大数据语义分析解决方案——烽火普天

编译原理语义分析实验报告——免费!

语义分析实验报告 一、实验目的： 通过上机实习，加深对语法制导翻译原理的理解，掌握将语法分析所识别的语法成分变换为中间代码的语义翻译方法。 二、实验要求： 采用递归下降语法制导翻译法，对算术表达式、赋值语句进行语义分析并生成四元式序列。 三、算法思想： 1、设置语义过程。 （1）emit(char *result,char *ag1,char *op,char *ag2) 该函数的功能是生成一个三地址语句送到四元式表中。 四元式表的结构如下： struct { char result[8]; char ag1[8]; char op[8]; char ag2[8]; }quad[20]; (2) char *newtemp() 该函数回送一个新的临时变量名，临时变量名产生的顺序为T1，T2，… char *newtemp(void) { char *p; char m[8]; p=(char *)malloc(8); k++; itoa(k,m,10); strcpy(p+1,m); p[0]=’t’; return(p); } 2、函数lrparser 在原来语法分析的基础上插入相应的语义动作：将输入串翻译成四元式序列。在实验中我们只对表达式、赋值语句进行翻译。

四、源程序代码： #include #include #include #include struct { char result[12]; char ag1[12]; char op[12]; char ag2[12]; }quad; char prog[80],token[12]; char ch; int syn,p,m=0,n,sum=0,kk; //p是缓冲区prog的指针，m是token的指针char *rwtab[6]={"begin","if","then","while","do","end"}; void scaner(); char *factor(void); char *term(void); char *expression(void); int yucu(); void emit(char *result,char *ag1,char *op,char *ag2); char *newtemp(); int statement(); int k=0; void emit(char *result,char *ag1,char *op,char *ag2) { strcpy(quad.result,result); strcpy(quad.ag1,ag1); strcpy(quad.op,op); strcpy(quad.ag2,ag2);

大数据技术的挑战和启示分析

大数据技术的挑战和启示 目前，大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战，体现在大数据挖掘的四个环节中。首先在数据收集方面。要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。其次是数据存储。要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。第三是数据处理。 有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。第四是结果的可视化呈现，使结果更直观以便于洞察。目前，尽管计算机智能化有了很大进步，但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析，谈不上深层次的数据挖掘，现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。 大数据技术的运用前景是十分光明的。当前，我国正处在全面建成小康社会征程中，工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重，建设下一代信息基础设施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推进信息网络技术广泛运用，是实现四化同步发展的保证。大数据分析对我们深刻领会世情和国情，把握规律，实现科学发展，做出科学决策具有重要意义，我们必须重新认识数据的重要价值。 为了开发大数据这一金矿，我们要做的工作还很多。首先，大数据分析需要有大数据的技术与产品支持。发达国家一些信息技术（IT）企业已提前发力，通过加大开发力度和兼并等多种手段，努力向成为大数据解决方案提供商转型。国外一些企业打出免费承接大数据分析的招牌，既是为了练兵，也是为了获取情报。过分依赖国外的大数据分析技术与平台，难以回避信息泄密风险。有些日常生活信息看似无关紧要，其实从中也可摸到国家经济和社会脉搏。因此，我们需要有自主可控的大数据技术与产品。美国政府2012年3月发布《大数据研究与发展倡议》，这是继1993年宣布“信息高速公路”之后又一重大科技部署，联邦政府和一些部委已安排资金用于大数据开发。我们与发达国家有不少差距，更需要国家政策支持。 中国人口居世界首位，将会成为产生数据量最多的国家，但我们对数据保存不够重视，对存储数据的利用率也不高。此外，我国一些部门和机构拥有大量数据却不愿与其他部门共享，导致信息不完整或重复投资。政府应通过体制机制改革打破数据割据与封锁，应注重公开信息，应重视数据挖掘。美国联邦政府建立统一数据开放门户网站，为社会提供信息服务并鼓励挖掘与利用。例如，提供各地天气与航班延误的关系，推动航空公司提升正点率。

大数据技术架构解析

技术架构解析大数作者：匿名出处：论2016-01-22 20:46大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理 大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值：决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用 大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领;析技术 域正在产生革命性的影响。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于?屔与经营的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。 二、大数据基本架构 基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储;二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。因此，大数据的存储和处理与云计算技术密不可分，在当前的技

