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引入语法制导定义的目的:为了将语义属性关联到文法符号:为了将语义规则关联到产生式:有效地将语法和语义关联起来。为相应的语法成分设置表示语义的属性,属性的值是可以计算的。根据属性值计算的关联关系,将其分成综合属性和继承属性;根据属性文法中所含的属性将属性文法分成:S-属性文法和L-属性文法;

Dijkstra算法- 顶点为V,边为E的图1. 对每条边仅松弛1次2. 边权不可为负3. 运行过程维护一组结点集合S4. 使用贪心策略,每次选择集合V-S中最“近”的结点加入集合S5. 利用结点编号维持最小优先队列,时间复杂度为:

Transformer模型是近年来深度学习领域最具革命性的突破之一,它通过自注意力机制彻底改变了序列数据处理方式。2017年谷歌提出的Transformer架构摒弃了传统的循环神经网络(RNN),完全依赖注意力机制实现并行处理,大幅提升了模型效率。该架构由编码器和解码器堆叠组成,通过位置编码保留序列信息,在机器翻译等任务中表现出色。Transformer不仅为GPT、BERT等大模型奠定基础,还推

排序前后两个相等的数相对位置不变,则算法稳定。稳定性优点:从一个键上排序,然后再从另一个键上排序,第一个键排序的结果可以为第二个键排序所用。
时间复杂度。改进快速排序,如果每次划分取得基准元素都是最大或者最小的元素,那么排序会退化至==O(n^2^)==- 如何改进?1. 避免最坏的情况,使用数组中的一个随机元素作为划分元素,这样出现最坏情况的几率就会相对很小2. 取出数组的左边元素,中间元素和右边元素,然后对这三个元素进行排序,然后以中间的元素作为基准值key
模拟退火算法、禁忌搜索算法。禁忌搜索是对局部领域搜索的一种扩展,是一种全局逐步寻优算法,搜索过程可以接受劣解,有较强的爬山能力.领域结构对收敛性有很大影响。

操作系统实验—处理机调度算法的模拟一、实验目的:二、实验内容:PCB进程控制块结构设计要求:三、实验过程记录:1、算法的思路2、主要数据结构3、程序代码运行效果一、实验目的:熟悉处理器调度算法的工作原理,掌握调度算法的实现、进程的状态及状态转换。具体如下:设计并实现模拟进程调度的算法:时间片轮转调度算法。理解进程控制块的结构。理解进程运行的并发性。掌握进程调度算法。二、实验内容:在多道程序运行环境
本教程首先通过浏览器确认 NAS 共享路径,然后在 Linux 服务器上创建本地挂载点,接着使用 CIFS 挂载时指定登录凭据(用户名和密码)、字符集转换(iocharset=utf8)、挂载后归属的用户 ID 和组 ID(uid/gid),并通过 file\_mode=0664 和 dir\_mode=0775 统一设定文件与目录的权限;挂载完成后可通过查看挂载列表或下载测试文件来验证是否成功,

例如,我们需要考察学生A和学生B的某门课程成绩。A的考试满分是100分(及格60分),B的考试满分是150分(及格90分)。显然,A和B的100分代表着完全不同的含义。

摘要 本文介绍了在国内网络环境下手动安装Ollama的方法。针对自动安装失败的情况,建议通过国内GitHub加速站点下载安装包。文章详细说明了下载、解压和启动Ollama的步骤,并重点解决了服务启动失败的问题。包括创建专用ollama用户、修改目录权限、配置systemd服务文件等关键操作。最后展示了验证安装成功的方法,如查看模型列表等。整个过程解决了国内用户安装Ollama时可能遇到的主要网络和
