LR剖析器是一种由下而上（bottom-up）的上下文无关语法剖析器。LR意指由左（Left）至右处理输入字符串，并以最右边优先衍生（Right derivation）的推导顺序（相对于LL剖析器）建构语法树。能以此方式剖析的语法称为LR语法。而在LR(k)这样的名称中，k代表的是剖析时所需前瞻符号（lookahead symbol）的数量，也就是除了目前处理到的输入符号之外，还得再向右参照几个符号之意；省略（k）时即视为LR(1)，而非LR(0)。由于LR剖析器尝试由剖析树的叶节点开始，向上一层层透过文法规则的化简，最后推导回到树的根部（起始符号），所以它是一种由下而上的剖析方法。许多程序语
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2013-03-18 17:53:00
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清晰记得本次实验在推了两次项目集规范簇之后，发现文档中给出的文法有错误，联系老师得到改正后，遂顺利完成。简单记录一下本次实验的经历，留作以后备用，若有错误之处，还请路过的博友不吝赐教。实验设计目标构造LR(1)分析程序，利用它进行语法分析，判断给出的符号串是否为该文法识别的句子。实验原理整体思路：在总控程序的控制下，从左到右扫描输入符号串，根据状态栈中的栈顶状态、符号栈中的栈顶字符和文法及当前输入
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2024-02-04 10:42:07
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Java 中所有的类都继承自 Object 类，Object 类中有个返回 hashCode 的本地方法。public native int hashCode();
复制代码在文档的注释中很清楚的说明了 hashCode 的作用，和它应该满足的一些要求。作用：给一个对象返回一个 hashCode 值，这个值在 hash table 的数据结构中有重要的作用。例如，确定放置在 hash table
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2023-09-01 07:10:58
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1. 实验要求（1）已知文法G[S'](0) S'→E
(1) E→aA
(2) E→bB
(3) A→cA
(4) A→d
(5) B→cB
(6) B→d手工建立文法G[S']的LR(0)的项目集规范族DFA和LR(0)分析表。（2） 根据清华大学版《编译原理（第3版）》教材上LR(0)语法分析的算法思想及算法流程，构造LR(0)语法分析程序。（3）用该LR(0)语法分析程序
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2024-09-06 08:49:18
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对下列文法，用SLR（1）分析法对任意输入的符号串进行分析：
(1)S->E
(2)E->E+T
(3)E->T
(4)T->T*F
(5)T->F
(6)F->(E)
(7)F->i
【设计思想】
(1)总控程序，也可以称为驱动程序。对所有的LR分析器总控程序都是相同的。
(2)分析表或分析函数，不同的文法分析表将不同，同一
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2024-09-10 11:12:45
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new一个对象Java代码public classHello {public static voidmain(String[] args) {
Hello h= newHello();
}
}
然后使用下面的命令进行编译获得class文件
javac -g Hello.java
再使用下面的命令进行反编译查看字节码
javap -v Hello.class
获得的字节码详情
Classfile j
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2023-11-21 10:46:00
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Memory: 内存使用情况可能是系统性能中最重要的因素。如果系统“页交换”频繁，说明内存不足。“页交换”是使用称为“页面”的单位，将固定大小的代码和数据块从 RAM 移动到磁盘的过程，其目的是为了释放内存空间。尽管某些页交换使 Windows 2000 能够使用比实际更多的内存，也是可以接受的，但频繁的页交换将降低系统性能。减少页交换将显著提高系统响应速度。要监视内存不足的状况，请从以下的对象计
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2015-04-27 15:18:40
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经过前面两篇文章。已经讲清楚了LR语法分析中最重要的分析表的构造过程。先补充一个小问题，就是LR(0)项目的分类 根据圆点所在的位置和圆点后是终结符还是非终结符或为空把项目分为以下几种： 移进项目： 形如 A→α .a β ，a是终结符, a ,b∈V* 以下同 待约项目：A→α .B β , 其中B是非终结符 归约项目：A→α . 表明产生式已分析完成。 接受项目
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2023-12-19 17:45:00
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在当今软件开发中，自动化生成代码的能力对于提升开发效率和减少错误至关重要。针对“lr分析表自动生成java”的需求，我们探讨了一系列技术实现方案。以下是我们在这一过程中积累的经验与教训。
## 背景定位
在最初的项目阶段，我们发现手动生成lr分析表后导出为Java代码的流程繁琐，易出错，严重制约了开发速度。随着业务量的增加，人工操作的低效逐渐显露出明显的技术痛点。这促使我们探索自动化生成的可能
