ANTLR实际上有两件事：一种将您的语法转换为Java（或其他目标语言）的解析器/词法分析器的工具，以及生成的解析器/词法分析器所需的运行时。即使您使用ANTLR Intellij插件或ANTLRWorks来运行ANTLR工具，生成的代码仍将需要运行时库。
本文是《打破国外垄断，开发中国人自己的编程语言》系列文章的第1篇。本系列文章的主要目的是教大家学会如何从零开始设计一种编程语言（marvel语言），并使用marvel语言开发一些真实的项目，如移动App、Web应用等。marvel语言可以通过下面3种方式运行：
前面我们已经确定了我们想要的簇，我们可以继续进行标记识别，这将使我们能够验证某些簇的身份并帮助推测任何未知簇的身份。
单细胞RNA-seq分析介绍 单细胞RNA-seq的设计和方法 从原始数据到计数矩阵 差异分析前的准备工作 scRNA-seq——读入数据详解 scRNA-seq——质量控制 为什么需要Normalization和PCA分析 scRNA-seq聚类分析（一） scRNA-seq聚类分析（二） scRNA-seq Clustering (一) scRNA-seq Clustering (二) scRNA-seq Clustering quality control (一) scRNA-seq Clustering quality control (二)
近日，图灵奖得主、深度学习巨头Geoffrey Hinton和Yann LeCun在ACM FCRC 2019上发表了精彩演讲。
单细胞RNA-seq分析介绍 单细胞RNA-seq的设计和方法 从原始数据到计数矩阵 差异分析前的准备工作 scRNA-seq——读入数据详解 scRNA-seq——质量控制 为什么需要Normalization和PCA分析 scRNA-seq聚类分析（一） scRNA-seq聚类分析（二） scRNA-seq Clustering (一) scRNA-seq Clustering (二) scRNA-seq Clustering quality control（一）
这块其实是编译原理的一部分，属于前端编译部分，并未涉及后端编译。见：github.com/camilesing/…中的 // 使用生成的词法分析器和解析器进行语法检查 const inputStream = new ANTLRInputStream(event.getText()); //词法解析 const lexer = new FlinkSQLLexer(inputStream); const tokenStream = new CommonTokenStream(lexer); //语法解析 const parser = new FlinkSQLParser(tokenStream); parser.removeErrorListeners(); parser.addErrorListener({ syntaxError: (recognizer: Recognizer<any, any>, offendingSymbol: any, line: number, charPositionInLine: number, msg: string, e: RecognitionException | undefined): void => { vscode.window.showErrorMessage("Parser flink sql error. line: " + line + " position: " + charPositionInLine + " msg: " + msg); }, }) parser.compileParseTreePattern // 解析文件内容并获取语法树 const parseTree = parser.program(); 写这块代码我用到了Antlr4-TS这个库。我根据一些Antlr4的语法规则，生成了对应的代码，并将输入内容丢进这些类，让它们吐出结果。在了解Antlr相关的语法规则时，让我特别震撼——类似于刚毕业一年时接触到DSL时的震撼。通过一系列规则的描述，竟然可以生产如此复杂、繁多的代码，巨幅解放生产力。这些规则是一种很美又具有实际价值的抽象。 那让我们抛开Antlr这个框架的能力，如果去手写一个词法、语法分析的实现，该怎么做呢？ 在编程语言里，一般会有保留字和标识符的概念。保留字就是这个语言的关键字，比如SQL中的select，Java中的int等等，标识符就是你用于命名的文字。