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编译原理期末复习资料
这是一个编译原理复习用的ppt,第一章 引论 第二章* 高级语言及其语法描述 第三章** 词法分析 第四章** 语法分析—自上向下分析 第五章** 语法分析—自下向上分析 第六章 * 属性文法与语法制导翻译 第七章* 语义分析和中间代码生成 第八章 符号表 第九章* 运行时存储空间组织 第十章* 优化 第十一章 目标代码生成
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-06-19
文件大小:90112
提供者:
computer_mute
归并算法,采用的是自顶向下划分,再由下向上归并的递归过程
归并分类算法:采用的是“自顶向下划分,再由下向上归并”的递归过程,实现此过程,被分类数据规模充分小条件设为16,即当数据规模小于等于16时。
所属分类:
其它
发布日期:2010-04-06
文件大小:30720
提供者:
tyutxiaoxue
asp.net多选下拉框
自己开发个下拉多选框,好不容易在IE下可用,但是不兼容FF和谷歌浏览器。众里寻他千百度,终于找到。转自http://www.cnblogs.com/FrankYao/archive/2011/10/10/dropdowncheckboxlist.html。不敢独享,更不敢收分。先对这位大神表示感谢。 DropDownCheckBoxList 控件继承 DropDownList ; 整个控件由四部分组成:一个文本框、两个图标(向下|向上)、一个隐藏的 DIV 、两个隐藏域。 控件支持主流浏览器
所属分类:
C#
发布日期:2011-12-21
文件大小:134144
提供者:
zealy202
JS幻灯自下向上切换
JS幻灯自下向上切换,喜欢特效的可以下载研究
所属分类:
C#
发布日期:2012-10-13
文件大小:687104
提供者:
yishuangjia
android由下向上拉起菜单
android由下向上拉起菜单 菜单内容自定义~可以嵌套在很多页面中
所属分类:
Android
发布日期:2013-03-15
文件大小:3145728
提供者:
gg811
MASM32编程在屏幕右下角自下向上显示倒计时窗口
包含源程序和可执行文件 演示了: 如何计算也倒计时窗口在屏幕右下角的显示位置 窗口自下向上显示的效果 用计时器实现倒计时
所属分类:
专业指导
发布日期:2008-09-23
文件大小:3072
提供者:
Purpleendurer
自下向上的时间序列线性分割
自己写的时间序列线性分割,可以用来做数据压缩,可以运行,没有错误。
所属分类:
其它
发布日期:2013-09-07
文件大小:2048
提供者:
bais1990
MFC自定义界面HUI,高效简单,含详细注释和示例
MFC自定义界面HUI,高效简单,含详细注释和示例。 HUI包括基本控件、按钮、标签、编辑框、表格、悬停提示等,可组合出更多功能。资源占用少,效率高,能在低端机上运行,流畅不闪烁,完全满足工控等各种专业软件实现个性化要求。 本资源是“http://download.csdn.net/detail/hhhh63/6961889”的正式发布版。包括3个项目,Hui、HuiDemo1和HuiDemo2。 一、Hui项目 本项目是DLL项目,包括完整的界面库,使用双缓存,局部重画等技术,性能优异。为保
所属分类:
C++
发布日期:2014-08-03
文件大小:582656
提供者:
hhhh63
HTML 特效代码1-自下向上滚动字幕
HTML 特效代码1-自下向上滚动字幕HTML 特效代码1-自下向上滚动字幕HTML 特效代码1-自下向上滚动字幕
所属分类:
Web开发
发布日期:2009-01-03
文件大小:884
提供者:
funnymickey
安卓动画效果相关-仿照360下拉从下向上弹出小人清理动画.zip
仿照360下拉,从下向上弹出小人清理动画.zip,太多无法一一验证是否可用,程序如果跑不起来需要自调,部分代码功能进行参考学习。
所属分类:
其它
发布日期:2019-07-29
文件大小:7340032
提供者:
weixin_39841848
求解自旋相关的玻耳兹曼-弗拉索夫方程的测试粒子运动方程
提出了用于求解自旋相关的玻尔兹曼-弗拉索夫方程的测试粒子运动方程(EOM)的一致推导。 相空间中的最终EOM与哈密顿动力学中的典范方程式相似,自旋的EOM与量子力学的海森堡图中相同。 进一步考虑自旋的量子性质并选择重离子反应中总角动量的方向作为测量核子自旋的参考,分别给出了自旋向上和自旋向下核子的EOM。 确定了影响重离子碰撞中自旋动力学的关键因素。 由此产生的EOM为使用测试粒子方法研究中能下重离子碰撞中的自旋动力学提供了坚实的基础。 将来将模型模拟与实验数据进行比较,将有助于限制广为人知的中
所属分类:
其它
发布日期:2020-04-08
文件大小:261120
提供者:
weixin_38547882
复杂地质条件下深井断层涌水综合治理技术
为了有效治理某深井矿山因穿越断层造成的巷道涌水,保证矿山安全生产,采用探地雷达与钻探相结合的方法对涌水区域进行综合探测,对含水区域分布情况进行了研究,将巷道涌水区域自顶板向上依次划分为顶板空洞区、导水断裂带和富水破碎区。在此基础上,提出并实施了"帷幕注浆截流+浅部注浆加固+深部逐层引流注浆"的治理方案,先实施帷幕注浆构筑止浆层,再进行浅部注浆加固围岩,最后进行深部逐层引流并注浆。结果表明:该方案能有效封堵巷道断层涌水,减水率达99.2%,且治理后围岩完整性及稳定性较好,达到预期目标。
