Redy词法识别－－关键字的识别

最新推荐文章于 2024-05-24 17:23:26 发布
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#token #import #input #struct #class #算法

这篇博客主要介绍了Redy项目的词法识别过程，特别是关于关键字的识别。内容包括关键字识别的重要性及其在代码解析中的作用。


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（一）简介

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这一章的内容有：

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关键词识别
liuliqun520的博客
02-11 2229
Transformer 架构在许多领域都取得了成功，包括自然语言处理、计算机视觉和语音识别。在关键字发现中，自我注意主要用于卷积或循环编码器之上。我们研究了一系列使 Transformer 架构适应关键字发现的方法，并引入了 Keyword Transformer (KWT)，这是一种完全自我注意的架构，无需任何预训练或额外数据即可在多个任务中超越最先进的性能.令人惊讶的是，这种简单的架构优于混合卷积、循环和注意力层的更复杂模型。 KWT 可以作为这些模型的替代品，在 Google Speech Comm.
Redy词法识别－－整数，长整数的识别
NosicLin
02-23 1743
返回文档首页 （一）简介 代码下载: git clone git://git.code.sf.net/p/redy/code redy-code 当我们需要识别文本时，通常分析步骤为： 根据文本内容的规律推导一个上下文无关文法，但最好是正则文法。根据文法画出状态机。把状态机转化为状态矩阵。 这一章的内容有： 整数，长整数的识别 （二）整数，长整
编译原理,简单的词法分析器源代码,能识别标识符部分关键字等
05-14
简单的词法分析器,能识别标识符,8进制,16进制,10进制数,编译原理课的作业。有些地方还能优化…不过懒的弄了…
编译词法分析器识别关键字常数和符号
01-04
编译原理的课程设计：词法分析器，识别关键字、常数和符号
识别文字中的关键字
yfq_29的博客
11-19 482
自然语言，识别文字中的关键字
Python吴恩达深度学习作业24 -- 语音识别关键字
qq_41476257的博客
08-03 7966
在本周的视频中，你学习了如何将深度学习应用于语音识别。在此作业中，你将构建语音数据集并实现用于关键词检测（有时也称为唤醒词或触发词检测）的算法。关键词识别是一项技术，可让诸如Amazon Alexa，Google Home，Apple Siri和Baidu DuerOS之类的设备在听到某个特定单词时回应。对于本练习，我们的触发词将是"Activate."。每次听到你说“激活”时，它都会发出“蜂鸣声”。作业完成后，你将可以录制自己的讲话片段，并在算法检测到你说"Activate"时触发提示音。...
Redy词法识别－－浮点数的识别
NosicLin
02-27 1531
返回文档首页 （一）简介 代码下载: git clone git://git.code.sf.net/p/redy/code redy-code 这一章的内容有： 浮点数的识别 （二）浮点数的识别 （１）简介 在Redy中符点数有下这么几种写法，例如：0.126，.2445，6854.557，155E78，455e47，0.
Python库 | Redy-0.1.10-py3-none-any.whl
03-24
在本文中，我们将深入探讨名为"Redy"的Python库，具体版本为0.1.10，其封装在一个名为"Redy-0.1.10-py3-none-any.whl"的压缩包文件中。 Redy库可能是由Python开发者为了简化某些特定任务而创建的。"Redy"这个名字...
Python库 | Redy-0.1.13-py3-none-any.whl
04-25
资源分类：Python库 所属语言：Python 使用前提：需要解压 资源全名：Redy-0.1.13-py3-none-any.whl 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.youkuaiyun.com/article/details/101784059
Redy词法识别－－整数与浮点数的合并
NosicLin
02-26 1268
返回文档首页 （一）简介 代码下载: git clone git://git.code.sf.net/p/redy/code redy-code 这一章内容有： 整数，长整数，浮点数状态机的合并 （二）整数，浮点数的合并 （1）整数与浮点数的状态机 　　在整个Redy词言里面，主要的词文有：变量（包括关键字）、字符串、运算符、浮点数
Java 实现文章汉字关键词（违禁词）识别
03-24
需求很简单，就是从数据库中读取内容，包括资讯，产品，公司简介之类，看看是否存在违禁词，有的话就把这条记录的ID存入违禁词文档。可以应用于分词库匹配检索，如关键字、敏感词的标识，起到过滤的作用。
一种语音识别和关键词识别的方法
12-28
一种语音识别和关键词识别的方法 深度学习 语音识别 关键词识别
DFA算法实现关键字查找（正则原理入门）
weixin_30597269的博客
03-09 1510
前言：一直都这样认为“正则表达式是一个很有用的技能”，从一开始的磕磕绊绊的使用和摸索，到后来可以得心应手，这个过程离不来平时的不断学习和思考
Unity WIndows语音识别（一）关键字识别
qq_44711190的博客
01-14 941
启用麦克风 Project Settings -> Player-> Project Settings -> Player 关键字识别 Step 1: 定义字符串数组 Step 2: 订阅和处理OnPhraseRecognized事件。当给定短语被识别时，将调用此事件。. Step 3: 开始关键字识别 using UnityEngine; using System...
搜索引擎对关键字堆砌的识别
tgw2000的专栏
01-20 1099
搜索引擎和搜索引擎优化(SEO)一直是一对矛盾，合理的优化有助于搜索引擎对网站内容的识别，有助于网站的推广。然而有正面，就有反面，一些SEOers通过各种欺骗手段来欺骗搜苏引擎，以期达到增加页面收录数和页面排名的目的。　　早期的关键字堆砌SPAM作弊方式之一，是将中文词库中的单词直接用软件拼凑成文章，这样的文章没有实际的意义，只能给搜索引擎看。那么对于这样的文章，搜索引擎是通过什么方式来识别的呢?
文章关键词识别 Api 接口的关键要点解析
挖数据API接口的博客
05-24 719
