C++解析一阶谓词公式的项

工业级Delaunay三角剖分C++实现:从算法原理到工程化资源构建 Delaunay三角剖分是计算几何与计算机图形学中的核心算法,其通过最大化最小角原则生成高质量三角网格,有效避免“瘦长”三角形。该算法基于点集的空圆特性构建三角网,其技术价值在于为曲面重建、有限元分析、地理信息系统及游戏开发中的地形生成提供了稳健的几何基础。在工程实践中,一个高效的C++实现需解决算法选型、鲁棒几何谓词、空间索引优化等关键问题,并最终封装为开箱即用的项目资源文件,包含核心源码、构建脚本及完整文档,直接应对开发中常见的环境配置与依赖管理痛点,助力图形学与几何计算应用的快速开发。 阅读详情

题目:解析一阶谓词公式的项

1.项的层数定义
定义 NL 中项 t 的层数 level(t)如下:
(1)当 t 为个体符号(个体变元或个体常元)时,level(t)=0;

(2)当 t=f(t1,···,tn)时(其中 f 为 n 元函数,n∈N 且 n≥1),level(t)=max(level(t1),···,level(tn))+1。

2.程序功能
读入项的表达式(不含空格)。
首先输出项的层数,再按照层数由小到大输出表达式中的项,每层的项按照在表达式中的顺序输出(如同一项在表达式中多次出现,则要多次输出),中间用英文分号分开,每层输出完毕输出回车符。

不同的项(函数、个体常元、个体变元)可能使用相同的标识符。

3.样例
输入:
f(f(g(a,b),x,h(c)),a(j,c),h(a))
输出:
3
a;b;x;c;j;c;a
g(a,b);h(c);a(j,c);h(a)
f(g(a,b),x,h(c))
f(f(g(a,b),x,h(c)),a(j,c),h(a))

#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
#include <queue>
using namespace std;


// 定义类型为<queue <string>>的vector
vector<queue<string> > levels;
// 比如levels[0]表示第0层的所有项


// 递归计算层数
int level(string::iterator& it) {
    //level的作用是,读取当前指针,将当前项加入到levels中,并返回当前项的层数
    //最终要的是将it指向当前项的下一个字符,也就是','或')'或end
    //这样就可以避免不知道','是哪个项的逗号

    //注意,这里的it是引用,所以在函数内部改变it的值,外部也会改变

    //maxLayer用来保存当前项的最大层数,默认为0
    int maxLayer = 0;

    //此时it应该是指向一个f(t1,···,tn),或是一个单字符
    //我们需要保存begin,也就是f的位置
    auto ibegin = it++;//并将it指向下一个字符


    //首先我们要通过it来判断当前是一个单字符还是一个f(t1,···,tn)

    //如果it是'(‘,那么说明是f(t1,···,tn)
    if (*it == '(') {
        //让it对齐到t1的第一个字符
        it++;
        do {
            //计算t的层数
            int l = level(it) + 1;//it指向t的第一个字符
            maxLayer = max(maxLayer, l);
            //调用过后,it指向','或')',下次循环之前要记得加1

            //如果it指向的是')',那么说明t计算完了
        } while (*it++ != ')');//查看当前字符,并将it指向下一个字符
    }//否则,it肯定是')'或',',说明是一个单字符.此时直接用maxLayer=0就可以了
    

    //将f(t1,···,tn)加入到levels中
    if(levels.size() <= maxLayer) {
        levels.resize(maxLayer + 1);
    }
    levels[maxLayer].push(string(ibegin, it));

    return maxLayer;
}

//main
int main() {
    string str;
    //获取输入
    cin >> str;

    //处理并获取最大层数
    auto it = str.begin();
    int layer = level(it);

    //输出最大层数
    cout << layer << endl;

    //输出每一层的项
    for (auto& q : levels) {
        while (!q.empty()) {
            cout << q.front();
            q.pop();
            if (!q.empty()) {
                cout << ";";
            }
        }
        cout << endl;
    }

    return 0;
}

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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navicat-keygen 是一个面向 Navicat 离线激活机制研究的开源项目,由 **navicat-keygen(注册机)** 和 **navicat-patcher(补丁工具)** 两部分组成。为了让补丁工具能精准定位 `libcc.dll` 中的关键代码,作者实现了一个不到 300 行的轻量级 PE 解析器 **image_interpreter**——它完成了 PE 文件解析中最难

gitblog_00140的博客 386

深入解析OLLVM的三大混淆技术:指令替换、虚假控制流与平坦化实战

本文深入解析了OLLVM的三大核心混淆技术:指令替换、虚假控制流与控制流平坦化。通过剖析LLVM IR层面的混淆原理与实战案例,详细阐述了每种技术如何增加逆向分析难度,并探讨了组合使用与对抗这些混淆技术的有效策略,为安全研究人员和逆向工程师提供实战指南。

weixin_29279153的博客 495
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