编译原理

关于语言处理器,编译器和解释器。

编译器,简单地说,一个编译器就是一个程序,它可以阅读某一种语言(源语言)编写的程序,并把该程序翻译成一个等价的、用另一种语言编写的程序,即将源程序经过编译器编译成为一个目标程序的软件系统,其重要任务之一就是报告它在翻译过程中发现的源程序中的错误。是在各种指令级之间的转换。

解释器是另一常见的语言处理器,它并不通过翻译生成目标程序。从用户角度来说,解释器直接利用用户的输入执行 源程序中的操作。

编译器生成目标代码后执行不在需要编译器,可以直接在支持目标代码的平台上执行,而解释器需要一条一条的解释执行源语言;

在功能上,两者之间的确不同,但从流程和结构上看,二者有着相似之处。

再读入源语言以后,解释器与编译器都要进行词法分析、语法分析、语义分析;在此之后,解释器选择直接执行语句,二编译器则是将语义存储成某一种中间语言之后通过不同的后端翻译成不机器语言(可执行程序)。

如图所示:

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源代码被编译成机器码,在不同的CPU上运行。

下图为解释器:


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解释器很方便,在语义分析后之间执行语句,不用再进行生成目标程序,即“一边编译,一边运行”,虽然比较准确,但是开销较大;

所以产生了预编译语言(java,c#)

java语言处理器结合了编译与翻译过程,一个java源程序首先被编译成字节码的中间形式,然后由虚拟机对得到的字节码加以解释。


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基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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