吉首大学编译原理实验详解:莫礼平设计的四阶段实践项目

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吉首大学数学与计算机科学学院编译原理课程是由莫礼平教授编写的一份实验指导书,旨在帮助学生深入理解并掌握编译器构造的基本原理、设计方法和技术。课程设计围绕四个核心实验展开: 1. 简单词法分析程序设计:学生将学习并实践基于简单词法规则的程序设计,这涉及到词汇单元的识别和解析,是理解语言元素的第一步。 2. 基于预测方法的语法分析程序设计:在此环节,学生会接触到上下文无关文法和预测技术,学会如何构建一个能够识别和解析复杂语句结构的系统。 3. 基于算符优先法的语法分析程序设计:算符优先分析法是一种常见的语法分析策略,学生将运用这种方法设计一个能有效处理算符优先级的解析器。 4. 基于LR分析方法的语法分析程序设计:LR分析器利用状态图和预测表来提高解析效率,学生将在此部分学习如何设计和实现一个高效的语法分析器。 课程设计的主要环境是C或C++编程语言,并利用FLEX作为词法分析器生成工具和BISON作为语法分析器生成工具。附录提供了对这两种工具的基础介绍,以便学生在实际操作中了解和使用。所有参考源程序都经过调试验证,确保其正确性和可用性。 编译原理是一门理论与实践相结合的课程,它的重要性不仅在于理论知识的传授,更在于培养学生的实际编程能力和对计算机科学基础的理解。通过这些实验,学生将能掌握从源代码到机器可执行代码的整个过程,从而为今后的职业生涯打下坚实的基础。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行