根据文法 1.根据以下文法采用算符优先分析法完成语法分析程序的设计。 G[S]: S→a S→b S→(T) T→T,S T→S 基本要求：输入一个符号串，判断是否是该文法所能推导出来的句子。并能输出分析过程（格式见教材77页表4.5）。 2.根据教材例4.18文法G（89页）采用LALR(1)分析法完成语法分析程序的设计。 基本要求：输入一个符号串，判断是否是该文法所能推导出来的句子。并能输出分析过程（格式见教材82页表4.12）。 可选要求：能输出推导过程。 例如：SL=RL=L... *i=i

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主要讲解了原理图自上而下或自下而上的设计方法，易懂，对于工科专业的学生来说，确实是有必要掌握的

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通过对热图引导的自适应关键点估计值进行排序来实现自下而上的人体姿势估计 介绍 在这项工作中，我们提出了一些在改善关键点检测和分组（关键点回归）性能上很少或不深入研究的方案。 首先，我们利用关键点热图进行逐像素关键点回归，而不是将它们分开以改善关键点回归。 其次，我们采用像素级空间变换器网络来学习自适应表示，以处理比例和方向方差，从而进一步提高关键点回归质量。 最后，我们提出了一种联合形状和热值评分方案，以促进估计的姿势更可能是真实姿势。 结合权衡热图估计损失以平衡背景像素和关键点像素，从而提高热图估计质量，我们可以获得最先进的自下而上的人体姿势估计结果。 主要结果 不进行多尺度测试的COCO val2017结果 骨干 输入尺寸 #Params GFLOPs 美联社 Ap .5 AP .75 AP（男） AP（长） 增强现实 AR .5 AR .75 手臂） AR（左）

根据陈火旺编译原理用JAVA写的一个词法分析器，一个自下而上、一个自上而下的语法分析器

自下而上的注意力 该存储库包含基于Caffe的项目的PyTorch重新实现。 我们使用作为后端来提供完整的功能，包括培训，测试和特征提取。 此外，我们从原始存储库中迁移了经过预训练的基于Caffe的模型，该模型可以提取与原始模型相同的视觉特征（偏差 = 3.6 > = 1.4 > = 9.2和cuDNN 顶尖 侦探2 射线 OpenCV Pycocotools 请注意，Detectron2需要上述大多数要求。 安装 克隆包含Detectron2所需版本（v0.2.1）的项目 # clone the repository inclduing Detectron2(@be792b9) $ git clone --recursive https:

化工行业2019年投资策略：坚持自下而上，寻找需求热点.pdf

编译原理电子课件

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