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What is an LR(2) parser? How does it differ from an LR(1) parser?

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问题 I'm familiar with LR(1) parsers, which are usually taught in traditional compilers courses. I know that LR(2) parsers exist, but I've never seen one constructed before. How is an LR(2) parser constructed? How does it differ from an LR(1) parser? 回答1: In many ways, an LR(2) parser works similarly to an LR(1) parser. It traces out a rightmost derivation in reverse, maintains a stack, executes shift and reduce actions on a stack, has states that consist of sets of LR items, etc. There are,

How do I expand the item set for this grammar?

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来源： https://stackoverflow.com/questions/63551439/how-do-i-expand-the-item-set-for-this-grammar

How do I expand the item set for this grammar?

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Loadrunner模拟Json请求

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一、loadrunner脚本创建 1.Insert - New step -选择Custom Request - web_custom_request 2.填入相应参数 3.生成脚本，并修改如下（参数中的引号"前需要加斜杠\转译） Action() { lr_start_transaction("Sendorder"); web_reg_find("Search=Body", "SaveCount=Sendorder_count", "Text=ord_sn", LAST); web_custom_request("sendOrder.html", "URL=http://192.168.1.205:9000/default/com.bybon.O2O.services.apiservice.getApiServiceMgr.getApiService.api", "Method=POST", "Resource=0", "RecContentType=text/html", "Referer=http://192.168.1.205:9000/default/com.bybon.O2O.services.apiservice.getApiServiceMgr.getApiService.api", "Snapshot=t229.inf", "Mode=HTTP",

Adobe Lightroom Classic 2020 for mac(lr 2020) v9.1稳定版

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3 月，跳不动了？>>> Lightroom Classic 2020 mac版简称lr 2020，做为Macos上一款专业化图片处理工具，为您提供了功能强大的一键式工具和高级控件，让您可以创作精美绝伦的照片。在您的桌面上轻松整理所有照片，并以各种方式进行分享。全新功能关联更快将佳能相机与 Lightroom Classic 相关联时可体验更快的速度和更出色的稳定性。一步合并成全景照片现在可以通过一个步骤将多次包围曝光合并到多张HDR照片中,然后将它们拼接成全景照片,从而更快地创建HDR全景照片深度范围蒙版根据HEIC照片的前景或背景中的特定深度范围做出选择。改进了除雾负值将除雾滑块移动到零点左侧可减少杂色。减少偏色效果减少低亮度照片中的紫色偏色。全景填充边缘 Lightroom Classic现在可以帮助填充全景图的不干整边多批量导出次对同一组图像执行多个导出作业清除历史记录通过清除某个特定步骤之前的所有编辑,让历史记录不再杂乱无章。导出预设和预设组现在,您可以导出自定义修改照片预设和预设组。按颜色标签筛选收藏集使用颜色标签筛选器,轻松浏览收藏集和收藏集组。地址： https://www.macw.com/mac/1703.html 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4473602

李宏毅-机器学习&深度学习-笔记-第一练习

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tqdm import tqdm_notebook x_data = [338.,333.,328.,207.,226.,25.,170.,60.,208.,606.] y_data = [640.,633.,619.,393.,428.,27.,193.,66.,226.,1591.] x = np.arange(-200, -100, 1) y = np.arange(-5, 5, 0.1) X, Y = np.meshgrid(x, y) z = np.zeros((len(x), len(y))) for i in range(len(x)): for j in range(len(y)): b = x[i] w = y[j] z[j][i] = 0 for n in range(len(x_data)): z[j][i] = z[j][i] + (y_data[n] - b - w*x_data[n])**2 z[j][i] = z[j][i] / len(x_data) b = -120 # initial b w = -4 # initial w lr = 1 # learning rate iteration = 1000000 # store

