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编译原理DFA（有限确定自动机）的构造

由 ε祈祈猫儿з 提交于 2020-03-18 06:49:57
CODE： https://github.com/pxjw/Principles-of-Compiler/tree/master/consDFA 原题： 1、自己定义一个简单语言或者一个右线性正规文法 示例如( 仅供参考 ) G[S]：S→aU|bV U→bV|aQ V→aU|bQ Q→aQ|bQ|e 2、构造其有穷确定自动机，如 3、利用有穷确定自动机M=(K,Σ,f, S,Z）行为模拟程序算法，来对于任意给定的串，若属于该语言时，该过程经有限次计算后就会停止并回答“是”，若不属于，要么能停止并回答“不是” K:=S； c:=getchar; while c<>eof do {K:=f(K,c); c:=getchar; }; if K is in Z then return (‘yes’) else return (‘no’) 开始编程！ 1.状态转换式构造类： current——当前状态 next——下一状态 class TransTile { public: char current; char next; char input; TransTile(char C,char I,char Ne){ current = C; next = Ne; input = I; } }; 2.DFA的构造类 此处包括DFA的数据集，字母表，以及过程P的定义。 包括了初始化，遍历转换

Self-monitoring navigation agent via auxiliary progress estimation

由 白昼怎懂夜的黑 提交于 2020-03-10 03:37:52
Self-monitoring navigation agent via auxiliary progress estimation，ICLR，2019. 摘要 VLN任务即一个智能体在真实的未知环境中按照导航指令进行移动。这个具有挑战性的任务要求智能体识别哪些指令已经完成，哪个指令在下一步需要关注，哪条路要走，以及导航距离终点的进程情况。在这篇文章中，我们介绍了self-monitoring智能体，他有两个关键成分：（1）视觉文本协同grounding模型，定位过去完成的指令和接下来要求的指令，以及从周围环境中判断下一步的移动方向。（2）进程监视器，保证已经执行过的指令能够映射到导航进程。该模型在基准数据集上达到sota，且代码开源到：https://github.com/chihyaoma/selfmonitoring-agent. Motivation 本文认为之前的VLN的模型没有考虑到指令的进度问题。所以本文提出的这个agent考虑三个问题，哪些已经完成，哪些将要进行，朝着哪个方向进行，以此来完成进度的检测监督工作。 Self-monitoring agent 由四个部分组成： （1）textual grounding。判断指令中已经完成和将要完成的部分。使用位置编码器PE(·)。 （2）visual grounding。汇总目前周围的环境图像。使用单层的多层感知机

如何为ABAP程序添加权限检查

由 生来就可爱ヽ(ⅴ＜●) 提交于 2020-03-09 02:59:59
一、确认权限对象，及其关联字段： TCode: SU21 例如权限对象" M_MSEG_WMB "，它 关联字段为"WERKS"，详见下图： 二、在ABAP代码中添加权限检查代码： TCode：SE38 TYPES : BEGIN OF ty_check_au , werks TYPE mseg - werks , END OF ty_check_au . DATA : wa_check_au TYPE ty_check_au , it_check_au TYPE TABLE OF ty_check_au . AT SELECTION-SCREEN . * 在此进行权限对象的检查 SELECT werks FROM mseg INTO TABLE it_check_au WHERE mblnr IN s_mblnr AND werks = p_werks AND mseg ~ bwart IN ( '101' , '102' , '105' , '106' ) . LOOP AT it_check_au INTO wa_check_au . AUTHORITY-CHECK OBJECT 'M_MSEG_WMB' ID 'WERKS' FIELD wa_check_au - werks . IF sy - subrc <> 0 . MESSAGE e030 ( zmm_dev )