比如public class Person中的Person，select f1 as f1_v2 from t1 中的f1,f1_v2,t1。 再扩展一下概念，我们以int a=1;这样一段代码为例子，int 是关键字，a是标识符，=是操作符，;是符号（结束符）。搞清楚哪些词属于什么类型，这就是词法解析器要做的事。那怎么做呢？最简单的方法其实就是按照一定规则（比如A-Za-z$）一个个去读取，比如读到i的时候，它要去看后面是不是结束符或者空格，也就上文提到的的peek，如果不为空，就要继续往后读，直到读到空格或者结束符。那么读取出来是个int，就知道这是个关键字。 伪代码如下： 循环读取字符 case 空白字符 处理，并继续循环 case 行结束符 处理，并继续循环 case A-Za-z$_ 调用scanIden()识别标识符和关键字，并结束循环 case 0之后是X或x，或者1-9 调用scanNumber()识别数字，并结束循环 case , ; ( ) [ ]等字符 返回代表这些符号的Token，并结束循环 case isSpectial()，也就是% * + - | 等特殊字符 调用scanOperator()识别操作符 ... 这下我们知道了int a=1;在词法解析器看来其实就是关键字（类型） 标识符 操作符 数字 结束符。这样的写法其实是符合Java的语法规则的。反过来说：int int=1;是能够通过词法分析的，但是无法通过语法分析，因为关键字（类型） 关键字（类型） 操作符 数字 结束符是不符合Java的语法定义的。 这个时候可能会有人问，为啥要有词法分析这一层？都放到语法分析这一层也是可以做的啊。可以做，但会很复杂。而且一般软件工程中会都做分层，避免外面的变动影响到里面的核心逻辑。 举个例子：后续Java新增了一个类型，如果词法分析、语法分析是拆开的，那么只要改词法分析层的一些代码就行了，语法分析不用。但是如果没有词法分析这一层，语法分析的代码会有很多，而且一点点改动就很容易影响到这一层。 在此之后就会生成语法树。后续我打算做一些基于语法树的分析，Antlr提供了两种读语法节点的方式，一种是Vistor，一种是Listeners。前者意
https://github.com/dotnet/runtimelab/pull/2002
编译器的前端和后端。前端指的是编译器对程序代码的分析和理解。前端阶段只与语言的语法有关，而和目标机器无关。后端则是生成目标机器的目标代码有关。第一节说说编译器的前端技术。
随着技术的不断的发展，在大数据领域出现了越来越多的技术框架。而为了降低大数据的学习成本和难度，越来越多的大数据技术和应用开始支持SQL进行数据查询。SQL作为一个学习成本很低的语言，支持SQL进行数据查询可以降低用户使用大数据的门槛，让更多的用户能够使用大数据。
标记：就是用一些符号来区分不同的内容的，就好比全班同学的书本都放在一起，有些外观是一样的，要如何区分开呢？有些人会写个名字，有些人会折个角等，目的就是让每个人都能够通过自己的标记识别自己的东西。当然了现实中一样可能你还是可以区分，但是在标记语言中要求是要独一无二的存在的。
GCC4.9发布啦，本脚本在之前4.8的基础上做了稍许改进，更新 PS：4.9.0 开始支持C++1y特性 GCC 4.9 的大致变更如下，因为我只用C/C++所以更关注通用性高的C和C++的部分啦：
在编写程序时，无论是对于初学者(想象一下你上的编程入门课程)还是对于专业开发人员(例如，这个来自谷歌的程序员编译错误案例研究：https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/42184.pdf)，大量时间都用于调试或修复源代码错误。自动化程序修复可以极大地提高编程和学习编程的生产效率。在我们最近发表在 ICML 2020上的工作《Graph-based, Self-Supervised Program Repair from Diagnostic Feedback》中，我们研究了如何使用机器学习来自动修复程序。
简单讲，编译器就是将“一种语言（通常为高级语言）”翻译为“另一种语言（通常为低级语言）”的程序。一个现代编译器的主要工作流程：
Razor 标记页（文件扩展名为 .razor）文件中包含了html 代码和cs代码。
将早期的编程语言（例如COBOL）的代码库迁移到现在的编程语言（例如Java或C++）是一项艰巨的任务，它需要源语言和目标语言方面的专业知识。COBOL如今仍在全球大型的系统中广泛使用，因此公司，政府和其他组织通常必须选择是手动翻译其代码库还是尽力维护使用这个可追溯到1950年代的程序代码。