编译原理知识点汇总

编译原理的复习提纲 1.编译原理=形式语言+编译技术 2.汇编程序： 把汇编语言程序翻译成等价的机器语言程序 3.编译程序： 把高级语言程序翻译成等价的低级语言程序 4.解释执行方式： 解释程序，逐个语句地模拟执行 翻译执行方式： 翻译程序，把程序设计语言程序翻译成等价的目标程序 5.计算机程序的编译过程类似，一般分为五个阶段： 词法分析、语法分析、语义分析及中间代码生成、代码优化、目标代码生成 词法分析的任务： 扫描源程序的字符串，识别出的最小的语法单位（标识符或无正负号数等） 语法分析是： 在词法分析的基础上的，语法分析不考虑语义。语法分析读入词法分析程序识别出的符号，根据给定的语法规则，识别出各个语法结构。 语义分析的任务是检查程序语义的正确性，解释程序结构的含义，语义分析包括检查变量是否有定义，变量在使用前是否具有值，数值是否溢出等。

语法分析完成之后，编译程序通常就依据语言的语义规则，利用语法制导技术把源程序翻译成某种中间代码。所谓中间代码是一种定义明确、便于处理、独立于计算机硬件的记号系统，可以认为是一种抽象机的程序 代码优化的主要任务是对前一阶段产生的中间代码进行等价变换，以便产生速度快、空间小的目标代码 编译的最后一个阶段是目标代码生成，其主要任务是把中间代码翻译成特定的机器指令或汇编程序 编译程序结构包括五个基本功能模块和两个辅助模块 6.编译划分成前端和后端。 编译前端的工作包括词法分析、语法分析、语义分析。编译前端只依赖于源程序，独立于目标计算机。前端进行分析 编译后端的工作主要是目标代码的生成和优化后端进行综合。独立于源程序，完全依赖于目标机器和中间代码。 把编译程序分为前端和后端的优点是： 可以优化配置不同的编译程序组合，实现编译重用，保持语言与机器的独立性。 7.汇编器把汇编语言代码翻译成一个特定的机器指令序列 第二章 1.符号，字母表，符号串，符号串的长度计算P18，子符号串的含义，符号串的简单运算XY，Xn， 2.符号串集合的概念，符号串集合的乘积运算，方幂运算，闭包与正闭包的概念P19，P20A0 ={ε} 3.重写规则，简称规则。非xx（V

基于大数据的能力开放平台解决方案精编版

基于大数据的能力开放平台解决方案 1 摘要 关键字：大数据经分统一调度能力开放 运营商经过多年的系统建设和演进，内部系统间存在一些壁垒，通过在运营商的各个内部系统,如经分、VGOP、大数据平台、集团集市等中构建基于ESB 的能力开放平台,解决了系统间调度、封闭式开发、数据孤岛等系统问题，使得运营商营销能力和效率大大提高。 2 问题分析 2.1 背景分析 随着市场发展，传统的开发模式已经无法满足业务开发敏捷性的要求。2014 年以来，某省运营商经营分析需求量激增，开发时限要求缩短，业务迭代优化需求频繁，原有的“工单-开发”模式平均开发周期为4.5 天，支撑负荷已达到极限。能力开放使业务人员可以更便捷的接触和使用到数据，释放业务部门的开发能力。 由于历史原因，业务支撑系统存在经分、VGOP、大数据平台、集团集市等多套独立的运维系统，缺乏统一的运维管理，造成系统与系统之间的数据交付复杂，无法最大化 的利用系统资源。统一调度的出现能够充分整合现有调度系统，减少运维工作量，提升维护质量。 驱动力一：程序调度管理混乱，系统资源使用不充分

经分、大数据平台、VGOP、集团集市平台各自拥有独立的调度管理，平台内程序基本是串行执行，以经分日处理为例，每日运行时间为20 个 小时，已经严重影响到了指标的汇总展示。 驱动力二：传统开发模式响应慢，不能满足敏捷开发需求 大数据平台已成为一个数据宝库，已有趋势表明，只依赖集成商与业 务支撑人员的传统开发模式已经无法快速响应业务部门需求，提升数据价值。 驱动力三：大数据平台丰富了经分的数据源，业务部门急待数据开放 某省运营商建立了面向企业内部所有部门的大数据平台，大数据平台 整合了接入B域、O 域、互联网域数据，近100 余个数据接口，共计820T 的数据逐步投入生产。大数据平台增强了传统经分的数据处理的能力，成为公司重要的资产，但是传统经分数据仓库的用户主要面向业支内部人员，限制了数据的使用人员范围和数据的使用频度，已经无法满足公司日益发展的业务需求，数据的开放迫在眉睫。 2.2 问题详解 基于背景情况分析，我们认为主要问题有三个： 1、缺乏统一的调度管理，维护效率低下 目前经分系统的日处理一般是使用SHELL 脚本开发的，按照串行调度的思路执行。进行能力开放后，目前的系统架构无法满足开发者提交的大量程序执行调度的运维需求。如果采用统一调度的设计思路则基于任务的数据表依赖进行任务解耦及调度，将大大简化调度配置工作和提高系统的

