dzbwhut163-优快云博客

原创如何依据形式化语言构建文法？

正则文法（Type-3, Regular Grammar）定义产生式规则仅允许以下形式之一：右线性文法A→aBA→aB或A→aA→a左线性文法A→BaA→Ba或A→aA→a其中ABA, BAB为非终结符，aaa为终结符。能力：描述正则语言（Regular Languages），能被有限自动机（FA）识别。应用场景：词法分析（如标识符、数字的正则匹配）。局限性：无法描述嵌套或对称结构（如anbna^nb^nanbn例子。

2025-02-05 10:58:51 589

原创什么是文法、形式化语言？有了形式化语言，为何还要构建文法？

1. 形式化语言（Formal Language）形式化语言是由符号组成的严格定义的字符串集合，这些字符串必须符合特定的规则。它类似于数学中的集合论，但专注于符号序列的合法性。所有由a和b组成的字符串（如abaab）可以构成一个形式化语言。所有合法的算术表达式（如）也是一个形式化语言。形式化语言的核心是明确哪些字符串属于该语言。但它本身并不解释如何生成或验证这些字符串，只是定义结果。2. 文法（Grammar）文法是生成形式化语言的规则系统。

2025-02-05 08:17:12 1549

原创正则表达式描述语言挺简明了，还需要文法吗？

在形式语言理论中，正则表达式和文法是描述语言的不同工具，其适用范围和能力存在本质差异。尽管正则表达式可以明确描述某些语言的规格，但在许多场景下仍需依赖文法。

2025-02-05 08:08:23 751

原创计算机领域，G和B都表示10亿，早就有了G，为何在大模型中，还要用B来表示10亿的参数量？

计算机领域，“G”和“B”在数值上均表示10⁹；但“B”在大模型参数中的使用，是为了避免术语冲突、遵循领域惯例，并增强表述的直观性。这种选择也反映了技术术语在实际应用中的灵活性和语境依赖性。

2025-02-05 07:45:09 1904

转载对于权重初始化的研究

「学习内容总结自udacity深度学习课程，截图来自 udacity 课件」权重初始化对于神经网络来说十分重要，一个好的权重初始化的方法能够帮助神经网络更快的找到最优解决方案。之前在TensorFlow的基本使用(1)-创建简单神经网络这篇笔记中提到使用截断正态分布的方法随机初始化权重，在学习了weight initialization这门课后有了更直观的理解。初始化为全1或全0按...

2019-03-26 16:32:53 239

转载 C++ 值传递、指针传递、引用传递详解

数组和指针背后——内存角度语义"陷阱"---数组和指针而关于值传递，指针传递，引用传递这几个方面还会存在误区，所有我觉的有必要在这里也说明一下~下文会通过例子详细说明哦值传递：形参是实参的拷贝，改变形参的值并不会影响外部实参的值。从被调用函数的角度来说，值传递是单向的（实参->形参），参数的值只能传入，不能传出。当函数内部需要修改参数，并且不希望这个改变影响调用者时，采...

2018-10-24 13:15:54 205

转载卷积神经网络的复杂度分析

卷积神经网络的复杂度分析原作者: Michael Yuan|来自: 知乎摘要: 在梳理CNN经典模型的过程中，我理解到其实经典模型演进中的很多创新点都与改善模型计算复杂度紧密相关，因此今天就让我们对卷积神经网络的复杂度分析简单总结一下下。时间复杂度决定了模型的训练/预测时间。如果复杂 ... 网络工具模型神经网络案例在梳理CNN经典模型的过程中，我理解到其实经典...

2018-07-17 14:33:51 507

转载随机取数据算法性能比较

您有在工作中有类似这样的需求吗：从10万条不重复的数据中随机取出1千条不重复的数据？这里我们通过几种方法来实现此需求，并对每种方法进行性能比较，然后得出较优的方案，如果您有更优的方案，欢迎分享。初始化数据： //最大值 const int maxValue = 1000000; //循环次数

2016-12-01 08:49:19 1271

原创嵌入式职业思考

技术永远不是最重要的，扎进技术里不走出来，似乎是中国工程技术人员的通病。预见明天的生活方式是什么样的，明天的数字企业是怎样的，然后，才努力努力地工作学习，用技术实现你所想象到的。中国工程技术人员没有商品意识，除了做技术之外，就做不的别的了。你们所说的方向只是些技术词汇，而见不到应用方向。只听到大家总在谈Embedded Linux、 ARM、 DSP、 WindCE ，我们对无线通信、新型用户界面、语音识别、人工智能、之类技术的应用了解多少，我们对 IT 产业的状况、格局了解多少

2011-02-28 09:56:00 282