数据库课程设计指导教程 教会你如何按步骤书写课程设计报告~！ 里面有详细的步骤 老师上课的课件~

S扫描器源码，这个你们都懂的，我就不解释！！

TinyPy口译员 关于 TinyPy是我作为课程编写的Python小子集的解释器。 安装 该项目使用ANTLR4作为解析器生成器。 要运行解释器，您将需要安装ANTLR4 Python3运行时和ANTLR本身。 请注意，4.5.2运行时存在。 在撰写本文时，pypi具有较旧的版本，因此建议手动安装ANTLR4运行时。 分步说明： 安装 安装ANTLR4 Python3运行时： git clone https://github.com/antlr/antlr4 cd antlr4/runtime/Python3 python3 setup.py install 也可以使用pip，包名称为antlr4-python3-runtime 。 请注意上述错误。 产生解析器 cd tiny-py-interpreter/tinypy antlr4 -visitor parser/TinyPy.g4 安装tinypy： pip3 install . 尝试启动一些测试： python3 setup.py test

金星脚本 欢迎使用动态可注入脚本语言VenusScript的官方GitHub存储库。 请参阅，以进一步了解该语言的工作方式。 版本计划 版 州 描述 0.x 完成 定义 功能 功能参考 标准库 循环容器 分支组件 变量引用 初始动态注射 运行时解释 异步功能 同步功能 同类数组 1.x 当前 面向对象的功能（类，属性，方法，可能是多态等） Java互操作性 清单 字典/地图 异构数组 2.x 计划 功能特点 枚举 调试实用程序和断点 ？ 计划 性能提升 自己的字节码编译器和解释器 如何使用 使用Gradle： dependencies { compile 'com.github.bloodshura:venusscript:1.3.0' } 使用Maven： com.github.bloodshura venusscript 1.3.0 对于其他构建系统： 如果您的构建系统支持从Mav

1400道CISSP考试模拟题(有答案_有解释) 很有用，考试CISSP主要还是做题

AVI 影音文件 Audio Video Interleaved 　　声音图象交叉存取.AVI是一种微软媒体文件格式，类似于MPEG和QuickTime。在AVI 中,声音和图象是交叉的存取在一个文件中的每个段的。 ADSL 非对称数字用户线路 　　非对称数字用户线路.这种DSL叫做非对称DSL,将成为广大家庭和小型商业客户最熟 悉的一种DSL。ADSL之所以叫做非对称是因为它的两个双工通道都用来向用户传输数据。 仅有很小一部分带宽用来回送用户的信息。然而，大部Internet 特别是富于图形和多媒体Web 数据需要很大的下传带宽,同时用户信息相对比较少,上传的带宽也不要很大。使用ADSL 时，下传的速率可以达到6.1 Mbps，而上传速率也可以达到640 Kbps。高的下传速率意味着您的电话可以传输动画,声音和立体图形.另外，一小部分的 带宽可以用来传输语音信号，您可以同时打电话而不用再使用第二条电话线。不象电视 线路提供的相同的服务，使用ADSL，您不需要和您的邻居争用带宽。有时候，现有的电 话线可以使用ADSL,而有时候却要升级，除非电话公司提供了无分离器的ADSL，您就必须

兰州大学linux实验2作业，用dir，cop等命令来调用linux下的ls，rm等命令。

学号：13084109 姓名：张吉丽 班级：13083611 题目：试写一个魔王语言的结识系统。 一、需求分析 B=tAdA=tsaedsae, A=sae 建立数组ch[100]来存储魔王语言，再通过for函数来使魔王语言从左至右进栈 测试数据：B(ehnxgz)B 程序执行的命令为：输入；通过对栈和队列的操作进行翻译；输出 概要设计 1. 设定栈的抽象数据类型定义： ADT stack{ 数据对象：D={ai"ai CharSet,i=1,2...,n,n>0} 数据关系：R1={"ai-1,ai D,i=2,...,n} 基本操作： Initstack(&s) 操作结果：构造一个空栈s. Push(&s,e) 初始条件：栈s已存在. 操作结果：在栈s的栈顶插入新的栈顶元素e. Pop(&s,&e) 初始条件：栈s已存在. 操作结果：删除s的栈顶元素，并以e返回其值. }ADT stack 设定队列的抽象数据类型： ADT queue{ 数据对象：D={ai"ai CharSet,i=1,2...,n,n>0} 数据关系：R1={"ai-1,ai

江西财经大学金融科技考研python背诵资料

这里放了文章“可解释人工智能技术-积分梯度”中使用到的测试图片和模型。 图片是在百度上下载的一张波斯猫图片。 模型是从tensorflow hub获取的inception v5模型。放在这里方便大家进行实验。