语义分析

语义分析 1.语义分析？ 机器机和人不一样的地方是人可以直接理解词的意思，文章的意思，机器机不能理解。 人看到苹果这两个字就知道指的是那个圆圆的，挺好吃的东西，搜索引擎却不能从感性上理解。但搜索引擎可以掌握词之间的关系，这就牵扯到语义分析。 可参考：https://www.wendangku.net/doc/be18429815.html,/dispbbs.asp?boardID=2&ID=74541 2.为什么要使用语义分析？ 我国中文自然语言处理普遍采用西基于拉丁语系的“关键词”技术，以此来分析理解中文。然而，中文本身的特点决定它与西语之间巨大的区别，所以从汉语信息处理的需要看，当前急迫需要突破的是语义问题。 可参考： https://www.wendangku.net/doc/be18429815.html,/dicksong2008/blog/item/88fb751e9ac9501a4134 17f4.html 2.1中文与西语不同决定我们无法采用西语的架构体系来处理中文，具体区别在于： 西语词间有间隔，汉语词间无间隔。众所周知，英文是以词为单位的，词和词之间是靠空格隔开，而中文是以字为单位，句子中所有的字连起来才能描述一个意思。 例如，英文句子I am a student，用中文则为：“我是一个学生”。计算机可以很简单通过空格知道student是一个单词，但是不能很容易明白“学”、“生”两个字合起来才表示一个词。把中文的汉字序列切分成有意义的词，就是中文分词，有些人也称为切词。 “我是一个学生”，分词的结果是：“我是一个学生”。中文分词就成了计算机处理的难题。 汉语形态不发达，句尾没有形态标记。英语动词、名词很清楚，加上词尾可以是副词；西语有时态，过去式、现在式等等非常清楚，中文则依靠词语或者依靠自己的判断来确定时态。 同音字多增加了机器识别的难度。 汉语语义灵活，由于形态不发达，所以语序无规律。在一次学术会议上，一位著名的人工智能专家说：“按…主－谓－宾?或…名－动－名?这一规则，计算机可显出…牛吃草?，也可显出…草吃牛?。从语法格式上看，…草吃牛?也不错，但这句话是说不通的。 人依靠自己的经验可以判断，机器如何来判断呢？

基于潜在语义分析的JAVA类库检索方法

文章编号:10035850(2006)03004302 基于潜在语义分析的Java类库检索方法Java Class Library Retrieval Method based on Latent Semantic Analysis 刘　磊 (大连理工大学软件学院　大连　116023) 【摘　要】为了更精确、有效地检索Jav a类库,应用潜在语义分析的理论,设计了基于潜在语义分析的Java类库的检索方法,提高了对Java类库的检索质量。基于潜在语义分析的理论和方法可以适用于大多数的检索系统,对提高检索系统的检索精确性有很大的帮助。 【关键词】潜在语义分析,信息检索,Jav a类库检索方法 中图分类号:T P312　文献标识码:A ABSTRACT　Fo r sear ching in jav a class libr ary mo re accur ately,this paper designs a r etr ieval method o f jav a class librar y based on L SA(L at ent sem ant ic A naly sis)o n the basis of semantic ana ly sis theor y.T his method impr oves t he sear ching quality of jav a class librar y and can be used in mo st of sear ching system,and is helpful to impro ve the sear ching accur acy o f retr iev al sy st em. KEYWORDS　L SA,infor matio n retr iev al,java libr ary ret riev al method 信息的检索一直是大家研究的热门话题,人们对如何实现快捷准确的搜索功能进行了广泛的研究。本文探讨搜索对象Java类库是Java开发平台提供的开发文档,也是学习Java语言的主要文档。Jav a类库有着非常规则的结构,这对非常熟悉Java的开发人员来说是非常便利的,但是对于初学者来说,如何找到相应类的介绍却是非常困难的。所以快速高效率的Java类库检索方法有一定的现实实用价值。 传统的查询方法基于文本关键字的向量空间模型VSM(Vector Space M odel),是用m个关键字维构成的文档向量D i={d1i,d2i,...,d mi}表示文档集中的一个文档,并基于此进行文档过滤,检索的处理。它将非结构化的文本表示成向量的形式,使得各种数学处理成为可能。它的优点是简单、快捷。但是向量空间模型关于词间相互独立的假设很难满足,文中出现的词往往存在一些相关性,在某种程度上影响计算结果,同时,这种基于关键字的处理方法主要依据词频信息,两个文本的相似度取决于它们拥有的共同词汇的数量,因而无法分辨自然语言的语义模糊性[2]。 参考文献[1]中采用了上面的VSM方法表示Java 类库各可复用模块的语义,本文采用基于潜在语义分析的Java类库检索方法,对其进行改进。 潜在语义分析的出发点就是文本中词与词之间存在某种联系,及存在某种潜在的语义结构,这种潜在的语义结构隐含在文本中词语的上下文使用模式中,因此采用统计计算的方法,对文本进行分析,寻找这种潜在的语义结构,不需要确定语义的编码,仅依赖于上下文中事务的联系,并用语义结构表示词和文本,达到消除词之间的相关性简化文本向量的目的。 三维潜在语义空间示例如图1 所示。 传统的空间向量方法假设词语语义是相互独立的,每个词语被看作向量空间中的一个正交基本向量,实际上词语之间存在着很强的关联性及出现“斜交”的现象,影响文本处理的结果。LSA利用这种关联性,通过对文本集中词语的上下文的使用模式进行统计转换,获得一个新的、低维的语义空间[3]。SVD是目前普遍使用的典型的LSA空间构造方法。它通过对文本集的词-文本矩阵的奇异值分解计算,提取k个最大的奇异值及其对应的奇异矢量构成新矩阵来近似表示原文本集的词条-文本矩阵。具体步骤如下: 首先,构造一个训练集m*n词条-文本矩阵A=[a ij]mn,其中a ij=L(i,j)*G(i),L(i,j)是单词i在文本j中的局部权重,G(i)是单词i在文本集中的全局权重,m为提取单词数,n为文本数。 其次,对A进行截取SVD分解(设m>n, rank(A)=r,存在k,k

