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我对自动机理论感兴趣，以提高我对编程和编译器设计的理解(例如，我想在我自己的项目中创建一些简单的语法；L-Systems，AI，神经网络结构和智能对象-对象对话'AI对话框‘)，但在继续之前，我需要学习一些东西在学习自动机理论之前，我需要学习很多新的符号和数学概念，我不能复制和粘贴示例，因为这些符号，我没有必要的声誉来发布图像，以便听到维基文章的链接。
在“正确的CFG”的标题下，你可以看到一些定义。我目前正在使用的自动机理论资源(对于任何感兴趣的人来说)是YouTube上的。
浏览 4修改于2014-06-18得票数 1
我在学习自动机理论。我认为状态机理论与动态规划之间一定有一定的联系。因为动态规划的本质是状态转移方程。自动机理论也讨论了不同状态之间的转换问题。我认为，如果我们能把自动机理论应用到学习动态规划技术的过程中，它可以帮助我们理解很多通常是我们难以理解的复杂的DP问题。有人能推荐一些关于自动机理论在动态规划算法设计中的应用或者用状态机理论分析DP问题的材料吗？
ps。这里的术语“动态规划”只是指我们对算法设计技巧的正常理解，而不是Bellman创造的数学领域。
浏览 5修改于2022-01-04得票数 2
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命令式编程的基本理论是自动机理论，自动机理论是计算机的基础。
话虽如此，我看不出自动机理论和函数规划之间有什么关系。那么，函数式编程是否改变了内到外编程的基本原理？
浏览 1提问于2015-02-02得票数 2
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我有一个包含Unicode(UTF-8)符号的文件夹，例如，Я_Папка，该文件夹包含foo.jar。现在我需要执行foo.jar：Active code page: 65001
-Dsun.jnu.encode=UTF-8开关告诉java对平台字符串使用UTF-8编码。-Dfil
浏览 4提问于2016-02-09得票数 0
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假设我有一个名为Expense的类。我可以加上各种类型的汽车相关费用-油箱费、修理费、票证等。有些费用的性质对各种类型如成本、日期等都是一样的，但也有一些不同之处。例如:当我给我的车加油时，我想保存信息，就像我是否把油箱装满了一样。然而，当我保存修理，我想保存一些其他信息。我想出的是有两个表：expenses和expenses_properties。在expenses表中，我可以存储所有基本的公共数据，expenses_properties将具有以下结构：
| Id | PropertyName | PropertyValue | Expense
浏览 0修改于2016-10-02得票数 0
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我不太熟悉支持向量机理论，我在python中使用这个LinearSVC类：
我想知道罚球和输球之间的区别是什么？
浏览 3提问于2014-07-30得票数 3
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我正在大学上自动机理论课，老师给了我们这个问题。[^[[[a-c]*aa[a-c]*]|[[a-c]*bb[a-c]*]|[[a-c]*cc[a-c]*]]]
浏览 0修改于2017-04-15得票数 1
输入神经元和隐藏神经元之间以及隐藏神经元和输出神经元之间的权重是如何给出的？我知道权重在一开始是随机给定的。其次，我正在做字符识别，假设我有一个大小为8x8像素的字符，意味着64个输入神经元，这应该意味着我也需要64个输出神经元，对吧？
浏览 3修改于2015-04-18得票数 0
我的问题是，在echo中编写的超文本标记语言代码无法被计算机理解。有没有人能解释一下，帮帮我？<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="yes" ?
浏览 0修改于2017-07-12得票数 0
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我对perf_event计数器绑定到目标分析进程的子线程的机制感到困惑。假设这100个线程(1个父线程+99个子线程)都运行在100个不同的CPU上，并且示例频繁被设置为99 to。问题是这99个子线程是否会绑定到特定的PMU并像父进程一样被自动采样。经过1秒的取样，我们会得到多少个样本，为什么？
浏览 4修改于2022-09-27得票数 1
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最近，我一直在读讲座和课文，试图了解支持向量机是如何在高维空间中工作的。通常在内核技巧的帮助下直接与features..but一起工作，我们可以在数据中找到数据中的关系，在它们之间使用features..product的平方，etc..is这个正确的。现在.我知道多项式核对应于一个已知的特征vector..but我不能理解高斯核对应于(我被告知无限维特征vector..but什么？)
另外，我无法理解的概念，即核是训练实例之间相似性的度量，..how，
浏览 2提问于2015-10-15得票数 2
我对v8是如何工作的以及它如何执行js代码感到困惑。
我认为机器代码是被执行的代码，否则，如果字节代码是执行的，那么为什么我们需要创建该代码呢？
浏览 1提问于2021-09-12得票数 2
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我使用一种蛮力机制来确定最优的隐层/神经元，方法是将层/神经元增加1到一些最大值，然后从性能最好的模型中选择最优计数。我在这里的问题是关于这个“蛮力”过程的隐神经元计数的起点。有什么好的机制来决定从哪个神经元计数开始，这样我就不会错过一些最小的最优计数？假设我有8个不线性相关的输入。如果我以(输入数: 8) +1(正如一些帖子所建议的那样)作为增加层内神经元数量的起点，我可能会错过最佳神经元数，因为它可能少于9个神
浏览 0修改于2018-09-24得票数 2
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