然后，我们定义了一个函数 keyword_extraction，该函数接收一个文本参数，并调用关键词识别 API 接口来提取关键词。希望通过我的介绍，大家可以更好地了解和使用这个接口，提升文本分析的效率和准确性。关键词识别是一种在文本分析中经常使用的技术，可以帮助我们快速准确地识别出文本中的关键词。今天我要介绍的是一个非常好用的关键词识别 API 接口，该接口提供了三种模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式。通过上面的代码，我们可以很方便地使用关键词识别 API 接口来提取文本中的关键词。
Redy词法识别－－变量，字符串，注释的识别
NosicLin
02-21 2123
返回文档首页 （一）简介 代码下载: git clone git://git.code.sf.net/p/redy/code redy-code 当我们需要识别文本时，通常分析步骤为： 根据文本内容的规律推导一个上下文无关文法，但最好是正则文法。根据文法画出状态机。把状态机转化为状态矩阵。 这一章的内容有： 变量识别字符串识别注释的识别
Redy词法识别－－综合识别
NosicLin
02-26 1136
返回文档首页 （一）简介 代码下载: git clone git://git.code.sf.net/p/redy/code redy-code 这一章的内容有： 这一章大家会看到一个完整的大的状态机，用于识别Redy语言中的所有词文。 （二）词文 在前面我们基本上讲完了Redy中大部份词文，其中有变量，字符串，注释，整数，长整数，浮
识别单词的DFA
weixin_51883798的博客
04-16 394
先得到三种单独状态下的DFA，再把它们整合在一起。3.识别各进制无符号整数的DFA。2.识别无符号数的DFA。1.识别标识符的DFA。4.识别注释的DFA。
private void pictureBox1_Paint(object sender, PaintEventArgs e) { if (currentTransform != null) { e.Graphics.Transform = currentTransform; // 直接应用预计算矩阵 } e.Graphics.SmoothingMode = SmoothingMode.AntiAlias; // 计算实际绘制区域 var clientRect = pictureBox1.ClientRectangle; // 自动计算数据边界（需要预先获取points的实际范围） float dataMinX = points.Min(p => p.fiveX); float dataMaxX = points.Max(p => p.fiveX); float dataMinY = points.Min(p => p.sexY); float dataMaxY = points.Max(p => p.sexY); // 计算缩放比例 float scaleX = clientRect.Width / (dataMaxX - dataMinX); float scaleY = clientRect.Height / (dataMaxY - dataMinY); float zoomLevel = Math.Min(scaleX, scaleY) * 0.9f; // 保留10%边距 // 计算偏移量 float offsetX = -dataMinX * zoomLevel + (clientRect.Width - (dataMaxX - dataMinX) * zoomLevel) / 2; float offsetY = -dataMinY * zoomLevel + (clientRect.Height - (dataMaxY - dataMinY) * zoomLevel) / 2; e.Graphics.TranslateTransform(offsetX, offsetY); e.Graphics.ScaleTransform(zoomLevel, zoomLevel); currentTransform = e.Graphics.Transform; foreach (var point in points) { // 限制缩放级别最小值 float safeZoom = Math.Max(zoomLevel, 0.001f); float pointSize = Math.Min(4f / safeZoom, 100f); // 限制点尺寸最大值 // 计算坐标（确保用 float 运算） float blueX = point.fiveX - pointSize / 2; float blueY = point.sexY - pointSize / 2; // 检查坐标有效性 if (float.IsInfinity(blueX) || float.IsInfinity(blueY) || float.IsNaN(blueX) || float.IsNaN(blueY)) { continue; } // 绘制蓝色点 e.Graphics.FillEllipse(Brushes.Blue, blueX, blueY, pointSize, pointSize); // 同理处理红色点 float redX = point.eightX - pointSize / 2; float redY = point.nineY - pointSize / 2; if (float.IsInfinity(redX) || float.IsInfinity(redY) || float.IsNaN(redX) || float.IsNaN(redY)) { continue; } e.Graphics.FillEllipse(Brushes.Red, redX, redY, pointSize, pointSize); } if (currentTransform != null) { // 应用相同的变换矩阵 e.Graphics.Transform = currentTransform; // 在此绘制内容，坐标会自动适配 e.Graphics.DrawLine(Pens.Black, dataMinX, dataMinY, dataMaxX, dataMaxY); } }// 绘制蓝色点 e.Graphics.FillEllipse(Brushes.Blue, blueX, blueY, pointSize, pointSize); e.Graphics.FillEllipse(Brushes.Red, redX, redY, pointSize, pointSize);OverflowException 怎么解决
最新发布
03-26
5. 使用checked关键字或异常处理来捕获溢出，但这可能会影响性能，所以更好的方法是预防溢出。 例如，可以在计算dataMinX和dataMaxX时，如果所有点的fiveX相同，就手动扩展范围： if (dataMaxX == dataMinX) { ...
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