商业智能BI 数据分析平台解决方案

文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持. 0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑. 数据分析平台 解决方案 成都四方伟业软件股份有限公司 2017年1月 目录 1.背景概述 (5) 2.现状分析 (6) 2.1.主流BI模式 (6) 传统BI模式 ................................................................................. 敏捷BI模式 (7) 2.2.平台推荐模式 (8) 3.整体需求 (10) 3.1.数据源支持 (10) 3.2.自助式查询 (10)

文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑. 3.3.OLAP联机分析 (11) 3.4.UI编排功能 (12) 3.5.丰富的组件 (13) 3.6.多种展示方式 (13) 3.7.外部数据服务 (14) 4.总体设计 (15) 4.1.数据分析 (16) 4.2.设计运行 (16) 4.3.系统管理 (16) 4.4.可视化展示 (16) 5.功能设计 (17) 5.1.数据分析 (17) 多数据源 ..................................................................................... 数据建 模 ..................................................................................... 多维BI分 析 (18) 5.2.设计运行 (20) 文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持. 0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑.

浅层语义分析

自动浅层语义分析 车万翔，刘挺，李生 （哈尔滨工业大学计算机学院信息检索实验室，哈尔滨 150001） E-mail: {car, tliu, lisheng}@https://www.wendangku.net/doc/be18429815.html, 摘要 全自动的语义分析一直是自然语言理解的主要目标之一。通过深层语义分析，可以将自然语言转化为形式语言，从而使计算机能够与人类无障碍的沟通。为达此目的，人们已经进行了多年的努力，然而目前取得的效果并不理想。浅层语义分析是对深层语义分析的一种简化，它只标注与句子中谓词有关的成份的语义角色，如施事、受事、时间和地点等。其能够对问答系统、信息抽取和机器翻译等应用产生推动作用。语义角色标注是浅层语义分析的一种实现方式，具有定义清晰，便于评价的优点。本文描述了浅层语义分析现有的语料库资源，各种分析方法，以及我们的工作等。并提出了对该任务一些难点问题的解决方案和对浅层语义分析发展的一个初步展望。 关键词：自然语言理解；浅层语义分析；语义角色标注； Shallow Semantic Parsing Wanxiang Che, Ting Liu, Sheng Li （Information Retrieval Lab, School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001） Abstract: Automatic semantic parsing is one of the main tasks for the natural language understanding. The natural language sentences can be translated into formal language by deep semantic paring. Consequently computer and human beings can communicate with each other freely. In order to achieve the dream, people have done lots of efforts for many years. However the results are not up to much. Shallow semantic parsing is a simplified form of deep semantic parsing. It only labels the constituents with semantic roles which have direct relation with the predicate in a sentence. The semantic roles include Agent, Patient, Temporal, Locative and so on. In addition, it can give great support to many NLP applications, such as information extraction, question and answering, machine translation and so on. Semantic role labeling (SRL) is one kind of shallow semantic paring. It is currently a well defined task with a substantial body of work and comparative evaluation. In the paper, we investigate the corpus for SRL, the paring methods, and our previous work. At last, some proposals to solving the difficulties in shallow semantic parsing and some future work are given. Kerwords: Natural language understanding; Shallow semantic parsing; Semantic role labeling

