def

Python实现SLR（1）语法分析器 实验课前一天晚上肝了个SLR语法分析器，当时还发朋友圈语法分析器和我晚上总得走一个，从第二天状态来看，应该是我们俩一起走了（笑 编写的时间比较仓促，所以代码有些地方实现不是很好，存在一些问题，以后有时间的话再来修补一下，比如在对两个项目规范族进行比较时效率比较低，first集和follow集中对连续多个非终结符推到ε的情况下可能会有bug，但在我的文法定义中特意绕开了ε，勉强能用。 为了方便代码阅读，加入了许多注释后的打印语句，将这些打印语句取消注释后运行，能够告诉你当前这段代码所做的事。 在编写过程中，尽量对模块进行封装，把逻辑和文法定义分开，做到文法可以方便地修改，但时间过于仓促可能还是有点小问题。当文法修改时，修改 getCol函数（该函数将终结符和非终结符映射到action和goto表中相应的列），initProduction函数（该函数定义了文法产生式（拓广文法），在本文中有28个产生式），source（输入单词序列），varset（非终结符集合），terminalset（终结符集合） SLR（1）分析流程 输入文法 求first集 求follow集 构造LR（0）项目集DFA 构造Action和Goto 按照Action和Goto进行分析 1.主要数据结构定义和基础函数： 基础函数 isVariable函数判断是不是非终结符

一、通过PIP 安装Flask 1.1 Windows环境安装pip A、首先PIP进入官网（ https://pypi.python.org/pypi/pip ）下载gz包 B、对gz压缩包进行解压，解压目录为（C:\Python\pip-10.0.1） C、通过python命令执行，解压目录下的setup.py文件，安装pip python setup.py install D、对pip进行环境配置（安装完pip后，会在python的scripts文件夹中多处pip.exe文件） 1.2安装flask A、安装Pip完成后可以通过命令查看是否成功 pip -V B、通过Pip命令安装flask pip install flask 二、Flask 快速入门 2.1 第一个最小应用 from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route( ' / ' ) def hello_world(): return ' Hello World! ' if __name__ == ' __main__ ' : app.run() 把它保存成 hello.py (或者类似的文件)，然后用 Python 解释器运行它。确保你的应用不叫做 flask.py ， 因为这会与 Flask 本身冲突。 python hello.py *

夫学须志也，才须学也，非学无以广才，非志无以成学。——诸葛亮 生活有度，自得慈铭 ——杜锦阳 <hr/> 今天新来的同事安装环境遇到个莫名其妙的问题： AttributeError: 'Module' object has no attribute 'STARTF_USESHOWINDOW' 其它小伙伴好像都没遇到过，后来发现，应该是系统的问题，因为还出现了字节混乱的错误: UNICODEENCODEERROR:‘ascii’ code can't encode... 这个先不提，我们先来看看下面的错误： STARTF_USESHOWINDOW 因公司信息，所以打上马赛克了。 百度了一会，发现网上解决方案都不靠谱。 出错原因：使用了subprocess模块，系统找不到这个模块。 你可以做个测试：在python下输出subprocess也会报这个错。 后来想到有可能系统环境的问题和模块代码引起，起初是替换了 Lib\site-packages\matplotlib\compat 下的 subprocess.py ，后来想到这是子模块，于是再替换了Lib\下的 subprocess.py ，再运行，一切正常。 国内外论坛都没找到相关的解释，后来去翻了源码才知道了原因 ，Cmd是WIN下命令符，pyc是编译后运行的，和JAVA一样，一次编译多处运行

转载： https://blog.csdn.net/zhongguomao/article/details/70266246 在程序中, 对象的识别和寻址是通过对象引用来实现的, 对象引用变量可以访问对象的属性和方法. ABAP 中的类也有程序内部的局域类和全局类之分, 其作用范围不同. ABAP中的全局类是通过ABAP工作台中的类创建工具 Class Builder SE24开发的, 保存在系统类库程序 Class Pool 中, 可供所有程序作用. 一. 程序中类的定义. 1. 类声明及实现 * Class Declarations CLASS application DEFINITION. PUBLIC SECTION. METHODS: show_text. PRIVATE SECTION. DATA text(100) TYPE c VALUE 'This is my first ABAP Object.'. ENDCLASS. * Class Implementation CLASS application IMPLEMENTATION. METHOD show_text. WRITE text. ENDMETHOD. ENDCLASS. 2. 成员可见性. ①公有: 可被所有对象使用. PUBLIC SECTION. ②保护: 只能被本类及其派生类中的方法使用.

一、写在前面 　　之前写的爬虫都是单机爬虫，还没有尝试过分布式爬虫，这次就是一个分布式爬虫的初体验。所谓分布式爬虫，就是要用多台电脑同时爬取数据，相比于单机爬虫，分布式爬虫的爬取速度更快，也能更好地应对IP的检测。本文介绍的是利用Redis数据库实现的分布式爬虫，Redis是一种常用的菲关系型数据库，常用数据类型包括String、Hash、Set、List和Sorted Set，重要的是Redis支持主从复制，主机能将数据同步到从机，也就能够实现读写分离。因此我们可以利用Redis的特性，借助requests模块发送请求，再解析网页和提取数据，实现一个简单的分布式爬虫。 二、基本环境 　　Python版本：Python3 　　Redis版本：5.0 　　IDE： Pycharm 三、环境配置 由于Windows下的安装配置比较简单，所以这里只说Linux环境下安装和配置Redis（以Ubuntu为例）。 1.安装Redis 1）apt安装： $ sudo apt-get install redis-server 2）编译安装： $ wget http : / / download .redis .io / releases / redis - 5.0.0.tar.gz $ tar - xzvf redis - 5.0.0.tar.gz $ cd redis - 5.0.0 $