在道路上放置一些简单的贴纸就能欺骗特斯拉Model S进入反向车道？游戏手柄就能操控车辆行驶？图像干扰能自动启动雨刷？
用ANTLR实现数据加载器、语言解释器、语言翻译器。基于自动生成的语法分析树解析文件。简单来说就是，ANTLR根据用户自定义的语法文件自动生成词法分析器和语法分析器，并将输入文本处理为语法分析树（可视化）。ANTLR 是一款强大的语法分析器生成工具，可用于读取、处理、执行和翻译结构化的文本或二进制文件。
既然某乎为我推荐了这个问题，那今天就来简单说说，使用了HTTP代理后，还是拒绝访问，无非以下原因：
此部分包含第15、16、17和18章，包含了计算机中传输的数据压缩(有损与无损)、网络数据在传输过程中如何保证其数据安全, 讨论计算理论，即哪些是可计算的，哪些是不可计算的，最后介绍当前热门的人工智能(AI)的观点，加深我们对计算机数据处理的的认识，为后续学习扩展基础认识。
机器之心报道 编辑：陈萍 C++ 是一门古老又新颖的语言，现代C++ 具备哪些新特性呢？这本书带你了解。 C++ 自发明以来，经历了多次修订，每一次修订都为C++ 增加了新的特性并作了一些修改。 纵观C++ 的发展史，从 C++98 的出现到 C++11 的正式定稿经历了长达十年多之久的积累。C++14/17 则是作为对 C++11 的重要补充和优化，而C++20 将这门语言领进了现代化的大门，所有这些新标准中扩充的特性，给 C++ 这门语言注入了新的活力。 现代 C++ （指 C++11/14/17
如下图所示，Milvus 运用 EBNF 语法，此处用等式和语法图体现了 Milvus 所支持的查询表达式的整体规则。
INTERSPEECH 是语音科学和技术领域最大、最全面的国际学术会议。INTERSPEECH 2019 将在奥地利第二大城市格拉茨（Graz）举办。在 INTERSPEECH 会议期间，来自全球学术界和产业界的研究人员齐聚一堂，讨论语音领域的新技术，包括语音合成、语音识别、语音增强这些细分领域。在会议上展示的研究成果代表着语音相关领域的最新研究水平和未来的发展趋势。恰逢 INTERSPEECH 20 周年，主办方透露在会议日程上将会出现一些别出心裁的设计，即将参会的同行们可以期待一下。
没有接触过机器学习的同学，往往对机器学习、深度学习、甚至是人工智能有着模糊的概念。
ANTLR是一款功能强大的语法分析器生成器，可用来读取、处理、执行和转换结构化文本或二进制文件。它被广泛应用于学术界和工业界构建各种语言、工具和框架。Antlr在Hadoop整个生态系统应用较为广泛，如Hive 词法文件是Antlr3写的；Presto词法文件也Antlr4实现的；SparkSQL词法文件是用Presto的词法文件改写的；还有HBase的访问客户端Phoenix也用Antlr工具进行SQL解析的等等。
昊昊是一个前端工程师，最近涉及到工程化领域，想了解一些编译的知识。恰好我比他研究的早一些，所以把我了解的东西给他介绍了一遍，于是就有了下面的对话。
程序，就是一组计算机能识别和执行的指令。每一条指令使计算机执行特定的操作。只要让计算机执行这个程序，计算机就会“自动地”执行各条指令，有条不紊地进行工作。
知识分享之Golang篇是我在日常使用Golang时学习到的各种各样的知识的记录，将其整理出来以文章的形式分享给大家，来进行共同学习。欢迎大家进行持续关注。
这好像没有什么问题，你应该还会想：“嗯⋯是啊，我们的代码都是这样写的，从来没有因此碰到过什么麻烦啊～”。
花下猫语：Python 之父在 Medium 上开了博客，现在写了两篇文章，本文是第二篇的译文。前一篇的译文 在此 ，宣布了将要用 PEG 解析器来替换当前的 pgen 解析器。
机器语言：计算机只认识由0和1构成的机器语言，每台机器自己独特的指令系统即机器语言。 机器语言->汇编语言->高级语言 编译程序最初的定义是把一种高级语言设计的源程序(面向人的)翻译成另一种等价的低级程序设计语言(面向硬件的)即机器语言或汇编语言。
来源：ScienceAI本文约1200字，建议阅读5分钟这些数据集是在 Deepcell 的高通量平台上生成的，该平台由成像和分选仪器、AI 模型和软件套件组成。 Deepcell 是人工智能（AI）驱动的单细胞分析领域的先驱，旨在推动深度生物学发现，2 月 6 日宣布，它已经发布了三个数据集，使研究人员能够探索新的高维形态数据。这些数据集是在 Deepcell 的高通量平台上生成的，该平台由成像和分选仪器、AI 模型和软件套件组成。 AI 模型被称为人类基础模型 (Human Foundation Mo
