清华出版社出版 张素琴、吕映芝、蒋维杜、戴桂兰等老师编写的第二版编译原理教科课件 第1章 引论 1.1 什么是编译程序 1.2 编译过程和编译程序的结构 1.2.1 编译过程概述 1.2.2 编译程序的结构 1.2.3 编译阶段的组合 1.3 解释程序和一些软件工具 1.3.1 解释程序 1.3.2 处理源程序的软件工具 1.4 程序设计语言范型 练习第2章 PL/0编程程序的实现 2.1 PL/0语言描述 2.1.1 PL/0语言的语汉描述图 2.1.2 PL/0语言文法的EBNF表示 2.2 PL/0编译程序的结构 2.3 PL/0编译程序的词法分析 2.4 PL/0编译程序的语法语义分析 2.5 PL/0编译程序的目标代码结构和代码生成 2.6 PL/0编译程序的语法错误处理 2.7 PL/0编译程序的目标代码解释执行时的存储分配 练习第3章 文法和语言 3.1 文法的直观概念 3.2 符号和符号串 3.3 文法和语言的形式定义 3.4 文法的类型 3.5 上下文无关文法及其语法树 3.6 句型的分析 3.6.1 自上而下的分析方法 3.6.2 自下而上的分析方法 3.6.3 句型分析的有关问题 3.7 有关文法实用中的一些说明 3.7.1 有关文法的实用限制 3.7.2 上下文无关文法中的规则 3.8 典型例题解答 练习第4章 词法分析 4.1 词法分析程序的设计 4.1.1 词法分析程序与语法分析程序的接口方式 4.1.2 词法分析程序的输出 4.1.3 将词法分析工作分离的考虑 4.2 单词的描述工具 4.2.1 正规文法 4.2.2 正规式 4.2.3 正规文法和正规式的等性 4.3 有穷自动机 4.3.1 确定的有穷自动机（DFA） 4.3.2 不确定的有穷自动机（NFA） 4.3.3 NFA转换为等价的DFA 4.3.4 确定有穷自动机的化简 4.4 正规式和有穷自动机的等价性 4.5 正规文法和有穷自动机的等价性 4.6 词法分析程序的自动构造工具 4.7 典型例题及解答 练习第5章 自顶向下语法分析方法 5.1 确定的自顶向下分析思想 5.2 LL（1）文法的判别 5.3 某些非LL（1）文法到LL（1）文法的等价变换 5.4 不确定的自顶向下分析思想 5.5 确定的自顶向下分析方法 5.5.1 递归子程序法 5.5.2 预测分析方法 5.6 典型例题及解答 练习第6章 自底向上优先分析 6.1 自底向上优先分析概述 6.2 简单优先分析法 6.2.1 优先关系 6.2.2 简单优先文法的定义 6.2.3 简单优先分析法的操作步骤 6.3 算符优先分析法 6.3.1 直观算符优先分析法 6.3.2 算符优先文法的定义 6.3.3 算符优先关系表的构造 6.3.4 算符优先分析算法 6.3.5 优先函数 6.3.6 算符优先分析法的局限性 6.4 典型例题及解答 练习第7章 LR分析 7.1 LR分析概述 7.2 LR（0）分析 7.2.1 可归前缀和子前缀 7.2.2 识别活前缀的有限自动机 7.2.3 活前缀及其可归前缀的一般计算方法 7.2.4 LR（0）项目集规范族的构造 7.3 SLR（1）分析 7.4 LR（1）分析 7.4.1 LR（1）项目集族的构造 7.4.2 LR（1）分析表的构造 7.5 LALR（1）分析 7.6 二义性文法在LR分析中的应用 7.7 语法分析程序的自动构造工具YACC 7.8 典型例题及解答 练习第8章 语法制导翻译和中间代码生成 8.1 属性文法 8.2 语法制导翻译概论 8.2.1 计算语义规则 8.2.2 S-属性方法和自下而上翻译 8.2.3 L-属性文法在自上而下分析中的实现 8.2.4 L-属性文法在自下而上分析中的实现 8.3 中间代码的形式 8.3.1 逆波壮大记号 8.3.2 三元式和树表表示 8.3.3 四元式 8.4 简单赋值语句的翻译 8.5 布尔表达式的翻译 8.5.1 布尔表达式的翻译方法 8.5.2 控制语句中布尔表达式的翻译 8.6 控制结构的翻译 8.6.1 条件转移 8.6.2 开关语句 8.6.3 for循环语句 8.6.4 出口语句 8.6.5 goto语句 8.6.6 过程调用的四元式产生 8.7 说明语句的翻译 8.7.1 简单说明语句的翻译 8.7.2 过程中的说明 8.8 数组和结构的翻译 8.8.1 数组说明和数组元素的引用 8.8.2 结构（记录）说明和引用的翻译 练习 第9章

清华大学出品的深度学习全套课程PPT学习课件，非常适合大学生和职场人士学习，也适合老鸟复习回顾，完全可用于自学入门，很经典好用的PPT课件哦~ （1）第1章 深度学习的来源与应用。 （2）第2章 深度学习的数学基础。 （3）第3章 人工神经网络与深度学习。 （4）第4章 正反向传播。 （5）第5章 深度学习模型。 （6）第6章 深度学习开源框架。 （7）第7章 深度学习在图像中的应用。 （8）第8章 深度学习在语音中的应用。 （9）第9章 深度学习在文本中的应用。 （10）第10章 深度学习前沿发展

