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第九章 总结及作业(4)【编译原理】

第九章 总结及作业(4)【编译原理】 前言推荐第九章 运行时存储空间组织9.1 目标程序运行时的活动9.1.1过程的活动9.1.2参数传递 9.2 运行时存储器的划分9.2.1运行时存储器的划分9.2.2 活动记录9.2.3 存储分配策咯 9.3 静态存储分配9.3.1数据区*9.3.2公用语句的处理*9.3.3等价语句的处理9.3.4 地址分配9.3.5 临时变量的地址分配 9.4 简单的栈式存储分配9.4.1C的活动记录9.4.2C的过程调用、过程进入、数组 继续阅读

编译原理笔记13:自上而下语法分析(3)构造预测分析表、LL(1) 文法

目录 构造预测分析表不懂也能用的构造步骤FIRST、FOLLOW 和分析表的原理? LL(1) 文法 构造预测分析表 预测分析表的作用,是为推导的进行指明方向——我们用当前下推栈栈顶和读写头所指向的符号的组合(即当前的状态),去查询预测分析表,以确定推导的下一步该向着何种方向前进。 推导应该前进的方向,由 FIRST、FOLLOW 集合说明——这两个集合能够说明, 继续阅读

字符设备驱动内部实现原理解析及分步注册流程和代码实例

一、字符设备驱动内部实现原理 用户层调用open函数时,内核层的sys_open()会根据用户层传递的文件路径参数找到该文件的文件信息结构体struct inode{},这个文件信息结构体存放的是该文件的相关信息,里面有一个成员是字符设备驱动结构体struct cdev{},这个字符设备驱动结构体struct cdev{}里面有一个操作方法结构体指针struct  file_openations,基于这个操作方法结构体指针s 继续阅读

ChatGPT原理是什么

ChatGPT是什么ChatGPT是一种基于AI的聊天机器人,它可以像人类一样与用户进行交流,帮助用户解决问题,或者与用户交谈、讨论。ChatGPT利用自然语言处理(NLP)技术,使用语义理解和自然语言生成来管理数据,以便与用户进行有意义的对话。ChatGPT原理是什么ChatGPT是一种基于GPT-3(Generative Pre-trained Transformer-3&#xff 继续阅读

Python机器学习

推荐编程书籍:Python机器学习,由机械工业出版社2019-07-01月出版发行,本书编译以及作者信息 为:赵涓涓,强彦 著,此次为第1次发行, 国际标准书号为:9787111630524,品牌为机工出版, 这本书采用平装开本为16开,纸张采为胶版纸,全书共有230页字数万字,是本Python 编程相关非常不错的书。此书内容摘要 本书以案例驱动的方式讲解机器学习算法的知识点,并以Python语言作为基础开发语言实现算法,包括目前机器学习主流算法的原理、算法流程图、 继续阅读

maven编译过滤(如excel)

现象 使用easyExcel 3.1.1操作excel 使用maven编译后,原先正常excel在读取的时候抛出了异常。 java.util.zip.ZipException: invalid stored block lengths 一开始是怀疑excel里面内容格式不对,打开excel检查后发现格式都是正常的。 然后开始看源码 debug到com.alibaba.excel.util.WorkBookUtil#createWorkBook时想到打开一个 继续阅读

linux中把.c的文件编译成.so文件

linux中共享库以so为后缀(shared object),与Windows下的DLL类似,是在程序运行时动态连接。多个进程可以连接同一个共享库。 以下以编译mylib.c为例讲如何编译.so文件。 首先,编译mylib.c: $gcc -c -fPIC -o mylib.o mylib.c -c表示只编译(compile),而不连接。-o选项用于说明输出(output)文件名。gcc将生成一个目标(object)文件mylib.o。 继续阅读

对偶量子计算机,广义量子干涉原理及对偶量子计算机-物理学进展.PDF

广义量子干涉原理及对偶量子计算机-物理学进展.PDF 第 28 卷 第 4 期 物  理  学  进  展 Vol . 28 No . 4 2008 年 12 月 PRO GR ESS IN P H YSICS Dec . 2008 文章编号 (2008) 0404 1022 广义量子干涉原理及对偶量子计算机 龙桂鲁 ,刘  洋 (清华大学物理系 ,量子信息与测量实验室 ,北京 100084 ; 原子分子纳米重点实验室 ,清华大学物理系 ,清华信息科学技术国家实验室 ,北京 100084) 摘 继续阅读

简要介绍 | 图像聚类:概念、原理与方法

图像聚类:概念、原理与方法 1. 背景介绍 图像聚类(Image Clustering)是一种无监督学习方法,主要用于将相似的图像分组到同一个类别。这种技术在计算机视觉、机器学习和数据挖掘等领域具有广泛的应用,例如图像搜索、图像分割、图像压缩、异常检测等。 2. 原理介绍与推导 2.1 特征提取 在进行图像聚类之前,首先需要从图像中提取特征。特征提取的方法有很多,主要包括&#x 继续阅读