学习编译原理时, 这几个集合相信大家并不陌生:FIRST.FOLLOW.FIRSTVT.LASTVT. 其中First和Follow是一对,而Firstvt和Lastvt是一对. 它们的作用分别是: First和Follow是为了画预测分析表的(在LL(1)分析法处): Firstvt和Lastvt是为了画算符优先关系表的(就是表里面填优先大于小于等于的那个). 并且它们都是 终结符 的集合. 这里主要讲它们如何构建的问题: 先说First和Follow First 如A->aB | CD 这里

<编译原理>求 FIRSTVT 集和 LASTVT 集的步骤 - 例题解析 算符优先关系表的构造中涉及到求 FIRSTVT 集和 LASTVT 集. 表示及含义: FIRSTVT(T) 非终结符T的最左终结符集合 LASTVT(T) 非终结符T的最右终结符集合 定义: 定义解释: FIRSTVT(T) 非终结符T经过1步或多步推导,得到的最左端终结符,以及左端第二个终结符的集合 LASTVT(T) 非终结符T经过1步或多步推导,得到的最右端终结符,以及倒数第二个终结符的集合 求 FIRSTVT

<编译原理>-用例题理解-自底向上的语法分析,FIRSTVT,LASTVT集 上一篇:编译原理-用例题理解-自顶向下语法分析及 FIRST,FOLLOW,SELECT集,LL(1)文法 本笔记是对教材<编译原理>- 张晶老师版 做学习笔记. 本篇就是第 5 章的笔记. (一)自底向上的语法分析概述 自底向上语法分析 自底向上语法分析从待输入的符号串开始,利用文法的产生式步步向上归约,试图归约到文法的开始符号. 从语法树的角度看 自底向上分析的过程是以输入符号串作为端末结点符号串,向

花了点时间弄了个大概,希望对和我一样的人有所帮助.   文法如下: E -> TE'E' -> +TE'|εT -> FT'T' -> *FT'|εF -> (E)|id ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- FIRST

机器学习 数据挖掘 数据集划分 训练集 验证集 测试集 Q:如何将数据集划分为测试数据集和训练数据集? A:three ways: 1.像sklearn一样,提供一个将数据集切分成训练集和测试集的函数: 默认是把数据集的75%作为训练集,把数据集的25%作为测试集. 2.交叉验证(一般取十折交叉验证:10-fold cross validation) k个子集,每个子集均做一次测试集,其余的作为训练集. 交叉验证重复k次,每次选择一个子集作为测试集,并将k次的平均交叉验证识别正确率作为结果. 3

使用python求字符串或文件的MD5 五月 21st, 2008 #以下可在python3000运行. #字符串md5,用你的字符串代替'字符串'中的内容. import hashlib md5=hashlib.md5('字符串'.encode('utf-8′)).hexdigest() print(md5) #求文件md5 import hashlib #文件位置中的路径,请用双反斜杠, 如'D:\\abc\\www\\b.msi' file='[文件位置]' md5file=open(fi

本人最近在写一篇关于神经网络同步的文章,其一部分模型为: x_i^{\Delta}(t)= -a_i*x_i(t)+ b_i* f(x_i(t))+ \sum\limits_{j \in\{i-1, i+1\}}c_{ij}f(x_j(t-\tau_{ij})), t\in\mathbb{R} (1.1) y_i^{\Delta}(t)= -a_i*y_i(t)+ b_i* f(y_i(t))+ \sum\limits_{j \in\{i-1, i+1\}}c_{ij}f(y_j(t-\tau_

转自: http://dongtq2010.blog.163.com/blog/static/1750224812011520113332714/ 学编译原理的时候,印象最深的莫过于这四个集合了,而且也十分为之纠结.首先要知道First和Follow是一对,而Firstvt和Lastvt是一对.然后要知道这两对都是干什么的.First和Follow是为了画预测分析表的(在LL(1)分析法处).而Firstvt和Lastvt是为了画算符优先关系表的(就是表里面填优先大于小于等于的那个).然后要注意