所属分类:
其它
发布日期:2020-06-13
文件大小:261120
提供者:
weixin_38709312
MVVM模式下,ViewModel和View,Model有什么区别.pdf
Vue.js是一套构建用户界面的渐进式框架。与其他重量级框架不同的是,Vue 采用自底向上增量开发的设计。Vue 的核心库只关注视图层,并且非常容易学习,非常容易与其它库或已有项目整合。另一方面,Vue 完全有能力驱动采用单文件组件和Vue生态系统支持的库开发的复杂单页应用。
所属分类:
互联网
发布日期:2020-07-25
文件大小:709632
提供者:
qq_44694681
C++实现自底向上的归并排序算法
主要介绍了C++实现自底向上的归并排序算法,结合实例形式较为详细的分析总结了自底向上的归并排序算法的原理与具体实现技巧,需要的朋友可以参考下
所属分类:
其它
发布日期:2020-09-03
文件大小:80896
提供者:
weixin_38684743
css控制元素高度实现自底向上和自顶向下的方法
主要介绍了css控制元素高度实现自底向上和自顶向下的方法的相关资料,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
所属分类:
其它
发布日期:2020-09-24
文件大小:173056
提供者:
weixin_38663701
彩色图像自微分车牌区域定位技术
车牌定位是实现智能交通系统的关键因素之一。在RGB色彩空间中,运用自微分技术实现了图像的二值化,利用水平膨胀、腐蚀技术完成了形态学处理。最后,通过由下向上扫描确定连通区域的矩形边界,结合车牌的几何尺寸,给出车牌区域的具体坐标。
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-19
文件大小:147456
提供者:
weixin_38639615
开源组件下的大数据技术框架
目录 (一)通用框架概述 (二)数据收集层 (三)数据存储层 (四)资源管理与服务协调层 (五)计算引擎层 (六)数据分析层 (七)数据可视化层 (一)通用框架概述 自底向上,与OSI类似,通用框架下的大数据体系有七层:数据源、数据收集层、数据存储层、资源管理与服务协调层、计算引擎层、数据分析层及数据可视化层。图示如下: (二)数据收集层 数据收集层直接与数据源对接,负责采集产品使用过程中生成的日志,具有分布式、通用化等属性。由于实际场景中,大部分的数据源是零散的,因此采集到一
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-07
文件大小:142336
提供者:
weixin_38637580
大数据环境下基于Hadoop框架的数据挖掘算法的研究与实现
为了提高大数据环境下的数据挖掘速度,对分布式计算构架Hadoop进行分析与研究,提出一种基于Hadoop平台的大数据关联规则挖掘算法MRPrePost。该算法在PrePost算法基础上改进而来,采用Hadoop平台降低分布式编程的难度且易于管理,通过一种自底向上的深度优化策略改进PrePost算法,降低内存开销,同时采用负载均衡的分组策略,来提高并行算法的性能,最终试验表明,该算法运行速度快,适应大数据关联规则挖掘。
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-27
文件大小:770048
提供者:
weixin_38680247
C++/GoLang如何实现自底向上的归并排序
前言 上一篇文章写了一个自顶向下的归并排序,把一个完整的数组不断二分,然后再合并。其实换一种思路:把数组中相邻的N个元素看成是已经二分好了的,直接进行合并,就省掉了二分那一步骤 C++实现: template void mergeSortButton2Top(T arr[], int n) { for (int size = 1; size <= n; size += size) { for (int i = 0; i+size < n; i+=2*size) //对[i,i
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-19
文件大小:140288
提供者:
weixin_38659812
大数据云环境下TDS和BUG混合k-匿名化方法
针对一般子树匿名化方法处理大数据效率低和伸缩性较差的问题,提出了一种可伸缩的自下向上的泛化(BUG)方法,并在此基础上,结合已有的自上向下的特化(TDS),形成一种混合方法。在提出的方法中,k-匿名作为隐私模型,TDS和BUG都是基于映射化简开发组成,并通过云的强大计算能力来获得较高的伸缩性。提出的映射化简BUG只需在几次泛化循环之后就可插入一个新的泛化候选,不会影响另一个泛化的信息损失。考虑到工作负载平衡点K与匿名参数k的复杂关系,将映射化简的BUG和TDS结合形成混合方法。实验结果验证了本文
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-19
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38712416
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