清华大学出品的深度学习全套课程PPT学习课件，非常适合大学生和职场人士学习，也适合老鸟复习回顾，完全可用于自学入门，很经典好用的PPT课件哦~ （1）第1章 深度学习的来源与应用。 （2）第2章 深度学习的数学基础。 （3）第3章 人工神经网络与深度学习。 （4）第4章 正反向传播。 （5）第5章 深度学习模型。 （6）第6章 深度学习开源框架。 （7）第7章 深度学习在图像中的应用。 （8）第8章 深度学习在语音中的应用。 （9）第9章 深度学习在文本中的应用。 （10）第10章 深度学习前沿发展。

清华大学出品的深度学习全套课程PPT学习课件，非常适合大学生和职场人士学习，也适合老鸟复习回顾，完全可用于自学入门，很经典好用的PPT课件哦~ （1）第1章 深度学习的来源与应用。 （2）第2章 深度学习的数学基础。 （3）第3章 人工神经网络与深度学习。 （4）第4章 正反向传播。 （5）第5章 深度学习模型。 （6）第6章 深度学习开源框架。 （7）第7章 深度学习在图像中的应用。 （8）第8章 深度学习在语音中的应用。 （9）第9章 深度学习在文本中的应用。 （10）第10章 深度学习前沿发展。

清华大学出品的深度学习全套课程PPT学习课件，非常适合大学生和职场人士学习，也适合老鸟复习回顾，完全可用于自学入门，很经典好用的PPT课件哦~ （1）第1章 深度学习的来源与应用。 （2）第2章 深度学习的数学基础。 （3）第3章 人工神经网络与深度学习。 （4）第4章 神经网络的正反向传播。 （5）第5章 深度学习模型。 （6）第6章 深度学习开源框架。 （7）第7章 深度学习在图像中的应用。 （8）第8章 深度学习在语音中的应用。 （9）第9章 深度学习在文本中的应用。 （10）第10章 深度学习前沿发展。

清华大学出品的深度学习全套课程PPT学习课件，非常适合大学生和职场人士学习，也适合老鸟复习回顾，完全可用于自学入门，很经典好用的PPT课件哦~ （1）第1章 深度学习的来源与应用。 （2）第2章 深度学习的数学基础。 （3）第3章 人工神经网络与深度学习。 （4）第4章 神经网络的正反向传播。 （5）第5章 深度学习模型。 （6）第6章 深度学习开源框架。 （7）第7章 深度学习在图像中的应用。 （8）第8章 深度学习在语音中的应用。 （9）第9章 深度学习在文本中的应用。 （10）第10章 深度学习前沿发展。

清华大学出品的深度学习全套课程PPT学习课件，非常适合大学生和职场人士学习，也适合老鸟复习回顾，完全可用于自学入门，很经典好用的PPT课件哦~ （1）第1章 深度学习的来源与应用。 （2）第2章 深度学习的数学基础。 （3）第3章 人工神经网络与深度学习。 （4）第4章 神经网络的正反向传播。 （5）第5章 深度学习模型。 （6）第6章 深度学习开源框架。 （7）第7章 深度学习在图像中的应用。 （8）第8章 深度学习在语音中的应用。 （9）第9章 深度学习在文本中的应用。 （10）第10章 深度学习前沿发展。

清华大学出品的深度学习全套课程PPT学习课件，非常适合大学生和职场人士学习，也适合老鸟复习回顾，完全可用于自学入门，很经典好用的PPT课件哦~ （1）第1章 深度学习的来源与应用。 （2）第2章 深度学习的数学基础。 （3）第3章 人工神经网络与深度学习。 （4）第4章 神经网络的正反向传播。 （5）第5章 深度学习模型。 （6）第6章 深度学习开源框架。 （7）第7章 深度学习在图像中的应用。 （8）第8章 深度学习在语音中的应用。 （9）第9章 深度学习在文本中的应用。 （10）第10章 深度学习前沿发展。

清华大学出品的深度学习全套课程PPT学习课件，非常适合大学生和职场人士学习，也适合老鸟复习回顾，完全可用于自学入门，很经典好用的PPT课件哦~ （1）第1章 深度学习的来源与应用。 （2）第2章 深度学习的数学基础。 （3）第3章 人工神经网络与深度学习。 （4）第4章 神经网络的正反向传播。 （5）第5章 深度学习模型。 （6）第6章 深度学习开源框架。 （7）第7章 深度学习在图像中的应用。 （8）第8章 深度学习在语音中的应用。 （9）第9章 深度学习在文本中的应用。 （10）第10章 深度学习前沿发展。

清华大学出品的深度学习全套课程PPT学习课件，非常适合大学生和职场人士学习，也适合老鸟复习回顾，完全可用于自学入门，很经典好用的PPT课件哦~ （1）第1章 深度学习的来源与应用。 （2）第2章 深度学习的数学基础。 （3）第3章 人工神经网络与深度学习。 （4）第4章 神经网络的正反向传播。 （5）第5章 深度学习模型。 （6）第6章 深度学习开源框架。 （7）第7章 深度学习在图像中的应用。 （8）第8章 深度学习在语音中的应用。 （9）第9章 深度学习在文本中的应用。 （10）第10章 深度学习前沿发展。