Au的入门学习

由 早过忘川 提交于 2020-02-27 14:55:49
Au作为专业音频处理软件，一般用于音频录制，剪辑，后期处理等，最初学习au的动力来自于使用pr时的音频需求。在pr中对音频的修改可以直接导入au中进行操作，非常方便。 首先安装完au的第一步，ctrl+shift+k打开首选项，调节常规设置，个人推荐在数据界面将质量调为百分之百，在媒体与磁盘缓存界面调整缓存位置，看个人爱好，保存峰值文件处打钩，如果有外接声卡则在音频硬件处调整设备类型，主控时钟和默认输出相同。 第二步，处理单个音频的话直接在波形中处理，如果需要多个音频文件混音，则选择多轨。 由于个人对音频处理不需要太专业的部分，常用的功能就是剪辑，降噪，淡入淡出等。 比较重要的降噪，第一种噪音:持续背景噪音（整个音频环境下普遍持续存在噪音），首先选择噪音部分，右键或者shift+p捕捉噪声样本，随后ctrl+shift+p调出效果-降噪界面，点击选择完整文件，根据实际噪音情况调整，降噪百分比和降噪db幅度，随后点击应用即可。 第二种噪音:瞬时噪音（如突然的微信提示音，物品撞击声等）shift+d调出频谱展示器，找到噪音部分，使用框选工具d或者探索工具e，在频谱中选中噪音部分，直接backspace键或del键删除，或右右键点击删除。第二种方法:同样选中噪音区域，ctrl+u自动修复选区，如果一次效果不好可多次重复。 来源： CSDN 作者： 17期 马骏 链接： https:/

高效简单的jsp分页

由 倾然丶 夕夏残阳落幕 提交于 2020-02-26 17:47:04
<%@ page import="java.sql.*,java.io.*,java.util.*" %> <%@ page language="java" pageEncoding="Big5" %> <%! String au_id,au_lname,au_fname,phone,address,city,state;%> <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN"> <HTML> <HEAD> <TITLE>ArticleList</TITLE> <link rel="stylesheet" href="style.css"> </head> <body bgcolor="#FFFFFF"> <table width="760" border="0" cellspacing="0" cellpadding="0" align="center"> <tr> <td> <table width="750" border="0" cellspacing="2" cellpadding="2" align="center"> <tr align="center"> <td> </td> </tr> <tr> <td> <table width="740" border="0" cellspacing="1

Adobe Audition 2020 for Mac(au 2020) v13.0.2中文版

由 ♀尐吖头ヾ 提交于 2020-02-26 09:41:31
简介 使用Adobe Audition的朋友们注意了，au 2020已经更新发布了，想知道此次更新的AU 2020新功能具有都有些什么？macdown小编为大家带来了Adobe Audition 2020 for Mac(au 2020)v13.0.2激活版。au2020破解版软件主要改进了效果支持，完全控制路由多通道效果通道，且支持重叠剪辑，试听的同时允许您同时播放或静音重叠的片段。 AU 2020新增功能 消除混响和降噪效果 使用这些有效的实时效果，或通过 Essential Sound 面板，从没有底噪或复杂参数的录音中降低或消除混响和背景噪音。 改进了播放和录音功能 在没有昂贵的、专有的单一用途加速硬件的情况下，以低延迟在常见的工作站上播放 128 个以上的音轨或记录 32 个以上的音轨。 经改进的多轨 UI 在没有昂贵的、专有的单一用途加速硬件的情况下，以低延迟在常见的工作站上播放 128 个以上的音轨或记录 32 个以上的音轨。 剪辑增益控制和波形缩放 使用剪辑增益调整来调整您的音频，无需将视线或鼠标光标离开您的内容。借助您的眼睛和耳朵，将剪辑响度与相邻剪辑匹配，该剪辑中的波形将实时平滑缩放以调整幅 度。 添加轨道并删除空轨道 使用这些命令，可以快速添加任意声道化的多个音频或总线轨道，或者清除会话中所有未使用的音频轨道。 缩放至时间 使用可自定义的预设

COMET：Commonsense Transformers for Automatic Knowledge Graph Construction

由 白昼怎懂夜的黑 提交于 2020-01-10 21:14:10
2019.06 - ACL 2019 自动常识知识库构建 论文笔记 论文数据、demo 论文代码 概览 利用ATOMIC训练GPT模型，该GPT模型又反过来生成了许多全新的且合理的知识，达到了图谱补全的效果。（Allen实验室：自动常识知识库构建） 作者提出Commonsense Transformers(COMET)生成模型，主体框架是Transformer语言模型。 （在问答等领域，可以实现对同一个问题，有不同的回答） 如何利用常识知识辅助阅读理解任务是目前比较热门的方向。 推理能力从ATOMIC的50%提升到56.45%。 自动构建的常识库准确率是77.5%，和ATOMIC人工构建的常识库的86%对应。 来源： CSDN 作者： 谁怕平生太急 链接： https://blog.csdn.net/jinselizhi/article/details/103928105