ES.100: Don't mix signed and unsigned arithmetic
参加工作时间久一点的工程师应该有这样一个体会：自己平时代码写得再多再好，可一旦要用文档去描述或者表达某一个事情或者问题时，都感觉非常困难，无从下手，不知道自己该写什么不该写什么；或者费了九牛二虎之力写出来的东西没法满足要求，需要再三去修改调整。这其中的主要原因我归纳有两点：
符号是链接的粘合剂，没有符号无法完成链接。每一个目标文件都会有一个相应的符号表（Symbol Table），表里记录了目标文件用到的所有符号。
很多想参与项目开发的同学因为没有人领路，不知道哪些任务适合自己，对于如何参与到项目中也是一头雾水。今天就来介绍一下如何参与开发，本文主要目标是帮助大家如何加入社区。
美国的程序员交流网站Stack Overflow在去年的开发者调查中想要了解，码农们是否都有大学的计算机专业学位。有26086名程序员参与了这项调查，其中有近一半受访者的答案是，没有学位。
按照Titus Winters在提案P2028中所解释的概念，ABI是指在一个翻译单元中的实体（如函数、类型等）如何交互，平台相关、(编译器)供应商相关。
（而我此处的eglibc 2.17，和那人的glibc-2.16.0，都是需要支持c11的gcc的）
什么是计算机程序？ 答：所谓的程序就是计算机能识别和执行的指令，每一条指令使计算机执行特定的操作，程序和指令是计算机系统中最基本的概念。
可能是疫情的原因，GCC好久没发布啦。最近总于又Release了，还是大版本。并且三大编译器对C++20的支持也都七七八八了。所以特意立贴庆祝一下，顺带更新一波构建脚本把这两年的一些改动列举一下。
整理｜李梅、黄楠 编辑｜陈彩娴 过去十年，AI 在计算机视觉、语音识别、机器翻译、机器人、医学、计算生物学、蛋白质折叠预测等等领域取得了一个又一个突破，而这些突破的背后，均离不开深度学习。那么，深度学习起源于何时何地，又在何时成为最突出的AI方法？ 最近，UC伯克利教授、深度学习专家Pieter Abbeel在其播客节目《机器人大脑》（Robot Brains）中，对Geoffrey Hinton进行了一次访谈。 曾获得2018年图灵奖的Hinton，被称为「深度学习三巨头」之一，是人工智能史上最重要的学者
对于上面提到的3个问题，我们可以使用Seurat探索3种不同类型的标记识别来解答。每种都有自己的优点和缺点：
现在，面部识别已成为生活中的一部分。因此，在介绍主题之前我们先看看实时面部识别示例。我们在手机、平板电脑等设备中使用人脸信息进行解锁的时候，这时就要求获取我们的实时面部图像，并将其储存在数据库中以进一步表明我们的身份。
大数据文摘转载自AI科技评论 整理：李梅、黄楠 编辑：陈彩娴 过去十年，AI 在计算机视觉、语音识别、机器翻译、机器人、医学、计算生物学、蛋白质折叠预测等等领域取得了一个又一个突破，而这些突破的背后，均离不开深度学习。那么，深度学习起源于何时何地，又在何时成为最突出的AI方法？ 最近，UC伯克利教授、深度学习专家Pieter Abbeel在其播客节目《机器人大脑》（Robot Brains）中，对Geoffrey Hinton进行了一次访谈。 曾获得2018年图灵奖的Hinton，被称为「深度学习三巨头」之
关于 “AI 的定义” 这一问题，不同的人有不同的答案。 普通人可能会把 AI 和机器人联系起来，认为 AI 是能够独立行动和思考的人类终结者。但是对于 AI 研究人员来说，AI 就是一套无需明确指令就能够自动得出结果的算法。 虽然这两种回答完全不同，但并不冲突，它们都是正确的。关于 AI，本文的定义如下：
近日2019年 ACM Fellows 增选结果出炉之后，备受人们关注，其中除谢源、周礼栋、陈熙霖等业界和学术界著名学者外，目前在悉尼大学任教、且担任优必选科技人工智能首席科学家的陶大程教授也是人们瞩目的焦点。
在获得高质量单细胞后，scRNA-seq分析工作流程的下一步是执行聚类。聚类的目标是将不同的细胞类型分成独特的细胞簇。为了进行聚类，确定了细胞间表达差异最大的基因。然后，使用这些基因来确定哪些相关基因组是造成细胞间表达差异最大的原因。
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