MFC实现编译原理的DFA活前缀识别工具

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MFC(Microsoft Foundation Classes,微软基础类库)是微软公司提供的一套C++类库,用于简化Windows平台的软件开发。本资源中包含了使用MFC编写的DFA,用于识别活前缀(即可能出现在接受状态中的字符串前缀)。" 知识点详细说明: 1. DFA(确定有限自动机)概念: DFA是一种计算模型,由一个有限的状态集合、一个有限的输入字母表、一个转移函数(决定状态转换)、一个初始状态和一组接受状态组成。它的工作原理是根据输入的字符序列来决定是否接受或者拒绝这个字符串。在DFA中,对于任意一个状态和任意一个输入符号,都有且只有一个后继状态。这使得DFA在每个输入符号后都能确定地转移到下一个状态。 2. 活前缀识别: 在编译原理中,活前缀是指在进行词法分析时,构成有效词素的尚未结束的字符串前缀。识别活前缀的过程,是指通过DFA模型来识别这些前缀的过程,它是编译器前端处理中的一部分,主要用于实现词法分析器(Lexer)。识别活前缀能够帮助编译器确定何时应该输出一个词法单元,即token。 3. MFC编程基础: MFC是微软为Windows平台开发者提供的一个C++类库,它封装了大部分的Windows API函数,使得开发者可以通过面向对象的方式来编写Windows应用程序。MFC提供了包括窗口、控件、绘图、对话框、消息映射等在内的功能,极大简化了Windows应用程序的开发流程。通过MFC编写的DFA程序能够借助MFC提供的各种类和方法,使得程序更加模块化、易于管理和维护。 4. 编译原理与DFA关系: 编译原理是计算机科学中的一个分支,主要研究如何将人类可读的源代码转换为机器可执行的代码。在编译原理中,DFA常用于构建词法分析器,词法分析器的功能是读取源代码并将其分解成一个个有意义的词素(tokens),如关键字、标识符、常量等。DFA能够有效处理有限的、离散的输入,并且能够高效地实现状态转换。 5. 编程实现DFA: 在编程实现DFA时,需要构建状态转换图,定义每个状态以及每个字符输入下状态的转移关系。在MFC环境下,可以通过创建状态对应的窗口类,使用消息映射机制来处理用户的输入和状态转换逻辑。此外,为了提高程序的健壮性和可扩展性,通常会将DFA的转移逻辑抽象到类中,并通过类方法来处理状态的跳转和接受状态的判断。 6. 课程设计的意义: 老师要求学生用MFC编写识别活前缀的DFA,这样的课程设计任务除了要求学生掌握DFA的理论知识,还需要学生具备实际应用编程的能力。通过这样的实践,学生能够更好地理解编译原理中的词法分析过程,并且通过使用MFC这样的高级类库,锻炼自己的面向对象编程技能和Windows应用程序开发经验。 7. 资源文件的管理: 资源文件的名称为“编译原理识别活缀的DFA”,表明该压缩包内文件应与编译原理课程设计相关,且专注于实现活前缀识别功能的DFA程序。这样的命名方式有利于组织和管理相关的项目文件,便于在项目开发和维护过程中快速定位和理解资源文件内容。

``` import os, sys import argparse import torch import numpy as np parser = argparse.ArgumentParser(description='LLaMa-2 Self-Attention') parser.add_argument('model_size', type=int, choices = [7, 13], help='The size of the model to use. Default is 13') parser.add_argument('layer', type=int, help='The layer to use for ffn') parser.add_argument('seq_len', type=int, help='The sequence length to use for ffn') parser.add_argument('--input_file', required = True, type=str, help='The input file to use for ffn') parser.add_argument('--output_file', default = 'llama-ffn-output.bin', type=str, help='The output file to use for ffn') from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import fileio_utils def prepare_swiglu(in_range_num_bit = 10, in_prec_num_bit = 12, out_prec_num_bit = 16): Xs = torch.arange(- (1 << (in_range_num_bit - 1)), 1 << (in_range_num_bit - 1), step = 1 / (1 << in_prec_num_bit), device = 0) Ys = Xs * torch.sigmoid(Xs) fileio_utils.save_int(Ys, out_prec_num_bit, 'swiglu-table.bin') if __name__ == '__main__': prepare_swiglu() compilation_error = os.system('make ffn') if compilation_error: print("Error compiling ffn") exit(1) args = parser.parse_args() # model_card = f"meta-llama/Llama-2-{args.model_size}b-hf" model_card = f"model-storage/hub/models--meta-llama--Llama-2-7b-hf/snapshots/01c7f73d771dfac7d292323805ebc428287df4f9" model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_card, local_files_only = True, cache_dir = "./model-storage") layer = model.model.layers[0] embed_dim, hidden_dim = layer.mlp.up_proj.in_features, layer.mlp.up_proj.out_features workdir = f'./zkllm-workdir/Llama-2-{args.model_size}b' layer_prefix = f'layer-{args.layer}' if not os.path.isfile(args.input_file): fileio_utils.save_int(torch.randn(args.seq_len, embed_dim, device = 0), 1 << 16, args.input_file) os.system(f'./ffn {args.input_file} {args.seq_len} {embed_dim} {hidden_dim} {workdir} {layer_prefix} {args.output_file}') # remove the swiglu-table.bin file to avoid conflicts os.remove('swiglu-table.bin')```详细解释代码含义

2025-03-12 上传