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.
标签： architecting applications designing handbook
上传时间： 2014-08-06
上传用户：xuan‘nian
编译原理，很有用的源代码printf("所得first集为：") ShowCollect(first) printf("所得follow集为：")
标签： 编译原理
上传时间： 2016-07-14
上传用户：rocwangdp
ll1文法分析，可求first follow 预测一份
上传时间： 2016-07-20
上传用户：gonuiln
用java语言编写的LL(1)文法分析程序，输出first集、follow集和分析表，并对输入串进行预测分析
上传时间： 2014-01-20
上传用户：xiaodu1124
这是一个完整的文法分析器，能识别FIRST、FOLLOW集，还有实验报告！
标签： 分析器
上传时间： 2016-07-28
上传用户：13517191407
特殊函数说明的PDF文档，包括：Bessel Function，marcum Q-function，Hankel Function，Spherical Bessel Function of the First Kind,Confluent Hypergeometric Function of the First Kind
上传时间： 2016-07-30
上传用户：qiao8960
对任意给定的文法G 构造LR(1) 项目集规范族，其中要实现CLOSURE(I)、GO(I,X)、FIRST 集合等。在此基础上， 构造了LR（1）分析表。然后对输入的句子进行语法分析，给出接受或出错报告。 程序采用文件输入输出方式。其中包括两个输入文件：文法grammar.txt，以及 输入串input.txt；两个输出文件：项目集items.txt 和文法的LR(1)分析表 action_table.txt。由于语法分析的结果只给出接受或错误报告，比较简
上传时间： 2016-07-30
上传用户：来茴
用一门面向对象语言建立一个针对LL(1)文法分析构造演示器，输入定义好的文法，进行分析后在内存中建立其存储结构，判断其能用LL(1)文法分析后，建立其分析过程。 为此我们将本任务分解为以下内容： （1）文法的建立； （2）上下文无关文法的判定； （3）消除文法中一切左递归的算法； （4）文法二义性的判定； （5）LL(1)文法的判定； （6）消除直接左递归； （7）消除间接左递归； （8）直接左公因子的改造； （9）间接左公因子的改造； （10）递归子程序的构造； （11）根据布尔矩阵求Follow集； （12）能导出ε的非终结符； （13）根据定义构造First集； （14）根据关系图构造First集； （15）根据定义构造Follow集； （16）根据关系图构造Follow集； （17）Select集的构造； （18）预测分析表的构造； （19）总控程序的构造； （20）语法树的演示； （21）根据总控程序输出语法树； （22）根据布尔矩阵求First集。 我所要完成的任务是 语法树的演示。
上传时间： 2016-07-30
上传用户：kelimu
编译原理课程设计，LL(1)方法，用FIRST（）和FOLLOW（），SELECT（），以及预测分析表
标签： 编译原理
上传时间： 2013-12-24
上传用户：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币cient．
标签： sessions clustering similarity Web
上传时间： 2014-01-11
上传用户：songrui