# 如何用Python实现Logistic Regression（LR）算法
## 摘要
在本文中，我们将介绍如何使用Python实现Logistic Regression（LR）算法。LR是一种经典的机器学习算法，常用于二分类问题。我们将通过示例代码和步骤详细解释如何实现LR算法，适合初学者入门学习。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(导入数据) --
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2024-03-12 06:05:02
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# 如何在Python中实现逻辑回归（Logistic Regression）
逻辑回归是一种广泛使用的分类算法。在本教程中，我将指导你通过以下步骤来实现一个基本的逻辑回归模型。
## 实现流程
我们将逻辑回归的实现分成以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 说明 |
|--------
原创
2024-10-17 13:35:37
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今天小编讲的是JAVA的分析工具，我们程序员使用java语言编写java程序所需的开发工具包是JDK，JDK顾名思义是java开发工具包，是提供给程序员使用的。JDK包含了JRE，同时还包含了编译java源码的编译器javac，还包含了很多java程序调试和分析的工具，比如jps,jinfo,jstack,jstat,jmap等，今天小编讲的就是这几个简单的工具哦。
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2023-07-18 20:00:44
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1.带label的文本输入区域<label for=""></label><textarea " id=""></textarea><div class="zp">
<label for="zp ">留言板</label><br>
<textarea class="aaa" row
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2024-01-02 13:28:00
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关于这个算法有一个非常有名的故事："尿布和啤酒"。故事是这样的：美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班后为孩子买尿布，而丈夫在买完尿布后又要顺 手买回自己爱喝的啤酒，因此啤酒和尿布在一起被购买的机会很多。这个举措使尿布和啤酒的销量双双增加，并一直为众商家所津津乐道。1、基本概念 支持度3%：意味着3%顾客同时购买牛奶和面包 &nb
1、先读入终结符，非终结符，和全部产生式。 2、预处理：初始化；getpp()获得每一个非终结符在产生式左边时的产生式编号, 记录在 string getp[]中（能够多个）。 3.获得全部的符号的first集：dfs法，从S開始DFS，遇到终结符则是递归出口，回溯时候沿路保存记录全部路径上VN的f
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2017-05-13 20:37:00
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1.决策树决策树模型demo随机森林模型demo1.1从LR到决策树相信大家都做过用LR来进行分类，总结一下LR模型的优缺点：优点适合需要得到一个分类概率的场景。实现效率较高。很好处理线性特征。缺点当特征空间很大时，逻辑回归的性能不是很好。不能很好地处理大量多类特征。对于非线性特征，需要进行转换。以上就是LR模型的优缺点，没错，决策树的出现就是为了解决LR模型不足的地方，这也是我们为什么要学习决策
# Java中的逻辑回归（Logistic Regression）
## 简介
逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种经典算法，常用于二分类问题的解决。它通过构建一个线性模型，使用逻辑函数（也称为sigmoid函数）将线性输出转换为概率值，从而进行分类预测。在Java语言中，我们可以使用一些开源的机器学习库来实现逻辑回归算法，如Weka和Apache Spark等。
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2023-08-16 12:40:21
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LoadRunner性能测试指标分析Memory:·Available Mbytes简述：可用物理内存数.如果Available Mbytes的值很小（4 MB或更小），则说明计算机上总的内存可能不足，或某程序没有释放内存。参考值：4 MB或更小，至少要有10%的物理内存值 ·Page/sec (Input/Out)简述：为了解析硬页错误，从磁盘取出或写入的页数。一般如果Page/sec
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2015-04-27 14:49:10
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使用tensorflow实现LR
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2020-06-29 13:37:39
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导语笔者对各大厂商CTR预估模型的优缺点进行对比，并结合自身的使用和理解，梳理出一条CTR预估模型的发展脉络，希望帮助到有需要的同学。0. 提纲1. 背景2. LR 海量高维离散特征 (广点通精排)3. GBDT 少量低维连续特征 (Yahoo & Bing)4. GBDT+LR (FaceBook)5. FM+DNN (百度凤巢)6. MLR