编译原理--词法分析,语法分析,语义分析(C语言)

词法分析 #include #include #include using namespace std; #define MAXN 20000 int syn,p,sum,kk,m,n,row; double dsum,pos; char index[800],len;//记录指数形式的浮点数 char r[6][10]={"function","if","then","while","do","endfunc"}; char token[MAXN],s[MAXN]; char ch; bool is_letter(char c) { return c>='a' && c<='z' || c>='A' && c<='Z'; } bool is_digtial(char c) { return c>='0' && c<='9'; } bool is_dot(char c) { return c==',' || c==';'; } void identifier()//标示符的判断 { m=0; while(ch>='a' && ch<='z' || ch>='0' && ch<='9') { token[m++]=ch; ch=s[++p]; } token[m]='\0';

ch=s[--p]; syn=10; for(n=0;n<6;n++) if(strcmp(token,r[n])==0) { syn=n+1; break; } } void digit(bool positive)//数字的判断{ len=sum=0; ch=s[p]; while(ch>='0' && ch<='9') { sum=sum*10+ch-'0'; ch=s[++p]; } if(ch=='.') { dsum=sum; ch=s[++p]; pos=0.1; while(ch>='0' && ch<='9') { dsum=dsum+(ch-'0')*pos; pos=pos*0.1; ch=s[++p]; } if(ch=='e') { index[len++]=ch; ch=s[++p]; if(ch=='-' || ch=='+') { index[len++]=ch; ch=s[++p]; } if(!(ch>='0' && ch<='9')) { syn=-1; } else

数据处理平台解决方案设计.pdf

数据处理平台解决方案设计数据采集、处理及信息结构化相关技术 全面的互联网信息采集：支持静态页面和动态页面的抓取，可以设置抓取 网页深度，抓取文件类型，以及页面的特征分析和区块抓取。支持增量更新、 数据源定位、采集过滤、格式转换、排重、多路并发等策略。 -实现企业内外部信息源的自动采集和处理，包括像网站、论坛、博客、文件系统、数据库等信息源 -海量抓取：根据信息不同来源，有效的进行海量不间断抓取，而且不干扰原有业务系统的正常运行 -更新及时：信息采集之后，对于相应的信息更新，要具备灵活的机制，保证内容的质量与完善； -结合权限：结合具体项目的流程，相应的文件都有不同的权限，抓取的时候，能够获得相关权限，以此在前台提供知识服务的同时， 满足对权限的控制； -支持录入多种格式的知识素材，包括文本、表格、图形、图像、音频、视频等。 -支持批量上传多种格式的文档，包括txt、html、rtf、word、pdf、MP3、MPEG等。 -支持采集文档里面的内嵌文档抓取（如word文件里面嵌入visio的图片文件，word的图文框等）； -支持对各种压缩文件、嵌套压缩文件的采集； -支持导入Excel、XML、Txt等多种数据源，导入后可自动解析数据源中的知识条目。 -配置好之后可以完全自动化的运行，无需人工干预； -用户可指定抓取网站列表，可进行自定义、删除、更改等操作； -用户可自定义开始时间，循环次数，传送数据库等参数； -自动检测网页链接，可自动下载更新页面，自动删除无效链接； -可设置基于URL、网页内容、网页头、目录等的信息过滤； -支持Proxy模块，支持认证的网站内容抓取；

