摘要：在传统数据库中SQL引擎一般指对用户输入的SQL语句进行解析、优化的软件模块。SQL的解析过程主要分为：词法、语法和语义分析。作者：Gauss松鼠会。在传统数据库中SQL引擎一般指对用户输入的SQL语句进行解析、优化的软件模块。SQL的解析过程主要分为：• 词法分析：将用户输入的SQL语句拆解成单词(Token)序列，并识别出关键字、标识、常量等。• 语法分析：分析器对词法分析器解析出来的单
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2024-01-03 20:29:57
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支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法兼具形式优美和高效好用，难得地受到了跨学术界和工业界的好评。一、SVM 算法介绍在支持向量机中有三个重要概念，也是组成支持向量机的重要构件：最大间隔高维映射核方法这三个部件是彼此独立又互相关联的关系，他们在一起共同成就了SVM算法。1.1. 距离是不同类别的天然间隔数据点的“位置”实质是在不同维度有着不同现实含义的信息。在分类时
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2024-07-17 04:54:44
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语义分析的结果会被送去字节码生成器，所以该结果必须接近字节码。而字节码格式是以类为单位的，所以语义分析的结果也应当是“类”。这里的类不光是class，还包括了interface。在字节码和标准库的反射中，并不对两者做区分，只是将interface作为一个“修饰符”而已。同样的还有annotation（由于Latte-lang不支持定义注解，注解需要用java定义然后在Latte中使用。所以结果
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2023-10-13 19:13:34
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一.python介绍python的创始人为吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。1989年的圣诞节期间，吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC语言的一种继承。最新的TIOBE排行榜，Python已经占据世界第四名的位置， Python崇尚优美、清晰、简单，是一个优秀并广泛使用的语言。Python可以应用于众多领域，如：数据分析、组件集成、网络
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2024-08-14 11:29:57
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递归下降语法制导翻译实现含多条简单赋值语句的简化语言的语义分析和中间代码生成。测试样例begin
a:=2; b:=4;
c:=c-1;
area:=3.14*a*a;
s:=2*3.1416*r*(h+r);
end
#词法分析public class analyzer {
public static List<String> llist=new ArrayList<
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2023-06-25 19:11:20
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实验要求：1.[实验项目]实现LL(1)分析中控制程序（表驱动程序）；完成以下描述赋值语句的LL(1)文法的LL(1)分析过程。 G[A]:A→V=E E→TE′ E′→ATE′|ε T→FT′ T′→MFT′|ε F→ (E)|i A→+|- M→*|/ V→i2.[设计说明]终结符号i 为用户定义的简单变量,即标识符的定义。3.[设计要求]（1）输入串应是词法分析的输出二元式序列，即某算术表达
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2024-05-04 09:11:39
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实验四、语法分析实验 一、 实验目的（1） 编制一个语义分析程序（2） 语义分析程序是在语法分析程序的基础上进行编写的，主要任务是根据语法
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2023-06-28 23:19:25
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论文： CTC：Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks思想： 语音识别中，一般包含语音段和对应的文本标签，但是却并不知道具体的对齐关系，即字符和语音帧之间对齐，这就给语音识别训练任务带来困难；而CTC在训练时不关心具体的唯一
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2023-08-16 22:12:48
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Java暑期作业一、《恶意》读书笔记《恶意》是日本作家东野圭吾写的推理小说之一。看完后不禁为东野先生的奇特的写作手法以及书中所展现的人性的丑恶所震撼。我认为这本书相较《白夜行》或是《嫌疑人X的献身》等他更出名的推理小说也一点都不逊色。
一般来说，推理小说中揭开凶手的真面目是小说的高潮部分，然而这本书却在前两章就将凶手告知，随着凶手的出现，案件似乎已经解决。但殊不知，我正在一步步落入东野圭吾先生的“
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2023-08-11 16:33:35
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/**
* java 语言规范 基于 java 8 —— 类型转换和上下文
* @转换的种类
* 用java语言编写的表达式要么不产生任何结果，要么有一个可以在编译时推断出来的类型。
* 当表达式出现在多数的上下文中时，它必须与该上下文所期望的类型相兼容，这个类型被称为目标类型。
*
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2024-01-12 00:19:27
