来我们的分析工作全部都是放在Interpreter类中完成,但到了现在的阶段,我们将解析的工作放到两个类中进行完成,即原Interpreter类被分解为Lexer和Interpreter类(即Lexer为词法分析器,Interpreter现在为语法分析器):…

手写Pascal解释器（一）

目录一.编写解释器的动机二.part1 三.part2 四.part3 一.编写解释器的动机学习了Vue之后,我发现对字符串的处理对于编写一个程序框架来说是非常重要的,就拿Vue来说,我们使用该框架时可以通过如v-on:, v-model等html的属性时,我们能够在里面嵌入js代码,其实这块就已经使用了编译原理的知识来对输入的字符串进行解析,然后将它们嵌入到js代码中去,这也是我们在Vue中可以如此轻松地进行双向绑定,使用v-for进行列表渲染等等的技术基础.此外在做ccf csp的题目…

opencv 手写选择题阅卷 (三)训练分类器

opencv 手写选择题阅卷 (三)训练分类器 1,分类器选择:SVM 本来一开始用的KNN分类器,但这个分类器目前没有实现保存训练数据的功能,所以选择了SVN分类器; 2,样本图像的预处理和特征提取代码与识别代码中使用一样的代码. 3,训练时的输入数据主要为两个矩阵,一个矩阵保存所有样本的特征数据,每一行一个图像,另一个矩阵保存每个样本所属的类别,比如 1.0代表A,2.0代表B,0代表空白. 4,所有样本分别保存在5个文件夹中(一个是空白,四个字母ABCD),用批处理生成一个文本文件包括所有…

TensorFlow 入门之手写识别CNN 三

TensorFlow 入门之手写识别CNN 三 MNIST 卷积神经网络 Fly 多层卷积网络多层卷积网络的基本理论构建一个多层卷积网络权值初始化卷积和池化第一层卷积第二层卷积密集层连接 Dropout 输出层训练和评估模型多层卷积网络多层卷积网络的基本理论卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN) 是一种前馈神经网络, 它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现.它包括卷积层(alternating…

使用神经网络来识别手写数字【译】（三）- 用Python代码实现

实现我们分类数字的网络好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说…

手写JAVA虚拟机（三）——搜索class文件并读出内容

查看手写JAVA虚拟机系列可以进我的博客园主页查看. 前面我们介绍了准备工作以及命令行的编写.既然我们的任务实现命令行中的java命令,同时我们知道java命令是将class文件(字节码)转换成机器码,那么我们现在的任务就是读出这个class文件里面的内容. 正文: java虚拟机规范中是没有规定虚拟机该从哪里找类,也就是找class文件的,而oracle的是根据类路径,也就是classpath来搜索类的.搜索的优先级:启动类路径(bootstrap classpath)>扩展类路径(exten…