语义分析的一些方法

语义分析的一些方法 语义分析的一些方法(上篇) 5040 语义分析，本文指运用各种机器学习方法，挖掘与学习文本、图片等的深层次概念。wikipedia上的解释：In machine learning, semantic analysis of a corpus is the task of building structures that approximate concepts from a large set of documents(or images)。 工作这几年，陆陆续续实践过一些项目，有搜索广告，社交广告，微博广告，品牌广告，内容广告等。要使我们广告平台效益最大化，首先需要理解用户，Context(将展示广告的上下文)和广告，才能将最合适的广告展示给用户。而这其中，就离不开对用户，对上下文，对广告的语义分析，由此催生了一些子项目，例如文本语义分析，图片语义理解，语义索引，短串语义关联，用户广告语义匹配等。 接下来我将写一写我所认识的语义分析的一些方法，虽说我们在做的时候，效果导向居多，方法理论理解也许并不深入，不过权当个人知识点总结，有任何不当之处请指正，谢谢。 本文主要由以下四部分组成：文本基本处理，文本语义分析，图片语义分析，语义分析小结。先讲述文本处理的基本方法，这构成了语义分析的基础。接着分文本和图片两节讲述各自语义分析的一些方法，值得注意的是，虽说分为两节，但文本和图片在语义分析方法上有很多共通与关联。最后我们简单介绍下语义分析在广点通“用户广告匹配”上的应用，并展望一下未来的语义分析方法。

1 文本基本处理 在讲文本语义分析之前，我们先说下文本基本处理，因为它构成了语义分析的基础。而文本处理有很多方面，考虑到本文主题，这里只介绍中文分词以及Term Weighting。 1.1 中文分词 拿到一段文本后，通常情况下，首先要做分词。分词的方法一般有如下几种： ?基于字符串匹配的分词方法。此方法按照不同的扫描方式，逐个查找词库进行分词。根据扫描方式可细分为：正向最大匹配，反向最大匹配， 双向最大匹配，最小切分(即最短路径)；总之就是各种不同的启发规则。 ?全切分方法。它首先切分出与词库匹配的所有可能的词，再运用统计语言模型决定最优的切分结果。它的优点在于可以解决分词中的歧义问 题。下图是一个示例，对于文本串“南京市长江大桥”，首先进行词条检索(一般用Trie存储)，找到匹配的所有词条（南京，市，长江，大桥，南京市，长江大桥，市长，江大桥，江大，桥），以词网格(word lattices)形式表示，接着做路径搜索，基于统计语言模型(例如n-gram)[18]找到最优路径，最后可能还需要命名实体识别。下图中“南京市长江大桥” 的语言模型得分，即P(南京市，长江，大桥)最高，则为最优切分。 图1. “南京市长江大桥”语言模型得分

高校科研大数据平台解决方案

教学科研大数据平台 解决方案

目录 1.概述 (3) 1.1.背景 (3) 1.2.建设目标 (3) 1.3.建设的步骤和方法 (3) 2.教学科研大数据平台概要 (4) 2.1.架构设计 (4) 2.2.教学科研大数据平台优势 (6) 2.2.1.应用优势 (6) 2.2.2.未来发展优势 (8) 3.教学科研大数据平台设计 (8) 3.1.大数据资源池 (9) 3.1.1.cProc云计算 (9) 3.1.1.1.cProc云计算概述 (9) 3.1.1.2.数据立方 (10) 3.1.1.3.混合存储策略 (15) 3.1.1.4.云计算核心技术 (15) 3.1.1.4.1.数据处理集群的可靠性与负载均衡技术 (15) 3.1.1.4.2.计算与存储集群的可靠性与负载均衡 (19) 3.1.1.4.3.计算与存储集群的负载均衡处理 (21) 3.1.1.4.4.分布式文件系统的可靠性设计 (23) 3.1.1.4.5.分布式数据立方可靠性设计 (23) 3.1.1.4.6.分布式并行计算可靠性设计 (25) 3.1.1.4.7.查询统计计算可靠性鱼负载均衡设计 (25) 3.1.1.4.8.数据分析与数据挖掘 (27) 3.1.1.4.9.cProc云计算优势 (35) 3.1.2.cStor云存储 (36) 3.1.2.1.cStor云存储介绍 (36) 3.1.2.2.cStor云存储架构 (38) 3.1.2.3.Stor云存储关键技术 (43) 3.1.2.4.数据安全诊断技术 (44) 3.1.2.5.cStor云存储优势 (45) 3.2.大数据教学基础平台 (46) 3.2.1.Hadoop架构 (46) 3.2.2.Hadoop关键技术 (47) 3.2.3.Hadoop优势 (51) 3.2.4.Hadoop教学 (51)

