自控组态平台的开发 重新研究yacc，flex

最新推荐文章于 2024-10-03 14:44:26 发布
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#yacc #平台 #flex #脚本

设计一个自控设备监控的组态平台，并且具备脚本解释。以支持modbus等协议，并动态解析。
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Lex+YACC（ Flex+Bison）
daoer_sofu的专栏
02-22 1209
Flex+Bison
语法分析 Flex + Yacc (BISON) + 词法分析
nzg_cat的博客
05-07 1687
仅本人学习过程笔记
解析器开发利器：LEX、FLEX、YACC和BISON
Joy T的博客
09-11 489
LEX和FLEX用于生成词法分析器，通过正则表达式将输入文本分解为令牌；YACC和BISON则用于生成语法分析器，基于上下文无关文法分析令牌结构。它们常配合使用，如FLEX+BISON组合，可构建编译器/解释器的完整前端处理流程。FLEX和BISON分别作为LEX和YACC的改进版本，提供更好的性能和扩展功能。
ANTLR4 与 flex/bision、lex/yacc 的比较
Boffi
10-03 1215
ANTLR 是1992年起开始发布的lexer/parser 生成器，目前的新版本为 ANTLR4。ANTLR4 支持的目标语言有 Cpp, CSharp, Dart, Java, JavaScript, PHP, Python3, Swift, TypeScript, Go 等[4]。Bison 支持的输出语言除了 C 之外，还支持 C++、D、Java[3]。ANTLR4、flex/bison、lex/yacc 都是可根据形式化文法生成程序语言分词器（lexer）与解析器（parser）的工具。
Mac如何用flex和bison编译lex和yacc
inorilin的博客
04-03 2136
Mac如何用flex和bison编译lex和yacc 打开控制台进入到需要编译的文件目录下 bison -d filename1.y flex filename2.l gcc filename1.tab.c lex.yy.c ./a.out 输入后按ctrl+d查看输出结果 ...
lex yacc flex bison
嵌入式技术
07-01 272
简介 lex与yacc是两个在Unix下的分别作词法分析和语法分析的工具， Linux对应flex与bison。 Yacc 与 Lex 快速入门 flex 和bison的安装和使用 Windows下安装lex(flex)与yacc(bison)
Lex+YACC or Flex+Bison
zzhongcy的专栏
01-07 3498
1.简介 只要你在Unix环境中写过程序，你必定会邂逅神秘的Lex&YACC，就如GNU/Linux用户所熟知的Flex&Bison，这里的Flex就是由Vern Paxon实现的一个Lex，Bison则是GNU版本的YACC. 在此我们将统一称呼这些程序为Lex和YACC.新版本的程序是向上兼容的(译注：即兼容老版本)，所以你可以用Flex和Bis...
手把手教程-lex与yacc/flex与bison入门（一）（使用windows环境）
热门推荐
weixin_44007632的博客
09-20 7万+
前言 1.文章诞生的契机 在计算机学习中，我们有时可能会想到自制一门属于自己的编程语言，此时选择lex与yacc来生成词法分析器与语法分析器是非常不错的选择。然而，这两个工具虽然用起来简单，但对于新手来说，入门还有着些许的难度。 入门的难度通常不是因为工具的复杂，而是因为教程有些难懂。在大多数教程作者眼里，想要自制一个语言的必然不会是初学者，毕竟新手们还在被C和JAVA等语言搞得晕头转向。这导致大多数lex与yacc教程都是面向进阶选手，内容“点到为止”，并心照不宣地省略了一些“常识”。导致内容在我等这般新
lex(flex)&yacc(bison)
banana_baba的博客
05-28 6799
初始配置 文法分析用Flex(Lex):将数据分隔成一个个的标记token (标示符identifiers，关键字keywords，数字numbers, 中括号brackets, 大括号braces, 等等etc.) 语法分析用Bison(Yacc): 在分析标记的时候生成抽象语法树. Bison 将会做掉几乎所有的这些工作, 我们定义好我们的抽象语法树就OK了. 组装用LLVM:
Lex@yacc.rar_LEX_flex_lex/flex_yacc_yacc flex
09-19
在编程领域，LEX和YACC是两个非常重要的工具，它们被广泛用于编译器和解释器的开发。本文将深入探讨LEX（也称为flex）和YACC（也称为bison）的基本概念，以及如何在实际项目中使用它们。 LEX是一个词法分析器生成器...
精选资源
TinyCompiler：基于flex（lex），bison（yacc）和LLVM的c编译器，支持LLVM IR和obj代码生成。基于flex，bison以及LLVM，使用c ++ 11实现的类C语法编译器，支持生成中间代码及替换文件
01-31
本项目是基于flex，bison和LLVM，使用c ++ 11实现的类C语法编译器，使用flexbindingyacc对源代码进行词法，语法分析；在语法分析阶段生成整个源代码相应的抽象语法树后，根据LLVM IR（中间表示）模块中定义的中间...
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使用Bison (Yacc)和Flex的现代SQL解析器
01-27
An SQL parser, generated from Bison (Yacc) and Flex (Lex). Original version - most of the work - comes from John Levine's Flex & Bison book published by O'Reilley. Example usage: $ echo "SELECT a.name...
lex_yacc.zip_LEX_flex_lex yacc_lex_yacc pdf
09-23
LEX（也称为flex）和YACC（也称为bison）是两个在计算机科学领域中广泛使用的工具，主要用于解析和编译器构造。LEX是一种词法分析器生成器，而YACC则是一个语法分析器生成器。它们一起构成了构建复杂语言解析器的...
yacc&flex的介绍文档
07-15
在探讨yacc和flex的使用方法之前，首先要明确这两个工具在编译器设计中的角色和重要性。yacc和flex是用于生成词法分析器（Lexer）和语法分析器（Parser）的工具，它们极大地简化了编译器的编写过程。 **Lex的介绍和...
HANA ODBC驱动64位windows安装包
12-24
HANA ODBC驱动64位windows安装包
windows1121H2 家庭版中文，里面的 bthserv.dll文件
12-24
windows1121H2 家庭版中文，里面的 bthserv.dll文件；
中小技术转移机构如何借助知识产权智能运营平台突破市场竞争加剧，由此打造精准的成果转化成功率？.docx
12-24
聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。
阻止浏览器 refresh 按钮执行（js 版本）
最新发布
12-24
代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/6591fa032fae twrpgkikernelforpad 这是一个禁用了动态刷新率，固定刷新率为102的通用5.10内核 (This is an 5.10 gki kernel for pad.It disable dynamic fps and set refresh rate 104） 补丁（Patch）:https://.com/nanfaiz/androidgkikernel5.10common/blob/android12-5.10/OWNERS
基于CNN的手写数字识别系统设计与实现
12-24
训练数据保存为deep_convnet_params.pkl，UI使用wxPython编写。卷积神经网络（CNN）是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型，在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟，主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块，使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动，以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和，生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量，增强了泛化能力，并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后，用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化，它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度，同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加，每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征，从底层识别边缘、角点，到高层识别整个对象或场景，使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合，常采用正则化技术，如L2正则化和Dropout，以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值，包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代，其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别，而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今，CNN已成为深度学习图像处理领域的基石，并持续创新。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
掌握windows平台下的编译工具-flex和yacc
flex和yacc是其中两个经常被提及的工具，它们在编译原理的学习和实践过程中发挥着关键作用。这两个工具能够帮助用户编写出有效的词法分析器和语法分析器，从而实现复杂的编译器前端设计。 ### Flex的工作原理 Flex...
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