LR(0)自底向上语法分析 详细介绍自底向上语法分析的处理过程以及相应的问题解决方法

自顶向下需求分析与自底向上设计概念结构

gabor分析matlab代码稀有 2012 (R2012) 稀有度是根据 1) 颜色和 2) Gabor 特征计算的。 该模型是“特征工程显着性模型”。 只需将它应用到您的图像中。 完整的论文可以在这里找到：。 如果您使用 R2012，请引用： @article{riche2013rare2012, title={Rare2012：基于多尺度稀有性的显着性检测及其比较统计分析}，作者={Riche、Nicolas 和 Mancas、Matei 和 Duvinage、Matthieu 和 Mibulumukini、Makiese 和 Gosselin、Bernard 和 Dutoit , Thierry}, journal={Signal Processing: Image Communication}, volume={28}, number={6}, pages={642--658}, year={2013},publisher={Elsevier} } 怎么跑 只需在 Matlab 中输入： >> example 主要功能拍摄图像并显示结果。 论文结果再现 此代码的结果是原始数据

自己写的时间序列线性分割，可以用来做数据压缩，可以运行，没有错误。

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编译原理自底向上的语法分析(1)

目的正确衡量分段算法的优劣，提高自底向上算法的分段精度。方法分析现有分段评价标准存在的不足，综合考虑压缩比和精度，提出相同压缩比下的拟合总误差越小算法相对更优的分段评价标准。通过去除原自底向上算法初始分段两两连接的偶数限制，提出新的自底向上算法。结果测试显示新的评价标准能有效避免错误评判。新的自底向上算法的拟合总误差比现有算法减少了一半以上。结论新的评价标准可以更准确地区分算法的优劣，比现有标准更合理。新的自底向上算法具有更高的精度，整体优于原算法。

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