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.1 训练/开发/测试集 对于一个数据集而言,可以将一个数据集分为三个部分,一部分作为训练集,一部分作为简单交叉验证集(dev)有时候也成为验证集,最后一部分作为测试集(test).接下来我们开始对训练集执行训练算法,通过验证集或简单交叉验证集选择最好的模型.经过验证我们选择最终的模型,然后就可以在测试集上进行评估了.在机器学习的小数据量时代常见的做法是将所有数据三七分,就是人们常说的70%训练集集,30%测试集,如果设置有验证集,我们可

Python 求点到直线的垂足 在已知一个点,和一条已知两个点的直线的情况下 运算公式参考链接:https://www.cnblogs.com/mazhenyu/p/3508735.html def getFootPoint(point, line_p1, line_p2): """ @point, line_p1, line_p2 : [x, y, z] """ x0 = point[0] y0 = point[1] z0 = point[2]

①以单机模式启动成员 由于很多维护的工作需要写入操作,所以不合适在副本集中操作,可以以单机模式启动成员,也就是不要使用副本的选项,就跟以前启动单独的服务器一样.一般使用一个跟副本集配置中不一样的端口号,这样其他成员会认为这个服务器挂了. ②副本集的配置 副本集的配置以一个文档的形式保存在local.system.replSet集合中,副本集中所有成员的这个文档都是相同的.绝对不要使用update来更新这个文档,应该使用rs或者replSetReconfig命令来修改副本集的配置. 1:创建副本集

python求100以内素数之和 from math import sqrt # 使用isPrime函数 def isPrime(n): if n <= 1: return False for i in range(2, int(sqrt(n)) + 1): if n % i == 0: return False return True count = 0 for i in range(101): if isPrime(i): count += i print(count) # 单行程序扫描素数

首先搭建一个副本集(三台机器) 主,从,仲裁 然后搭建分片shard1,在每台机子上启用shard1(这里就写一个分片吧!!如果写多了怕初学者会混乱,先写一个.然后可以按照同样的方法写第二个,第三个) 再创建mongo路由 进入到路由把分片与control_server串连在一起 这时你的副本集+分片集群已经完成!!但我们还要启用哪些库或者表要做分片.这时我们就启用分片功能了. (详情后面补)

Python 求两个文本文件以行为单位的交集 并集 差集,来代码: s1 = set(open('a.txt','r').readlines()) s2 = set(open('b.txt','r').readlines()) print 'ins: %s'%(s1.intersection(s2)) print 'uni: %s'%(s1.union(s2)) print 'dif: %s'%(s1.difference(s2).union(s2.difference(s1)))

python求极值点主要用到scipy库. 1. 首先可先选择一个函数或者拟合一个函数,这里选择拟合数据:np.polyfit import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy import signal #滤波等 xxx = np.arange(0, 1000) yyy = np.sin(xxx*np.pi/180) z1 = np.polyfit(xxx, yyy, 7) # 用

转载地址 http://dongtq2010.blog.163.com/blog/static/1750224812011520113332714/ 学编译原理的时候,印象最深的莫过于这四个集合了,而且也十分为之纠结.首先要知道First和Follow是一对,而Firstvt和Lastvt是一对.然后要知道这两对都是干什么的.First和Follow是为了画预测分析表的(在LL(1)分析法处).而Firstvt和Lastvt是为了画算符优先关系表的(就是表里面填优先大于小于等于的那个).然后要注

Python求一个数字列表的元素总和.练手: 第一种方法,直接sum(list): 1 lst = list(range(1,11)) #创建一个1-10的数字列表 2 total = 0 #初始化总和为0 3 4 #第一种方法 5 total = sum(lst); #直接调用sum()函数 6 print(total) #55 第二种方法,while循环: lst = list(range(1,11)) #创建一个1-10的数字列表 total = 0 #初始化总和为0 i = 0 whil

摘自:http://www.freebuf.com/tools/94777.html 如果你热爱漏洞研究.逆向工程或者渗透测试,我强烈推荐你使用 Python 作为编程语言.它包含大量实用的库和工具,本文会列举其中部分精华. 网络 Scapy, Scapy3k: 发送,嗅探,分析和伪造网络数据包.可用作交互式包处理程序或单独作为一个库.pypcap, Pcapy, pylibpcap: 几个不同 libpcap 捆绑的python库libdnet: 低级网络路由,包括端口查看和以太网帧的转发dp

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