This handbook is a concise guide to architecting, designing, and building J2EE applications. It guides technical architects through the entire J2EE project, including identifying business requirements, performing use-case analysis, doing object and data modeling, and leading a development team through construction. Whether you are about to architect your first J2EE application or are looking for ways to keep your projects on-time and on-budget, you will refer to this handbook again and again.
標簽： architecting applications designing handbook
上傳時間： 2014-08-06
上傳用戶：xuan‘nian
編譯原理，很有用的源代碼printf("所得first集為：") ShowCollect(first) printf("所得follow集為：")
標簽： 編譯原理
上傳時間： 2016-07-14
上傳用戶：rocwangdp
ll1文法分析，可求first follow 預測一份
上傳時間： 2016-07-20
上傳用戶：gonuiln
用java語言編寫的LL(1)文法分析程序，輸出first集、follow集和分析表，并對輸入串進行預測分析
上傳時間： 2014-01-20
上傳用戶：xiaodu1124
這是一個完整的文法分析器，能識別FIRST、FOLLOW集，還有實驗報告！
標簽： 分析器
上傳時間： 2016-07-28
上傳用戶：13517191407
特殊函數說明的PDF文檔，包括：Bessel Function，marcum Q-function，Hankel Function，Spherical Bessel Function of the First Kind,Confluent Hypergeometric Function of the First Kind
上傳時間： 2016-07-30
上傳用戶：qiao8960
對任意給定的文法G 構造LR(1) 項目集規范族，其中要實現CLOSURE(I)、GO(I,X)、FIRST 集合等。在此基礎上， 構造了LR（1）分析表。然后對輸入的句子進行語法分析，給出接受或出錯報告。 程序采用文件輸入輸出方式。其中包括兩個輸入文件：文法grammar.txt，以及 輸入串input.txt；兩個輸出文件：項目集items.txt 和文法的LR(1)分析表 action_table.txt。由于語法分析的結果只給出接受或錯誤報告，比較簡
上傳時間： 2016-07-30
上傳用戶：來茴
用一門面向對象語言建立一個針對LL(1)文法分析構造演示器，輸入定義好的文法，進行分析后在內存中建立其存儲結構，判斷其能用LL(1)文法分析后，建立其分析過程。 為此我們將本任務分解為以下內容： （1）文法的建立； （2）上下文無關文法的判定； （3）消除文法中一切左遞歸的算法； （4）文法二義性的判定； （5）LL(1)文法的判定； （6）消除直接左遞歸； （7）消除間接左遞歸； （8）直接左公因子的改造； （9）間接左公因子的改造； （10）遞歸子程序的構造； （11）根據布爾矩陣求Follow集； （12）能導出ε的非終結符； （13）根據定義構造First集； （14）根據關系圖構造First集； （15）根據定義構造Follow集； （16）根據關系圖構造Follow集； （17）Select集的構造； （18）預測分析表的構造； （19）總控程序的構造； （20）語法樹的演示； （21）根據總控程序輸出語法樹； （22）根據布爾矩陣求First集。 我所要完成的任務是 語法樹的演示。
上傳時間： 2016-07-30
上傳用戶：kelimu
編譯原理課程設計，LL(1)方法，用FIRST（）和FOLLOW（），SELECT（），以及預測分析表
標簽： 編譯原理
上傳時間： 2013-12-24
上傳用戶：hphh
The task of clustering Web sessions is to group Web sessions based on similarity and consists of maximizing the intra- group similarity while minimizing the inter-group similarity． The first and foremost question needed to be considered in clustering W b sessions is how to measure the similarity between Web sessions．However．there are many shortcomings in traditiona1 measurements．This paper introduces a new method for measuring similarities between Web pages that takes into account not only the URL but also the viewing time of the visited web page．Yhen we give a new method to measure the similarity of Web sessions using sequence alignment and the similarity of W eb page access in detail Experiments have proved that our method is valid and e幣cient．
標簽： sessions clustering similarity Web
上傳時間： 2014-01-11
上傳用戶：songrui
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