《编译原理》总复习-07级

《编译原理》总复习-07级 第一章编译程序的概述 （一）内容 本章介绍编译程序在计算机科学中的地位和作用，介绍编译技术的发展历史，讲解编译程序、解释程序的基本概念，概述编译过程，介绍编译程序的逻辑结构和编译程序的组织形式等。 （二）本章重点 编译（程序），解释（程序），编译程序的逻辑结构。 （三）本章难点 编译程序的生成。 （四）本章考点 全部基本概念。 编译程序的逻辑结构。 （五）学习指导 引论部分主要是解释什么是编译程序以及编译的总体过程。因此学习时要对以下几个点进行重点学习：翻译、编译、目标语言和源语言这几个概念的理解；编译的总体过程：词法分析，语法分析、语义分析与中间代码的生成、代码优化、目标代码的生成，以及伴随着整个过程的表格管理与出错处理。 第三章文法和语言课外训练 （一）内容 本章是编译原理课程的理论基础，主要介绍与课程相关的形式语言的基本概念，包括符号串的基本概念和术语、文法和语言的形式定义、推导与归约、句子和句型、语法分析树和二义性文法等定义、文法和语言的Chomsky分类。 （二）本章重点 上下文无关文法，推导，句子和句型，文法生成的语言，语法分析树和二义性文法。（三）本章难点 上下文无关文法，语法分析树，文法的分类。 （四）本章考点 上下文无关文法的定义。 符号串的推导。 语法分析树的构造。 （五）学习指导 要构造编译程序，就要把源语言用某种方式进行定义和描述。学习高级语言的语法描述是学习编译原理的基础。上下文无关文法及语法树是本章学习的重点。语法与语义的概念；程序的在逻辑上的层次结构；文法的定义，文法是一个四元组：终结符号集，非终结符号集，开始符号、产生式集；与文法相关的概念，字符，正则闭包，积（连接），或，空集，产生式，推导，直接推导，句子，句型，语言，最左推导，最右推导（规范推导）；学会用文法来描述语言及通过文法能分析该文法所描述的语言；语法树及二义性的概念、能通过画语法树来分析一个文法描述的语言是否具有二义性；上下文无关文法的定义和正规文法的定义，能判断一个语言的文法是哪一类文法。 附训练试题：

(完整word版)农村大数据平台解决方案

农村大数据平台解决方案

时间：2018年9月

1大数据服务基础平台 (1) 2农村大数据资源中心 (2) 2.1涉农信息基础大数据 (2) 2.2农业产业技术数据 (2) 2.3农村生活信息服务数据 (3) 2.4政务应用数据 (3) 3大数据共享平台 (3) 4大数据分析平台 (3) 4.1区域经济分析 (4) 4.2生产智能化大数据平台 (4) 4.3农产品质量安全追溯大数据应用 (5) 4.4农产品产销信息监测预警大数据分析 (5) 5智慧农业云平台 (6) 6大数据精准扶贫 (6) 7农村网络舆情监测平台 (7)

农村大数据平台解决方案 根据《关于实施乡村振兴战略的意见》（中发〔2018〕1号）、《农业部办公厅关于印发〈农业农村大数据试点方案〉的通知》（农办市〔2016〕30号）、《农业部关于印发〈”十三五”全国农业农村信息化发展规划〉的通知》（农市发〔2016〕5号）、《农业部关于推进农业农村大数据发展的实施意见》（农市发〔2015〕6号）和《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发〔2015〕50号）等有关部署文件要求，公司经过大量的调研和论证，集中技术力量研发的一整套针对我国农村农业现状的大数据平台产品体系，包含农村大数据基础服务平台、农村大数据资源中心、大数据共享平台、大数据分析平台、智慧农业云平台、大数据精准扶贫、农村网络舆情监测平台等产品。 1大数据服务基础平台 作为农村大数据平台的核心与基础，集成了大数据平台的多个底层组件，提供分布式存储（HDFS）、分布式计算、协调服务管理、数据仓库SQL服务、NoSQL数据库服务,分布式内存计算，ETL 调度与操作，实时流处理、分布式内存、索引搜索、数据库联邦查询、MPP数据库服务，图数据库和时序数据库等功能和服务。同时支持大数据的分布式机器学习算法比如多重估值算法。 平台基于镇平县农业大数据研究的个性化需求，形成一系列相关公开发布数据的采集机制，将数据采集的相关程序设计并编写完善，部署此套机制在平台上周期运转；为管理人员与数据工程师提供数据的浏览，对数据进行查询、展现和基础统计分析等初步应用，实现农业大数据分析人员的交流平台。 1

