【前端源码如何获取】【智慧u站源码】【源码符号位0】als官方源码_alsa源码分析
1.请教这个网站的码a码分CSS问题,为什么查看不到CSS源文件!码a码分
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3.编译器龙书虎书鲸书基本抽象概念
4.CANN训练营笔记Atlas 200I DK A2体验手写数字识别模型训练&推理
请教这个网站的码a码分CSS问题,为什么查看不到CSS源文件!码a码分
很简单他写的码a码分css地址是相对地址
是不全的css地址
我先解释下他地址的意思
你就会明白怎么看了
<link href="../css/index.css" rel="stylesheet" type="text/css" />
这是你给的代码上的css地址
../css/index.css这是链接地址
没看前面部分变..了么,说明用的是相对地址
那..又代表什么含义呢
这地址的意思是,..表示和你现在读取的页面地址是一样的,也就是相对现在的页面地址路径后还多/css/index.css这么对
打个比方,你读取的页面地址是
http://www.tmcollege.org/
这个页面源代码css地址为css/style.css
那么他的地址应该是http://www.tmcollege.org/css/style.css
要是页面源代码地址是../css/style.css
说明他的上级还有文件夹,意思和css/style.css是一样的,只是书写的规范而已
我上面例子css上已经没有更高一级的文件夹了
所以可以不用写../
明白么?不明白,可以密我,问我
当然要设满意答案哦
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编译器龙书虎书鲸书基本抽象概念
在编译原理的世界里,三本堪称经典的码a码分前端源码如何获取著作犹如璀璨明珠:龙书(Aho, Sethi, Ullman合著的《编译原理技术和工具》)、虎书(Appel和Palsberg合作的码a码分《现代编译器实现:C语言版》),以及被称为“鲸书”的码a码分神秘巨著(未提及具体书名)。龙书是码a码分编译器领域的基石,涵盖了词法分析、码a码分语法分析等核心内容,码a码分虽早期版本存在一些过时技术,码a码分但后期修订版不断扩展新知识。码a码分虎书则紧跟时代步伐,码a码分融合了数据流分析等现代元素,码a码分特别适合教学,智慧u站源码不仅有C语言版本,还有Java和ML版本,详细内容可通过参考链接获取。
深入研究现代商业编译器的关键问题,学生们通过学习基础概念,为后续深入探索奠定基础。推荐必读的《现代编译原理:C语言描述》由Steven S. Muchnick撰写,是虎书的升级版。而“鲸书”则为进阶学习者量身打造,探讨高级编译器设计与实现,涵盖了抽象层次的深入转换,如从高级语言到机器代码的优化过程,分为基础抽象、数据模型、编程语言语义和算法效率等几个核心领域。源码符号位0
基础抽象如同Java接口,它不仅包含操作的名称,还承载了预期的功能含义。这些抽象可以分为两类:一类是常见的操作,如字典和堆栈,提供多种实现;另一类是广泛应用于组件化的概念,如树和图。在计算思维中,抽象是灵魂,如图抽象中的“查找相邻节点”,它在图灵完备的语言中嵌入,类似于面向对象的类方法,但底层实现则更为具体,涉及有限自动机、解析器等与机器模型紧密相连的抢麻将位置源码技术。声明性抽象,如正则表达式和关系代数,强调的是表达和描述而非实现,对优化性能有高要求;而计算抽象,如通用编程语言和理论模型,如RAM和并行计算模型,尽管可能非图灵完备,但其重要性不言而喻。
举例来说,当需要在声明阶段将标识符插入符号表S时,编译器会根据标识符类型进行检索。字典语言虽然不具备图灵机的复杂性,但它关注的是进程的表示,而非算法设计。字典操作的云端云悟空源码时间复杂性与集合大小相关,链表实现可能导致O(n)时间,而搜索树如AVL或红黑树则可达到O(log n)。
哈希抽象的核心是全集、哈希函数和哈希桶,操作基于计算哈希值。尽管哈希操作存在最坏情况性能问题,但通常假设平均性能。哈希桶存储结构可根据集合规模采用链表或优化存储,如调整磁盘块大小以适应主存容量。
从词法分析到后端优化,现代编译器分为前后端任务。前端涉及词法分析、句法分析、语义分析和中间代码生成,而共享符号表则用于收集源代码信息。如Lex,通过正则表达式实现标记简化,早期的磁带检索技术效率较低,但Aho-Corasick算法通过一次遍历查找多个关键字,提高了效率。句法分析器生成器基于正则表达式,产生确定性有限自动机,确保语法的有效性。
2.1.1 Lex的升级:Aho-Corasick算法通过集成多个正则表达式集合,显著提升了关键字检索的效率。
2.1.2 Lex设计关注交互复杂性,区分标识符与控制流关键字,避免混淆。
2.1.3 懒惰评估的DFA(确定性有限自动机)技术,优化了正则表达式到DFA的转换,为grep等工具的性能提升做出了贡献。
继续深入,语法分析构建了语言的结构,如表达式树。上下文无关文法(CFG)描述编程语言的句法规则,LR(k)分析法通过一次左到右扫描,处理复杂语法结构。
编译器研究涉及众多抽象层次,从关系模型在编程语言中的应用,到SQL的抽象和优化,再到分布式计算和量子计算的前沿探索。随着技术的演进,我们期待在编译器领域的知识体系中,不断发掘新的抽象理论,推动计算机科学的边界不断拓宽。
参考资料:
[1] [2] [3]CANN训练营笔记Atlas I DK A2体验手写数字识别模型训练&推理
在本次CANN训练营中,我们对华为Atals I DK A2开发板进行了详细的探索,该板子配备有4GB内存和Ascend B4 NPU,运行的是CANN 7.0环境。
首先,为了顺利进行开发,我们需要下载预编译的torch_npu,并安装PyTorch 2.1.0和torchvision 0..0。接着,配置环境变量,确保系统可以识别所需的库和文件。Ubuntu系统和欧拉系统下的安装步骤有所不同,例如,需要将opencv的头文件链接到系统默认路径。
对于ACLLite库,我们采取源码安装方式,确保动态库的识别,并在LD.so.conf.d下添加ffmpeg.conf配置。同时,设置ffmpeg的安装路径和环境变量。接着,克隆ACLLite代码仓库并安装必要的依赖。
进入模型训练阶段,我们调整环境变量来减少算子编译时的内存占用,然后运行训练脚本来启动训练过程。在训练结束后,我们生成了mnist.pt模型,并将其转换为mnist.onnx模型,以便进行在线推理。
在线推理阶段,我们使用训练得到的模型对测试进行识别。测试展示了一次实际的推理过程,其结果直观地展示了模型的性能。
对于离线推理,我们从PyTorch框架导入ResNet模型,并转换为升腾AI处理器能识别的格式。提供了下载模型和转换命令,只需简单拷贝执行。将在线推理的mnist.onnx模型复制到model目录后,我们配置AIPP,进行模型转换,然后编译样例源码并运行,得到最终的推理结果。