loadrunner如何对mysql进行增删改查

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libraries.zip 地址:链接：https://pan.baidu.com/s/1kIZ2aBCOFSJ9l727MxgIKQ 密码：40vq * 说明一下，因为 lr 有很多库文件都没有，所以需要额外的从外部下载公共库，并放到相应的位置。 * 推荐下载： MySQL LoadRunner libraries.zip 这样的一个外库。 * 下载完后，你会发现一共 9个文件，8个 .h 文件 1个 .dll 文件 * 将 .h文件都放在 lr安装目录中的 include 文件夹中, .dll 放在 bin 目录中 * */ 注意：花点时间把下载的 .h 文件快速的过一遍，下面我会对几个用到的方法解释 lr_load_dll('dll文件名'); 加载动态库，这个很重要，可以防止 init 中也可以放在操作 Action中。 lr_abort(); 这个可以理解为退出。 mysql_init(); 创建一个 mysql 对象。毕竟是调用别人家的，不拿到人家的许可怎么弄用方法呢。 mysql_real_connection(); 数据库连接，你可以在Ptt_mysql.h 文件中查找该方法的原形，或者百度 mysql_query(); sql 语句。 -- 如果是查询语句使用率额mysql_query()；就要使用 mysql_use_result() 和

loadrunner编写下载文件

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Action() { int flen; long fileContent; char fileName[20]=""; char *strNumber; web_set_max_html_param_len("40000"); lr_start_transaction("xiazai"); web_reg_save_param("fcontent", "LB=", "RB=", "Search=Body", LAST); web_url("exportReport", "URL=下载地址的url", "Resource=1", "RecContentType=application/msword", "Referer=", "Snapshot=t187.inf", LAST); flen= web_get_int_property(HTTP_INFO_DOWNLOAD_SIZE); strNumber=lr_eval_string( "{NewParam}" ); strcat( fileName, "c:\\test\\" ); strcat( fileName, strNumber ); strcat( fileName, ".doc" ); if(flen > 0) { fileContent=fopen( fileName, "wb" ); if(fileContent

PyTorch学习笔记（20）学习率调整策略

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学习率调整学习率(learning rate)控制更新的步伐学习率调整 class_LRScheduler 主要属性 optimizer 关联的优化器 last_epoch 记录epoch数 base_lrs 记录初始学习率主要方法 step() 更新下一个epoch的学习率 get_lr() 虚函数，计算下一个epoch的学习率 1.StepLR 功能等间隔调整学习率主要参数 step_size 调整间隔数 gamma 调整系数调整方式 lr = lr*gamma 2.MultiStepLR 功能按给定间隔调整学习率主要参数 milestones 设定调整时刻数 gamma 调整系数调整方式 lr = lr*gamma 3.ExponentialLR 功能按指数衰减调整学习率主要参数 gamma 指数的底调整方式 lr = lr*gamma ** epoch 4.CosineAnnealingLR 功能余弦周期调整学习率主要参数 T_max 下降周期 eta_min 学习率下限调整方式 η t = η min ⁡ + 1 2 ( η max ⁡ − η min ⁡ ) ( 1 + cos ⁡ ( T cur ⁡ T max ⁡ π ) ) \eta_{t}=\eta_{\min }+\frac{1}{2}\left(\eta_{\max }-\eta

LoadRunner+Java接口性能测试

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想必各位小伙伴们会对LR还可以调用java感到好奇，之前我也这么一直认为LR只支持C语言。其实LR脚本支持的语言有：C、Java、Visual Basic、VbScript、JavaScript，只不过默认的是C语言而已，下面我们就以java接口测试代码来进行性能测试。一、Java代码调试 1、导入测试jar包（公司内部加密接口） 2、代码运行成功如下图正是因为上述接口运行成功时返回码retcode为000000，所以我们自己加上下面这段业务代码，其目的就是为了在LoadRunner中压测的时候判断调用成功与失败 //LoadRunner压测返回码判断 if(!response.contains("\\\"retcode\\\":\\\"000000\\\"")){ return -1;//即调用成功 } else{ return 0;//调用失败 }　 3、导出可执行的Jar文件（包含lib库）右键项目->Export->java->Runnable JAR file 导出到桌面（jar可执行文件和lib库文件夹）二、将导出的文件放到Loadrunner中 1、下面是我搭建在测试服务器上的LoadRunner 11 Remote Desktop Connection Manager为微软一款远程连接工具，个人比较喜欢，可点它下载二、机器上安装JDK

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