功能: 采用子集构造算法实现NFA的确定化 输入:读取NFA的文件(文件名test.txt),  文件格式: 第一列表示状态名,第二列和第三列分别表示输入字符a和b到达的状态 输出:确定化后的DFA(文件名为output.txt),格式如下: 第一列表示输入状态名,第二列表示重新命名的状态名,第三列和第四列分别表示输入字符a和b所到达的状态 代码: #include <stdio.h> #include <string.h> /* 子集构造算法实现NFA的确定化 * 输入文件:te

实验内容 将非确定性有限状态自动机通过子集法构造确定性有限状态自动机. 实验步骤 1,读入NFA状态.注意最后需要设置终止状态. 2,初始态取空,构造DFA的l0状态,将l0加入未标记状态队列que 3,当que不为空,取出一个状态依次做转移和取空操作,并构造出当前转移状态tmp. 4,如tmp是一个新状态,加入到队列中. 5,将构造出的DFA用作模式识别. 具体实现 1,文件读入NFA状态转换图,采用vector存储. 2,判断状态tmp是否是一个新的状态使用自定义hash方法. 3,取空操作

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5648 题意:给定n,m(1<= n,m <= 15,000),求Σgcd(i|j,i&j);(1 <= i <= n,1<=j<=m); 至多三组数据,至多两组数据max(n,m) > 2000.至多一组数据max(n,m) > 8000; 很多题解是用递推打表,将数据压缩250倍,即[i][j]:代表[1...250*i][1...250*j],之后零

数据结构:category(id, pid, name),对应:信息ID,父项ID,类别名 测试数据: $aryCate = array( array('id' => 1, 'pid' => 0, 'name' => 'Level0'), array('id' => 2, 'pid' => 1, 'name' => 'Level0_1'), array('id' => 3, 'pid' => 2, 'name' => 'Level0_1_1'), ar

一.前言 初入职场,一直忙着熟悉工作,就没什么时间更新博客.今天受“利奇马”的影响,只好宅在家中,写写技术文章.芯片设计规模日益庞大,编写脚本成了芯片开发人员必要的软技能.模块端口动不动就几十上百个,手动编写代码伤不起.实现verilog模块例化模板的自动生成也算是我自砸饭碗的第一步了O(∩_∩)O! 二.代码设计 要自动生成模块例化模板总共分三步:1 打开设计文件,读取内容 2 正则匹配 3 打开指定上层文件,写入例化模板.涉及到的知识点主要有文件读写和正则匹配.该脚本分别用两个表达式匹配模块

概述 NFA非有穷自动机,即当前状态识别某个转换条件后到达的后继状态不唯一,这种自动机不便机械实现,而DFA是确定有限状态的自动机,它的状态转换的条件是确定的,且状态数目往往少于NFA,所以DFA能够比较方便的机械实现且识别能力方面也和NFA相当.本次实验采用子集构造法来实现不带空弧的由NFA到DFA的转换. 子集构造法的算法如下: 设NFA为M=(K,Σ,f,S0,Z),则构造相应的DFA  M′=(Q,Σ,f′,I0,F)①取I0=S0:②对于状态集Q中任一尚未标记的状态qi={Si1,Si

数据分析和建模大部分时间都用在数据准备上,数据的准备过程包括:加载,清理,转换与重塑. 合并数据集 pandas对象中的数据可以通过一些内置方法来进行合并: pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来,实现类似于数据库中的连接操作. pandas.cancat表示沿着一条轴将多个对象堆叠到一起. 实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起,用一个对象中的值填充另一个对象的缺失值. 下面将进行分别讲解: 1.数据库风格的DateFrame合并

0x00 前言 上一篇小随笔<小随笔:利用Shader给斯坦福兔子长毛和实现雪地效果>中,我和大家聊了聊著名的斯坦福兔子和利用geometry shader实现的一些效果.这篇文章继续沿用了同样来自斯坦福的另一个模型Armadillo,同样也使用了geometry shader来实现效果的表现. 0x01 凶恶的怪物和爆炸 当然,用之前的斯坦福兔子的模型做爆炸的效果也是可以的,但是考虑到要让一个那么可爱的模型变成沙砾总觉得不太好,所以长相自带怪物属性的模型Armadillo就成了一个不错的选择

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 分箱法在实际案例操作过程中较为常见,能够将一些数据离散化,等级化,比如年龄段,我们并不想知道确切的几岁,于是乎可以将其分组.分段. 基础函数中cut能够进行简单分组,并且可以用于等宽分箱法. cut函数:cut(x, n):将连续型变量x分割为有着n个水平的因子.(参考来自: R语言︱数据集分组.筛选) [plain] view plain c

全文概览 浏览器攻击方法流程 攻击浏览器一般分为几个阶段,如下图 整个过程分为三个步骤,第一步是初始化控制,第二步是持续控制,第三步是攻击.在第三步中的七个攻击方法是可以交叉的,比如可以同时攻击用户和攻击Web应用.接下来会一章一章的介绍这些内容.这一章介绍初始化控制. 初始化控制 首先在这一章中会介绍初始化控制的方法.初始化控制也就是想办法让BeEF服务器勾子(还记得上一章的hook.js吗)在用户浏览器中运行,勾子初次运行会收集一些有用的信息返回给服务器,并做好后续准备.初始化控制常见的攻击