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一、中文分析器IK Analyzer IK Analyzer 是一个开源的，基亍 java 语言开发的轻量级的中文分词工具包。从 2006年 12 月推出 1.0 版开始， IKAnalyzer 已经推出了 4 个大版本。最初，它是以开源项目Luence 为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。从 3.0 版本开始，IK 发展为面向 Java 的公用分词组件，独立亍 Lucene
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2024-04-02 12:39:16
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说起这次的语义分析，不得不说的是我的重大的改变。上一次的语法分析是利用了预测分析法来实现的，经过多方考证，发现用预测分析法的语法分析器基础来实现语义分析的困难重重，例如在语法指导翻译的时候那个栈的变化和各种属性的传递就已经让我头晕脑胀了。无奈之下，只好重写语法分析，用了递归下降来实现语法分析进而实现我的语义分析。使用递归下降的最大好处就是思路特别清晰，一旦开始写了，就特别明确接下来要做什么。这就是
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2023-09-22 14:07:22
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语义分析，本文指运用各种机器学习方法，挖掘与学习文本、图片等的深层次概念。wikipedia上的解释：In machine learning, semantic analysis of a corpus is the task of building structures that approximate concepts from a large set of documents(or im
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2024-08-19 10:19:04
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语义搜索简介目录语义搜索简介文档检索 vs. 数据检索语义模型语义数据搜索语义Web——数据Web利用链接数据进行搜索存储和索引 (Semplore)排序原则如何将排序紧密结合到基本操作中? 从DBpedia收集的混合的查询数据集为图结构数据(RDF)建立结构化索引使用结构索引做结构匹配 在多数据源,多存储库的场景下搜索联合查询处理 结论混合搜索混合搜索 数据模型 混合搜索 查询和数据模型
发现好多同学收藏但是不赞
上周做了一个语义分割的综述报告，现在把报告总结成文章。这篇文章将分为三个部分：
1.语义分割基本介绍：明确语义分割解决的是什么问题。
2.从FCN到Deeplab v3+：解读语义分割模型的发展，常用方法与技巧
3.代码实战中需要注意的问题。
一.语义分割基本介绍1.1 概念语义分割（semantic segmentation）
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2023-10-02 16:14:24
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Antlr4是一款开源的语法分析器生成工具，能够根据语法规则文件生成对应的语法分析器。现在很多流行的应用和开源项目里都有使用，比如Hadoop、Hive以及Pig等都在使用ANTLR来做语法分析。本文直接引用antlr4工具做自定义的语义分析public int getMax(int c , int d){
return c + d;
}
int a = 5;
int b = 6;
i
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2023-11-23 15:41:14
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语义分割最常见的评价指标就是mIoU和PA，它们从概念上理解起来比较直观,而且在不同的视觉任务中有很多不同的求法。这两个指标的计算，对于刚学习语义分割的朋友(例如我)还是很有难度的，所以记录一下它们的实现过程，免得以后忘记了。 还是先从原理简单介绍一下，本文使用的方法如何求交并比，不然待会看代码可能有点头疼。 语义分割的交并比其实就是下图中橙色部分比上真实值加预测值。物理意义很直观，理解起来也很方
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2024-02-02 12:28:39
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A，不易懂的JavaScript代码1.判断// 数据类型判断
if(Object.prototype.toString.call(str) === “[object String]”){
// doSomething();
}；
// 文件类型判断
if(/.*\.css(?=\?|$)/.test(“/path/to/main.css”)){
// doSomething()
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2024-01-02 10:42:01
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一、语义分析目的1）词法分析 词法分析包括分词、词性标注、命名实体识别和词义消歧。 分词和词性标注好理解。 命名实体识别的任务是识别句子中的人名、地名和机构名称等等命名实体。每一个命名实体都是由一个或多个词语构成的。 词义消歧是要根据句子上下文语境来判断出每一个或某些词语的真实意思。2）句法分析
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2023-12-07 00:36:04
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2021SC@SDUSC目录概述补充说明doPhase1()getMetaData(QB, ReadEntity）分析概述上一篇文章中，我分析了doPhase1()函数，这是语义分析的起始阶段，程序的最终目标是将AST的数据载入QB，doPhase1这一阶段主要思想是递归地遍历AST，建立一些必要的映射关系，从而将一些关键信息传给QB，如表、子查询的别名信息、内部子句的名字、聚合操作信息等，进而上
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2023-10-11 08:36:49
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