实验目的： 通过阅读和改造PL/0编译程序，熟悉PL/0编译程序的整体架构，识别出各语法单位对应的子程序；掌握递归下降语法分析程序的设计思想，加深对递归下降语法分析程序的理解。 通过设计编制调试具体的YACC程序，掌握YACC源程序的基本组成。 实验内容： 1. 对PL/0编译程序进行裁减和改造，使其仅包含词法和语法分析过程。该分析程序读入PL/0语言的源程序，实现以下功能： （1）对于输入中形如/*......*/这样的注释内容需要过滤掉。 （2）如果发现词法或语法错误，输出相应的错误信息。 （3）对于输入的算法表达式（式中可以包括标识符和常量），如果合法，则输出该表达式的值。 （4）对算术表达式中的常量类型进行扩充，除了原有的整型，还可以支持浮点类型（选做）。 （5）如果输入是一个合法的语法成分 输出：输入正确，没有词法或语法错误； 输出：该语法成分对应的语法分析树。语法分析树的显示格式可自行设计，建议采用缩进的文本表示形式。（选做） 提示： （1）阅读相应语法程序时参考其对应的EBNF描述，如教材第3版表4.3。 （2）PL/0编译程序（包括主程序）是由18个嵌套及并列的子函数组成的，其中与表4.3中的语法规则直接对应的8个子函数为：block( )、constdeclaration( )、vardeclaration( )、statement( )、condition( )、expression( )、term( )、factor( )。 2.借助自动生成工具LEX和YACC完成以下实验内容 阅读并运行所给程序：词法.l、语法.y，以理解LEX和YACC的使用和二者之间的通信机制。（分别编译后生成：词法.c、语法.c，将两个文件在VC下创建到一个project下运行即可） 下面是程序运行后的输入和输出结果示例，其中输入“cat eat mouse”后，输出“Sentence is valid”，表示可以识别此类语句，而输入“I love you”后，输出“syntax error”，表示不可识别这类语句。 修改源程序（词法.l、语法.y），使得修改后的程序能够识别类似下列语法结构的语句： I love you. I like apples and pears. I wish you success. We study compiler hard. We study compiler hard in school. 也可以自己定义更多符合英语语法规则的句子。

本示例旨在提出将卷积神经网络（CNN）与递归神经网络（RNN）相结合的概念，以根据以前的月份预测水痘病例数。 CNN是用于特征提取的出色网络，而RNN已证明其具有预测序列间序列值的能力。 在每个时间步，CNN都会提取序列的主要特征，而RNN会学习预测下一时间步的下一个值。 如果您认为这对您有帮助，请对它做出评价。 谢谢你。

全排列的非递归实现。 输入1,2,3,4 得到 [1 2 3 4]..........[4 3 2 1]所有24种排列

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此处提供的蛋白质微阵列分析仪软件包括以下工具：（1）邻域背景校正，（2）净强度校正，（3）用户定义的噪声阈值，（4）复制中的用户定义的CV阈值和（5）检测控件，（6）子阵列之间的复合“针脚对”归一化，以及（7）整个阵列之间的“阵列对阵列”归一化。

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组织病理学-染色颜色归一化 深度卷积高斯混合模型，用于组织病理学H＆E图像中的污点色归一化。 TensorFlow GPU实施。 概述 污点颜色变化会降低计算机辅助诊断（CAD）系统的性能。 在组织病理学图像中的训练集和测试集之间存在严重的颜色差异的情况下，包括深度学习模型在内的当前CAD系统会遭受这种不良影响。 污点色归一化被称为补救措施。 方法 可以将色标归一化模型定义为一种生成模型，该模型可以通过在输入图像上应用以创建输入图像的不同颜色副本，从而以某种方式将转换后的图像包含特定的色度分布。 我们提出的方法包括两个阶段：（1）通过考虑图像内容结构的形状和外观来拟合高斯混合模型（GMM）。 为此，利用了卷积神经网络（CNN）的可视化表示和建模。 （2）将估计的分布转换为从次要（模板）图像计算出的任意分布。 特征 完全不受监督的端到端学习算法 归一化图像中色彩恒定性的最佳性能 缺少关于图像