简介: 使用位移法将ip转为number型以及将number型转为ip,使用语言为python2.7 #!/usr/bin/env python # coding:utf-8 def ip2num(ip):     ip = [int(x) for x in ip.split('.')]     return ip[0] << 24 | ip[1] << 16 | ip[2] << 8 | ip[3] print ip2num('10.101.101.13') #174

w3scool学习地址 http://www.w3school.com.cn/tiy/s.asp?f=demo_php_func_array_flip 利用array键名不能重复的原理,使用两次 array_flip 翻滚键值的角色位置 $arr = array("1" => "Lee"); array_push($arr, "Lee"); $arr = array_flip(array_flip($arr)); print_r($arr)

OTSU算法 (1)原理: 对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T,属于背景的像素个数占整幅图像的比例记为ω0,其平均灰度μ0:前景像素个数占整幅图像的比例为ω1,其平均灰度为μ1.图像的总平均灰度记为μ,类间方差记为g. 假设图像的背景较暗,并且图像的大小为M×N,图像中像素的灰度值小于阈值T的像素个数记作N0,像素灰度大于阈值T的像素个数记作N1,则有: ω0=N0/ M×N (1) ω1=N1/ M×N (2) N0+N1=M×N (3) ω0+ω1=1 (4) μ=ω

今天听说小组开发人员遇到安装eclipse不能汉化问题.了解到其他同事用的都是64位操作系统,这个同事用的32位系统.通常情况下常用软件都有各路大神发的成熟汉化包,不会出现无法安装汉化包的情况. 先找到版本号,一般软件都在主菜单help(帮助).如下: 直接请度娘.搜“eclipse 4.8 汉化包”.一般情况下 找汉化包,只要主版本号对,后面小版本号不一致不影响.其他软件也是这样,直接搜汉化包安装比较方便.如果搜索引擎搜不到可以尝试搜网盘的网站直接搜.如果找不到汉化包百分九十就不可行. 这里比

NFA(不确定的有穷自动机)转化为DFA(确定的有穷自动机) NFA转换DFA,通常是将带空串的NFA(即:ε-NFA)先转化为不带空串的NFA(即:NFA),然后再转化为DFA. 提示:ε是空串的意思!空串没有任何字符! 这里直接讲将ε-NFA转化为DFA的过程,将NFA转化为DFA的情况类似. 转化的过程总的来说有两大步骤:ε-NFA转化为DFA,以及DFA简化 ε-NFA转化为DFA前件知识 1.对状态图进行改造 增加状态X,Y,使之成为新的唯一的初态和终态,从X引ε弧到原初态节点,从原终

本节知识点是<编译原理>第三章-词法分析,学习参考教材为清华大学出版社<编译原理>第三版: 前情提要: 字母表∑1和∑2的乘积( product): ∑1∑2 ={ab|a ∈∑1, b ∈ ∑2} 例: {0, 1} {a, b} ={0a, 0b, 1a, 1b} 字母表∑的n次幂( power):长度为n的符号串构成的集合 ∑0 ={ ε } ∑n =∑n-1 ∑ , n ≥ 例: {0, 1}3 ={0, 1} {0, 1} {0, 1}={000, 001, 010, 0

等价性 对于每个NFA M存在一个DFA M',使得L(M)=L(M')--------等价性证明,NFA的确定化 假定NFA M=<S, Σ, δ, S 0 , F>,我们对M的状态转换图进行以下改造: 解决初始状态唯一性:引进新的初态结点X和终态结点Y,X,Y∉S,从X到S 0中任意状态结点连一条ε箭弧, 从F中任意状态结点连一条ε箭弧到Y 简化弧上的标记:对M的状态转换图进一步施行替换,其中k是新引入的状态 逐步把这个图转变为每条弧只标记为Σ上的一个字符或ε,最后得到一个NFA M',显

上一篇有提到利用IHttpModule和ResultFilter实现页面静态化功能.后来经过一些改动,将ResultFilter中要实现的功能全部转移到IHttpModule中来实现 Asp.Net MVC页面静态化功能实现一:利用IHttpModule和ResultFilter 1.改动后的自定义IHttpModule实现代码: public class RouterHttpModule : IHttpModule { public void Init(HttpApplication appl

这里主要是利用NTDLL.dll中未文档化的API: RtlAdjustPrivilege 来实现提权.自动关机的功能. RtlAdjustPrivilege定义如下: NTSTATUS RtlAdjustPrivilege ( ULONG Privilege, BOOLEAN Enable, BOOLEAN CurrentThread, PBOOLEAN Enabled ) 参数含义如下:Privilege [In] Privilege index to change.            

利用 ELK 搭建 Docker 容器化应用日志中心 概述 应用一旦容器化以后,需要考虑的就是如何采集位于 Docker 容器中的应用程序的打印日志供运维分析.典型的比如SpringBoot应用的日志收集. 本文即将阐述如何利用ELK日志中心来收集容器化应用程序所产生的日志,并且可以用可视化的方式对日志进行查询与分析,其架构如下图所示: 架构图 镜像准备 ElasticSearch镜像 Logstash镜像 Kibana镜像 Nginx镜像(作为容器化应用来生产日志) 开启Linux系统Rsys