编译原理第二版课后习答案

《编译原理》课后习题答案第一章 第 1 章引论 第 1 题 解释下列术语： （1）编译程序 （2）源程序 （3）目标程序 （4）编译程序的前端 （5）后端 （6）遍 答案： （1）编译程序：如果源语言为高级语言，目标语言为某台计算机上的汇编语言或机器语言，则此翻译程序称为编译程序。 （2）源程序：源语言编写的程序称为源程序。 （3）目标程序：目标语言书写的程序称为目标程序。 （4）编译程序的前端：它由这样一些阶段组成：这些阶段的工作主要依赖于源语言而与目标机无关。通常前端包括词法分析、语法分析、语义分析和中间代码生成这些阶 段，某些优化工作也可在前端做，也包括与前端每个阶段相关的出错处理工作和符 号表管理等工作。 （5）后端：指那些依赖于目标机而一般不依赖源语言，只与中间代码有关的那些阶段，即目标代码生成，以及相关出错处理和符号表操作。 （6）遍：是对源程序或其等价的中间语言程序从头到尾扫视并完成规定任务的过程。 第 2 题 一个典型的编译程序通常由哪些部分组成？各部分的主要功能是什么？并画出编译程 序的总体结构图。 答案： 一个典型的编译程序通常包含 8 个组成部分，它们是词法分析程序、语法分析程序、语义分析程序、中间代码生成程序、中间代码优化程序、目标代码生成程序、表格管理程序和错误处理程序。其各部分的主要功能简述如下。 词法分析程序：输人源程序，拼单词、检查单词和分析单词，输出单词的机表达形式。 语法分析程序：检查源程序中存在的形式语法错误，输出错误处理信息。 语义分析程序：进行语义检查和分析语义信息，并把分析的结果保存到各类语义信息表中。 中间代码生成程序：按照语义规则，将语法分析程序分析出的语法单位转换成一定形式 的中间语言代码，如三元式或四元式。 中间代码优化程序：为了产生高质量的目标代码，对中间代码进行等价变换处理。 目标代码生成程序：将优化后的中间代码程序转换成目标代码程序。 表格管理程序：负责建立、填写和查找等一系列表格工作。表格的作用是记录源程序的 各类信息和编译各阶段的进展情况，编译的每个阶段所需信息多数都从表格中读取，产生的中间结果都记录在相应的表格中。可以说整个编译过程就是造表、查表的工作过程。需要指出的是，这里的“表格管理程序”并不意味着它就是一个独立的表格管理模块，而是指编译程序具有的表格管理功能。 错误处理程序：处理和校正源程序中存在的词法、语法和语义错误。当编译程序发现源

编译原理实验三-自下而上语法分析及语义分析.docx

上海电力学院 编译原理 课程实验报告 实验名称：实验三自下而上语法分析及语义分析 院系：计算机科学和技术学院 专业年级： 学生姓名：学号： 指导老师： 实验日期： 实验三自上而下的语法分析 一、实验目的： 通过本实验掌握LR分析器的构造过程，并根据语法制导翻译，掌握属性文法的自下而上计算的过程。 二、实验学时： 4学时。 三、实验内容

根据给出的简单表达式的语法构成规则（见五），编制LR分析程序，要求能对用给定的语法规则书写的源程序进行语法分析和语义分析。 对于正确的表达式，给出表达式的值。 对于错误的表达式，给出出错位置。 四、实验方法 采用LR分析法。 首先给出S-属性文法的定义（为简便起见，每个文法符号只设置一个综合属性，即该文法符号所代表的表达式的值。属性文法的定义可参照书137页表6.1），并将其改造成用LR分析实现时的语义分析动作（可参照书145页表6.5）。 接下来给出LR分析表。 然后程序的具体实现： ● LR分析表可用二维数组（或其他）实现。 ●添加一个val栈作为语义分析实现的工具。 ●编写总控程序，实现语法分析和语义分析的过程。 注：对于整数的识别可以借助实验1。 五、文法定义 简单的表达式文法如下： (1)E->E+T (2)E->E-T (3)E->T

(4)T->T*F (5)T->T/F (6)T->F (7)F->(E) (8)F->i 状态ACTION（动作）GOTO（转换） i + - * / ( ) # E T F 0 S5 S4 1 2 3 1 S6 S1 2 acc 2 R 3 R3 S7 S13 R3 R3 3 R6 R6 R6 R6 R6 R6 4 S 5 S4 8 2 3 5 R8 R8 R8 R8 R8 R8 6 S5 S4 9 3 7 S5 S4 10 8 S6 R12 S11 9 R1 R1 S7 S13 R1 R1 10 R4 R4 R4 R4 R4 R4 11 R7 R7 R7 R7 R7 R7 12 S5 S4 14 3 13 S5 S4 15 14 R2 R2 S7 S13 R2 R2 15 R5 R5 R5 R5 R5 R5 五、处理程序例和处理结果例 示例1：20133191*(20133191+3191)+ 3191#