C#实现简易Scheme解释器:基础构建与示例

1 下载量 45 浏览量 更新于2024-07-15 1 收藏 505KB PDF 举报
"90分钟实现一门编程语言(极简解释器教程)" 这篇文章主要介绍了如何使用C#语言来构建一个简单的编程语言实现——iScheme,这是一种基于Scheme语言的极简版本。作者的目标是帮助读者理解编程语言解释器的工作原理,包括以下几个关键知识点: 1. 词法分析与语法解析:文章指导读者实现基础的词法分析,即将输入的源代码分解成有意义的单元(如关键字、标识符、数字等),并进行语法分析,形成抽象语法树(AST)。这一步对于构建任何编程语言的解释器至关重要。 2. 嵌套作用域和函数调用:作者讲解了如何在C#中实现函数的作用域规则,包括如何处理嵌套函数和参数传递,这对于理解函数式编程和动态类型系统至关重要。 3. 解释器原理:解释器的核心是逐行执行源代码,而不像编译器那样生成中间或目标代码。文章解释了解释器如何接收输入、解析、执行并返回结果的过程。 4. C#编程技巧:文章还分享了一些实用的C#编程技巧,可能包括性能优化、异常处理等方面,这些在编写高效解释器时会用到。 5. 示例代码:提供的代码展示了如何定义和调用一个简单的Add函数,并通过控制台提示符展示计算过程。这是理解解释器工作流程的直观例子。 6. iScheme语言特性:作为极简版本的Scheme,iScheme具备基本的编程元素,如变量、算术运算、逻辑操作、列表和递归,尽管速度较慢,但它适合教学和概念演示。 7. 函数式编程和Lisp风格:iScheme强调了函数式编程的特性,以及使用波兰表达式(PolishNotation)的语法特点。 8. 阶乘函数示例:文章通过C#和iScheme的阶乘函数实现,展示了不同语言中的相同功能。 9. 数值类型限制:因为iScheme的目标是简化,目前仅支持整数类型,这表明它更适合于教学目的,而不是生产环境。 通过阅读这篇文章,读者将对编程语言解释器的设计和实现有更深入的理解,同时还能提升C#编程技能。然而,如果想要深入学习高级词法/语法分析、类型推导、优化等技术,文章建议读者寻找更全面的资源。
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