数据集参考自https://blog.csdn.net/c406495762/article/details/77341116 朴素贝叶斯 ：首先，何为朴素？朴素要求的是 条件特征之间相互独立 。我们都知道大名鼎鼎的贝叶斯公式，其实朴素贝叶斯的思想很简单。就是通过计算属于某一类别的后验概率，然后比较大小，哪一类的概率大，那么就将它划分为哪一类。。。 由上述公式可知，我们先验概率P(A)很容易求得，我们重点在与求条件概率。由于条件特征之间相互独立，于是可以拆分成累乘的形式。在代码实现中，我们一般不会去求P(B)，因为分母都是一样的，我们只关注类别概率的大小！ 将代码记录如下，方便以后查看。 import numpy as np import pandas as pd def getDataSet(): postingList =[[ ' my ' , ' dog ' , ' has ' , ' flea ' , ' problems ' , ' help ' , ' please ' ], [ ' maybe ' , ' not ' , ' take ' , ' him ' , ' to ' , ' dog ' , ' park ' , ' stupid ' ], [ ' my ' , ' dalmation ' , ' is ' , ' so ' , ' cute ' , ' I

　　朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法。对于大多数的分类算法，在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。比如决策树，KNN，逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数，要么是条件分布。但是朴素贝叶斯却是生成方法，该算法原理简单，也易于实现。 1，基本概念 　　朴素贝叶斯 ：贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素贝叶斯分类时贝叶斯分类中最简单，也是最常见的一种分类方法。 　　贝叶斯公式 ： （X：特征向量， Y：类别） 　　先验概率P(X) ：先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率。 　　后验概率P(Y|X) ：事情已经发生，要求这件事情发生的原因是由某个因素引起的可能性的大小，后验分布P(Y|X)表示事件X已经发生的前提下，事件Y发生的概率，叫做事件X发生下事件Y的条件概率。 　　后验概率P(X|Y) ：在已知Y发生后X的条件概率，也由于知道Y的取值而被称为X的后验概率。 　　朴素 ：朴素贝叶斯算法是假设各个特征之间相互独立，也是朴素这词的意思那么贝叶斯公式中的P(X|Y)可写成： 　　朴素贝叶斯公式 ： 2，贝叶斯算法简介 　　NaiveBayes算法，又称朴素贝叶斯算法。朴素：特征条件独立；贝叶斯

1 常见文本处理工具 cat -E：显示行结束符$ -A：显示所有控制符 -n：对显示出的每一行进行编号 -b：非空行编号 -s：压缩连续的空行成一行 [root@localhost ~]# cat a -A $ localhost.localdomain$ a b c$ a ^I^I d$ [root@localhost ~]# cat a -E $ localhost.localdomain$ a b c$ a d$ [root@localhost ~]# cat a -n 1 2 localhost.localdomain 3 a b c 4 a d [root@localhost ~]# cat a -b 1 localhost.localdomain 2 a b c 3 a d 4 c ### nl 相当于cat -b [root@localhost ~]# nl b 1 a 2 b 3 c 4 b 5 e 6 f ### tac 逆向显示文本内容 [root@localhost ~]# tac b f e b c b a ### rev 将同一行的内容逆向显示 [root@localhost ~]# echo {1..10} | rev 01 9 8 7 6 5 4 3 2 1 ### hexdump 查看非文本文件内容 [root@localhost ~]#

Blog ： https://blog.csdn.net/implok/article/details/95041472 步骤 ： 文字识别是AI的一个重要应用场景，文字识别过程一般由图像输入、预处理、文本检测、文本识别、结果输出等环节组成。 分类 ：文字识别可根据待识别的文字特点采用不同的识别方法，一般分为定长文字、不定长文字两大类别。 定长文字（例如 手写数字识别 、 验证码 ），由于字符数量固定，采用的网络结构相对简单，识别也比较容易； 不定长文字（例如印刷文字、广告牌文字等），由于字符数量是不固定的，因此需要采用比较复杂的网络结构和后处理环节，识别也具有一定的难度。 一、定长文字识别 定长文字的识别相对简单，应用场景也比较局限，最典型的场景就是验证码的识别。由于字符数量是已知的、固定的，因此，网络结构比较简单，一般构建3层卷积层，2层全连接层便能满足“定长文字”的识别。 手写数字识别 MNIST是一个经典的手写数字数据集，来自美国国家标准与技术研究所，由不同人手写的0至9的数字构成，由60000个训练样本集和10000个测试样本集构成，每个样本的尺寸为28x28，以二进制格式存储，如下图所示： MNIST手写数字识别模型的主要任务是：输入一张手写数字的图像，然后识别图像中手写的是哪个数字。 该模型的目标明确、任务简单，数据集规范、统一，数据量大小适中

Scrapy 入门- Scrapy简介 Scrapy框架介绍 Scrapy 是 由 Python 语言开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和 web 抓取框架，用于抓取 web 站点并从页面中提取结构化的数据。 Scrapy 用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。 Scrapy 吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类，如 BaseSpider 、 sitemap 爬虫等，最新版本又提供了 web2.0 爬虫的支持 Scrapy 框架的运行原理： Scrapy Engine ： 负责组件之间数据的流转，当某个动作发生时触发事件。 Scheduler ： 接收 requests ，并把他们入队，以便后续的调度。 Spiders ： 用户编写的可定制化的部分，负责解析 response ，产生 items 和 URL 。 Item Pipeline ： 负责处理 item ，典型的用途：清洗、验证、持久化。 Downloadermiddlewares ： 位于引擎和下载器之间的一个钩子，处理传送到下载器的 requests 和传送到引擎的 response( 若需要在 Requests 到达 Downloader 之前或者是 responses 到达 spiders 之前做一些预处理，可以使用该中间件来完成 ) 。