12、深入解析词法分析与语法分析工具的核心功能

深入解析词法分析与语法分析工具的核心功能

在编程和软件开发中,词法分析和语法分析是构建编译器、解释器等工具的重要基础。下面将详细介绍相关工具中的一些关键函数和特性。

词法分析相关函数
yymore() 和 yyless()

当处理带引号的字符串时,如果字符串以反斜杠结尾,在闭合引号之前,可以使用 yyless() 将闭合引号推回,并使用 yymore() 告诉 lex 将下一个标记追加到当前标记上。例如:

yymore();         /* append next string */
} else {
...  /* process string */
}

yyless() 的调用效果与使用 unput() 推回字符相同,但 yyless() 通常更快,因为它可以利用推回的字符就是刚刚从输入中获取的字符这一事实。

yyless() 的另一个用途是使用不同的起始状态规则重新处理一个标记:

sometoken  { BEGIN OTHER_STATE; yyless(0); }

BEGIN 告诉 lex 使用另一个起始状态,调用 yyless()

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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