编译原理DFA（有限确定自动机）的构造

由 ﹥＞﹥吖頭↗ 提交于 2020-01-05 01:37:58
CODE： https://github.com/pxjw/Principles-of-Compiler/tree/master/consDFA 原题： 1、自己定义一个简单语言或者一个右线性正规文法 示例如( 仅供参考 ) G[S]：S→aU|bV U→bV|aQ V→aU|bQ Q→aQ|bQ|e 2、构造其有穷确定自动机，如 3、利用有穷确定自动机M=(K,Σ,f, S,Z）行为模拟程序算法，来对于任意给定的串，若属于该语言时，该过程经有限次计算后就会停止并回答“是”，若不属于，要么能停止并回答“不是” K:=S； c:=getchar; while c<>eof do {K:=f(K,c); c:=getchar; }; if K is in Z then return (‘yes’) else return (‘no’) 开始编程！ 1.状态转换式构造类： current——当前状态 next——下一状态 class TransTile { public: char current; char next; char input; TransTile(char C,char I,char Ne){ current = C; next = Ne; input = I; } }; 2.DFA的构造类 此处包括DFA的数据集，字母表，以及过程P的定义。 包括了初始化，遍历转换

有关存储过程的几个例子

由 我的梦境 提交于 2019-12-21 21:07:19
示例 A. 使用带有复杂 SELECT 语句的简单过程 下面的存储过程从四个表的联接中返回所有作者（提供了姓名）、出版的书籍以及出版社。该存储过程不使用任何参数。 USE pubs IF EXISTS (SELECT name FROM sysobjects WHERE name = au_info_all AND type = P) DROP PROCEDURE au_info_all GO CREATE PROCEDURE au_info_all AS SELECT au_lname, au_fname, title, pub_name FROM authors a INNER JOIN titleauthor ta ON a.au_id = ta.au_id INNER JOIN titles t ON t.title_id = ta.title_id INNER JOIN publishers p ON t.pub_id = p.pub_id GO au_info_all 存储过程可以通过以下方法执行： EXECUTE au_info_all -- Or EXEC au_info_all 如果该过程是批处理中的第一条语句，则可使用： au_info_all B. 使用带有参数的简单过程 下面的存储过程从四个表的联接中只返回指定的作者（提供了姓名）、出版的书籍以及出版社

如何在asm上定位数据块

由 跟風遠走 提交于 2019-12-10 14:50:32
转自 https://blogs.oracle.com/database4cn/%e5%a6%82%e4%bd%95%e5%9c%a8asm%e4%b8%8a%e5%ae%9a%e4%bd%8d%e6%95%b0%e6%8d%ae%e5%9d%97 我们都知道当db使用传统的文件系统时，定位block是就是通过dba_extents 中的blockid即可，然后通过bbed或dd 直接操作对应数据文件的相应block即可，从10g开始，oracle使用ASM来管理磁盘，因为所有数据文件都在ASM上，所以传统的bbed，dd都不能直接访问新型"文件系统"上的某个数据文件了。 当我们需要在特殊场景下修改某个block的内存的时候该怎么办呢？下面给您演示一下： 首先我在这里先普及一下ASM的一点基础知识，需要知道的是ASM在磁盘上存储数据，分配的时候都是AU（allocation unit）为单位的，默认情况AU是1M，所以一个2G的数据文件需要至少分配2×1024=2048个AU，当然存储这些AU的相关信息（如编号）也是需要存储空间的，这种元数据也是需要占用AU的，所以实际上从ASM层面来看分配给某个数据文件的au数量要高于它的需求数量。对于ASM来讲，数据库的所有文件，如控制文件，spfile，数据文件都是作为一种叫文件目录(file directory)类型的数据进行管理的
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