java使用Antlr4记录

java使用Antlr4记录

什么是Antlr

Antlr4是一个语法解析树,既是正则表达式的加强版。

怎么使用

1、新建一个普通java项目即可,首先导入pom依赖

 <dependency>
            <groupId>org.antlr</groupId>
            <artifactId>antlr4-runtime</artifactId>
            <version>4.9.2</version>
        </dependency>

2、新建文件,以.g4后缀作为结尾,安装IDEA插件【Antlr】,使用antlr4语法编辑g4文件,在鼠标右键选择代码生成。
3、java中调用
首先new三个类(在生成代码中找相应的后缀)
//code为需要解析的字符串
TableBuilderLexer lexer = new TableBuilderLexer(CharStreams.fromString(code));
CommonTokenStream tokens = new CommonTokenStream(lexer);
TableBuilderParser parser = new TableBuilderParser(tokens);
parser.addErrorListener(new TableBuilderErrorListener());
TableBuilderParser.DocumentContext document =parser.document();
解析后返回对象 TableBuilderParser.DocumentContext,该对象为Antlr4中的返回类型,根据业务做相应的取值做下一步的业务处理。

怎么学习

4、g4文件中的语法为重点学习部分,分为词法和语法,具体找相应的官方例子去学习吧。

用途

各种解析,包括但不限于SQL解析,代码解析等各种各种的功能,一款功能强大的语法解析树。

非常抱歉,我之前提供的代码存在错误。在 PyTorch 中,并没有直接提供离散余弦变换(DCT)的函数。对于 DCT 的实现,你可以使用 `torch.rfft` 函数结合 DCT 系数矩阵来进行计算。 下面是一个修正后的示例代码: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义离散余弦变换(DCT)系数矩阵 dct_matrix = torch.zeros(256, 256) for i in range(256): for j in range(256): dct_matrix[i, j] = torch.cos((2 * i + 1) * j * 3.14159 / (2 * 256)) # 定义 OMP 算法 def omp(A, y, k): m, n = A.shape x = torch.zeros(n, 1) residual = y.clone() support = [] for _ in range(k): projections = torch.abs(A.t().matmul(residual)) index = torch.argmax(projections) support.append(index) AtA_inv = torch.linalg.inv(A[:, support].t().matmul(A[:, support])) x_new = AtA_inv.matmul(A[:, support].t()).matmul(y) residual = y - A[:, support].matmul(x_new) x[support] = x_new return x # 加载原始图像 image = torch.randn(256, 256) # 压缩感知成像 measurement_matrix = torch.fft.fft(torch.eye(256), dim=0).real compressed = measurement_matrix.matmul(image.flatten().unsqueeze(1)) # 使用 OMP 进行重构 reconstructed = omp(dct_matrix, compressed, k=100) # 计算重构误差 mse = nn.MSELoss() reconstruction_error = mse(image, reconstructed.reshape(image.shape)) print("重构误差:", reconstruction_error.item()) ``` 在这个示例中,我们手动定义了 DCT 系数矩阵 `dct_matrix`,然后使用 `torch.fft.fft` 函数计算测量矩阵,并进行实部提取。接下来的步骤与之前的示例相同。 请注意,这只是一个示例,用于演示如何使用自定义的 DCT 系数矩阵进行压缩感知成像。在实际应用中,你可能需要根据具体的需求进行调整和优化。
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